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圖像識別技術
2015-02-25 09:32:39 來源：安防知識網 評論：0 點擊：
簡介
人的圖像識別能力是很強的。圖像距離的改變或圖像在感覺器官上作用位置的改變，都會造成圖像在視網膜上的大小和形狀的改變。即使在這種情況下，人們仍然可以認出他們過去知覺過的圖像。甚至圖像識別可以不受感覺通道的限制。例如，人可以用眼看字，當別人在他背上寫字時，他也可認出這個字來。
圖像識別技術可能是以圖像的主要特征為基礎的。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量最大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息,抽出關鍵的信息。同時，在大腦里必定有一個負責整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。
在人類圖像識別系統中，對復雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現。對于熟悉的圖形，由于掌握了它的主要特征，就會把它當作一個單元來識別，而不再注意它的細節了。這種由孤立的單元材料組成的整體單位叫做組塊，每一個組塊是同時被感知的。在文字材料的識別中，人們不僅可以把一個漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個組塊，而且能把經常在一起出現的字或詞組成組塊單位來加以識別。
技術發展
圖像識別技術是人工智能的一個重要領域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認為，識別某個圖像，必須在過去的經驗中有這個圖像的記憶模式，又叫模板。當前的如果能與大腦中的模板相匹配，這個圖像也就被識別了。例如有一個字母A，如果在腦中有個A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個A模板完全一致,字母A就被識別了。圖像識別中的模式識別(PatternRecognition)，是一種從大量信息和數據出發，在專家經驗和已有認識的基礎上，利用計算機和數學推理的方法對形狀、模式、曲線、數字、字符格式和圖形自動完成識別、評價的過程。模式識別包括兩個階段，即學習階段和實現階段，前者是對樣本進行特征選擇，尋找分類的規律，后者是根據分類規律對未知樣本集進行分類和識別。這個模式識別的模板匹配模型簡單明了，也容易得到實際應用。但這種模型強調圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，而事實上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識別與模板不完全一致的圖像。例如,人們不僅能識別某一個具體的字母A,也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時,人能識別的圖像是大量的，如果所識別的每一個圖像在腦中都有一個相應的模板，也是不可能的。
為了解決模板匹配模型存在的問題，格式塔心理學家又提出了一個原型匹配模型。這種模型認為，在長時記憶中存儲的并不是所要識別的無數個模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗所要識別的圖像。如果能找到一個相似的原型，這個圖像也就被識別了。這種模型從神經上和記憶探尋的過程上來看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說明對一些不規則的，但某些方面與原型相似的圖像的識別。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的進行辨別和加工的，它也難以在計算機程序中得到實現。因此又有人提出了一個更復雜的模型，即“泛魔”識別模型。
圖像識別的基本過程
n信息的獲取：是通過傳感器，將光或聲音等信息轉化為電信息。信息可以是二維的圖象如文字，圖象等;可以是一維的波形如聲波，心電圖，腦電圖；也可以是物理量與邏輯值。
n預處理：包括A\D、二值化，圖象的平滑，變換，增強，恢復，濾波等，主要指圖象處理。
n特征抽取和選擇：在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇，例如，一幅64x64的圖象可以得到4096個數據，這種在測量空間的原始數據通過變換獲得在特征空間最能反映分類本質的特征。這就是特征提取和選擇的過程。
n分類器設計：分類器設計的主要功能是通過訓練確定判決規則，使按此類判決規則分類時，錯誤率最低。
n分類決策：在特征空間中對被識別對象進行分類。
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