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图像识别

图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配,这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了,也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别,而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像,也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的,如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板,也是不可能的。

为了解决模板匹配模型存在的问题,格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为,在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板,而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型,拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型,这个图像也就被识别了。这种模型从神经上和记忆探寻的过程上来看,都比模板匹配模型更适宜,而且还能说明对一些不规则的,但某些方面与原型相似的图像的识别。但是,这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的,它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人提出了一个更复杂的模型,即“泛魔”识别模型。

一般工业使用中,采用工业相机拍摄图片,然后利用软件根据图片灰阶差做处理后识别出有用信息,图像识别软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有图智能等。


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