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圖像識(shí)別技術(shù)
2015-02-25 09:32:39 來(lái)源：安防知識(shí)網(wǎng) 評(píng)論：0 點(diǎn)擊：
簡(jiǎn)介
人的圖像識(shí)別能力是很強(qiáng)的。圖像距離的改變或圖像在感覺(jué)器官上作用位置的改變，都會(huì)造成圖像在視網(wǎng)膜上的大小和形狀的改變。即使在這種情況下，人們?nèi)匀豢梢哉J(rèn)出他們過(guò)去知覺(jué)過(guò)的圖像。甚至圖像識(shí)別可以不受感覺(jué)通道的限制。例如，人可以用眼看字，當(dāng)別人在他背上寫字時(shí)，他也可認(rèn)出這個(gè)字來(lái)。
圖像識(shí)別技術(shù)可能是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個(gè)圖像都有它的特征，如字母A有個(gè)尖，P有個(gè)圈、而Y的中心有個(gè)銳角等。對(duì)圖像識(shí)別時(shí)眼動(dòng)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(gè)特征轉(zhuǎn)到另一個(gè)特征上。由此可見(jiàn)，在圖像識(shí)別過(guò)程中，知覺(jué)機(jī)制必須排除輸入的多余信息,抽出關(guān)鍵的信息。同時(shí)，在大腦里必定有一個(gè)負(fù)責(zé)整合信息的機(jī)制，它能把分階段獲得的信息整理成一個(gè)完整的知覺(jué)映象。
在人類圖像識(shí)別系統(tǒng)中，對(duì)復(fù)雜圖像的識(shí)別往往要通過(guò)不同層次的信息加工才能實(shí)現(xiàn)。對(duì)于熟悉的圖形，由于掌握了它的主要特征，就會(huì)把它當(dāng)作一個(gè)單元來(lái)識(shí)別，而不再注意它的細(xì)節(jié)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(gè)組塊是同時(shí)被感知的。在文字材料的識(shí)別中，人們不僅可以把一個(gè)漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個(gè)組塊，而且能把經(jīng)常在一起出現(xiàn)的字或詞組成組塊單位來(lái)加以識(shí)別。
技術(shù)發(fā)展
圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識(shí)別活動(dòng)的計(jì)算機(jī)程序，人們提出了不同的圖像識(shí)別模型。例如模板匹配模型。這種模型認(rèn)為，識(shí)別某個(gè)圖像，必須在過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中有這個(gè)圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的如果能與大腦中的模板相匹配，這個(gè)圖像也就被識(shí)別了。例如有一個(gè)字母A，如果在腦中有個(gè)A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個(gè)A模板完全一致,字母A就被識(shí)別了。圖像識(shí)別中的模式識(shí)別(PatternRecognition)，是一種從大量信息和數(shù)據(jù)出發(fā)，在專家經(jīng)驗(yàn)和已有認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上，利用計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)推理的方法對(duì)形狀、模式、曲線、數(shù)字、字符格式和圖形自動(dòng)完成識(shí)別、評(píng)價(jià)的過(guò)程。模式識(shí)別包括兩個(gè)階段，即學(xué)習(xí)階段和實(shí)現(xiàn)階段，前者是對(duì)樣本進(jìn)行特征選擇，尋找分類的規(guī)律，后者是根據(jù)分類規(guī)律對(duì)未知樣本集進(jìn)行分類和識(shí)別。這個(gè)模式識(shí)別的模板匹配模型簡(jiǎn)單明了，也容易得到實(shí)際應(yīng)用。但這種模型強(qiáng)調(diào)圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識(shí)別，而事實(shí)上人不僅能識(shí)別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識(shí)別與模板不完全一致的圖像。例如,人們不僅能識(shí)別某一個(gè)具體的字母A,也能識(shí)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(shí),人能識(shí)別的圖像是大量的，如果所識(shí)別的每一個(gè)圖像在腦中都有一個(gè)相應(yīng)的模板，也是不可能的。
為了解決模板匹配模型存在的問(wèn)題，格式塔心理學(xué)家又提出了一個(gè)原型匹配模型。這種模型認(rèn)為，在長(zhǎng)時(shí)記憶中存儲(chǔ)的并不是所要識(shí)別的無(wú)數(shù)個(gè)模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來(lái)的“相似性”就可作為原型，拿它來(lái)檢驗(yàn)所要識(shí)別的圖像。如果能找到一個(gè)相似的原型，這個(gè)圖像也就被識(shí)別了。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過(guò)程上來(lái)看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說(shuō)明對(duì)一些不規(guī)則的，但某些方面與原型相似的圖像的識(shí)別。但是，這種模型沒(méi)有說(shuō)明人是怎樣對(duì)相似的進(jìn)行辨別和加工的，它也難以在計(jì)算機(jī)程序中得到實(shí)現(xiàn)。因此又有人提出了一個(gè)更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識(shí)別模型。
圖像識(shí)別的基本過(guò)程
n信息的獲?。菏峭ㄟ^(guò)傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)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(yù)處理：包括A\D、二值化，圖象的平滑，變換，增強(qiáng)，恢復(fù)，濾波等，主要指圖象處理。
n特征抽取和選擇：在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇，例如，一幅64x64的圖象可以得到4096個(gè)數(shù)據(jù)，這種在測(cè)量空間的原始數(shù)據(jù)通過(guò)變換獲得在特征空間最能反映分類本質(zhì)的特征。這就是特征提取和選擇的過(guò)程。
n分類器設(shè)計(jì)：分類器設(shè)計(jì)的主要功能是通過(guò)訓(xùn)練確定判決規(guī)則，使按此類判決規(guī)則分類時(shí)，錯(cuò)誤率最低。
n分類決策：在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類。
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