读取图像：用imread函数读取图像文件，文件格式可以是TIFF、JPEG、GIF、BMP、PNG等。比如
>> f = imread('chestxray.jpg');
读进来的图像数据被保存在变量f中。尾部的分号用来抑制输出。如果图片是彩色的，可以用rgb2gray转换成灰度图：
>> f = rgb2gray(f);
然后可以用size函数看图像的大小
>> size(f)
如果f是灰度图像，则可以用下面的命令把这个图像的大小赋给变量M和N
>> [M, N] = size(f);
用whos命令查看变量的属性
>>whos f
显示图像：用imshow显示图像
imshow(f, G)
其中f是图像矩阵，G是像素的灰度级，G可以省略。比如
>>imshow(f, [100 200])
图像上所有小于等于100的数值都会显示成黑色，所有大于等于200的数值都会显示成白色。pixval命令可以用来查看图像上光标所指位置的像素值。
pixval
例如
>> f = imread('rose_512.tif');
>>whos f
>>imshow(f)
如果要同时显示两幅图像，可以用figure命令，比如
>> figure, imshow(g)
用逗号可以分割一行中的多个命令。imshow的第二个参数用一个空的中括号：
>>imshow(h, [])
可以使动态范围比较窄的图像显示更清楚。
写图像。用imwrite写图像
imwrite(f, 'filename')
文件名必须包括指明格式的扩展名。也可以增加第三个参数，显式指明文件的格式。比如
>>imwrite(f, 'patient10_run1.tif', 'tif')
也可以写成
>>imwrite(f, 'patient10_run1.tif')
还可以有其他参数，比如jepg图像还有质量参数：
>>imwrite(f, 'filename.jpg', 'quality', q)
q是0到100之间的一个整数。对比不同质量的图像效果。用imfinfo命令可以查看一个图像的格式信息，比如
>>imfinfo bubbles25.jpg
可以把图像信息保存到变量中
>> K = imfinfo('bubbles25.jpg');
>>image_bytes = K.Width * K.Height * K.BitDepth / 8;
>>compressed_btyes = K.FileSize;
>>compression_ratio = image_bytes / compressed_bytes
数据类型。MATLAB的数据类型包括：
double 双精度浮点
uint8 无符号8位整数
uint16 无符号16位整数
uint32 无符号32位整数
int8 有符号8位整数
int16 有符号16位整数
int32 有符号32位整数
single 单精度
char 字符
logical 逻辑型（二值）
数据类型转换
B = data_class_name(A)
比如
>> C = [1.4 1.5]
>> D = uint8(C)
图像类型分为：
Intensity image 灰度图
Binary image 二值图
Indexed image 索引图
RGB image 彩色图
在灰度图中每个像素可以是整型、浮点型或者逻辑型。图像类型的像素类型可以
转换
function to from
im2uint8 uint8 logical,uint8,uint16,double
im2uint16 uint16 logical,uint8,uint16,double
mat2gray double double
im2double double logical,uint8,uint16,double
im2bw logical uint8,uint16,double
比如
g = mat2gray(A, [Amin, Amax]);
g = mat2gray(A);
g = im2double(h);
g = im2bw(f, T)
其中A是浮点型的图像，Amin和Amax是浮点数的范围，h和f是任意类型的图像，T是分割的阈值。
数组（向量）索引：创建向量（数组）：
>> v = [1 3 5 7 9 11 13]
用小括号对向量进行索引（取数组中的某个元素）：
>> v(2)
转置（将行向量通过转置变成列向量）：
>> w = v.'
取向量其中的一部分：
>> v(1:3) 第1个到第3个
>> v(2:4)
>> v(3:end) 第3个到最后一个
>> v(1:end)
>> v(:) 全部
>> v(1:2:end) 第1个到最后一个，每次增加2
>> v(end:-2:1) 最后一个到第1个，每次减2
其中end总是表示最后一个。
>> x = linspace(1, 5, 10)
>> v([1 4 5])
linspace函数产生一个范围内的平均分布。
矩阵索引：创建矩阵
>> A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
取矩阵中的一个元素
取矩阵中的一行或者一列
>> C3 = A(:, 3)
>> R2 = A(2, :)
取矩阵中某些行某些列
>> T2 = A(1:2, 1:3)
对矩阵中某些元素进行赋值：
>> B = A;
>> B(:, 3) = 0
用end表示最后一行或者最后一列：
>> A(end, end) 最后一行最后一列
>> A(end, end-2) 最后一行倒数第三列
>> A(2:end, end:-2:1) 第2行到最后一行，最后一列到第一列，每次减2 >> E = A([1 3], [2 3]) 第1、3行，第2、3列
>> D = logical([1 0 0; 0 0 1; 0 0 0])
>> A(D) 取A中由D指定的位置上的元素
>> v = T2(:) 把矩阵变成一个向量
>> s = sum(A(:)) 求和
>> sum(sum(A))
可以把矩阵操作用在图像上
>> f = imread('filename');
>>fp = 矩阵列倒转
>>imshow(fp)
>> fc =
>>imshow(fc)
>>fs =
>>imshow(fs)
>> plot(f(512,:))
矩阵可以是多维的，用size看矩阵大小，用ndims命令常看矩阵的维数>> size(A, 1)
>>ndims(A)
一些常用的矩阵
zeroes(M, N)
ones(M, N)
true(M, N)
false(M, N)
magic(M)
randn(M, N)
其中M、N表示矩阵的行数和列数。比如
>> A = 5 * ones(3, 3)
>> magic(3)
>> B = rand(2, 4)
函数：可以把一系列的MATLAB语句或者一个带参数的函数放在扩展名叫做m 的文件中。一个带函数的m文件有一下部分组成
函数定义行
H1行
帮助部分
函数体
注释
函数定义行的格式是
function [outputs] = name(inputs)
比如要写一个函数计算两个图像的和以及乘积
function [s, p] = sumprod(f, g)
其中f和g是输入的图像，而s是和，p是乘积。返回值用中括号括起来，如果返回值只有一个，可以省略中括号。如果函数没有输出，则中括号和等号都可以省略。函数名字的命名规则和C语言是相同的。定义好的函数可以在命令行调用：
>> [s, p] = sumprod(f, g);
也可以被其它函数调用。如果只有一个返回值，调用时中括号也是可以省略的，比如
>> y = sum(x);
H1行是文本的第一行，是一个单行的注释，紧跟在函数定义行后面，之间不能有空行。比如
% SUMPROD Computes the sum and product of two images.
百分号开始的文字表示注释。当使用帮助命令
>> help function_name
时，这个H1行会被首先显示出来。如果使用lookfor命令，则会在所有H1行中查找指定的关键字。这一行应该提供这个函数功能的一个概述。帮助部分是紧跟在H1后的文本块，中间没有空行，用来提供对这个函数更详细的帮助说明。在使用help命令时会显示所有这部分内容。这部分内容由注释语句构成，全部由%开始。接下来第一个非注释语句表示函数体的开始。函数体包含进行计算的语句和给返回值赋值的语句。函数题中的所有注释（百分号开始的行）被认为是普通
的注释，不是H1或者帮助部分。m文件可以用任何文本编辑器创建和编辑，只要用.m扩展名保存在MATLAB可以搜索到的路径里面。另一个创建和编辑函数的方法是在命令行输入edit命令，比如
>> edit sumprod
这命令会编辑已经存在的sumprod.m文件，如果没有则自动在当前目录中创建一个sumprod.m并开始编辑。
运算符。运算符可以分为算术运算符，关系运算符和逻辑运算符。算术运算符分为矩阵算术运算符和数组算术运算符。
+ 矩阵和数组加法plus(A, B) a+b, A+B
- 矩阵和数组减法minus(A,B) a-b, A-B
.* 数组乘法times(A,B) C=A.*B, 意味着C(I,J) = A(I,J)*B(I,J)
* 矩阵乘法mtimes(A,B) A*B, 表示线性代数中的矩阵运算,或者a*A
./ 数组右除rdivide(A,B) C=A./B, 意味着C(I,J)=A(I,J)/B(I,J)
.\ 数组左除ldivide(A,B) C=A.\B, 意味着C(I,J)=B(I,J)/A(I,J)
/ 矩阵右除mrdivide(A,B) A/B 意味着A*inv(B), inv是矩阵求逆
\ 矩阵左除mldivide(A,B) A\B 意味着inv(A)*B
.^ 数组指数power(A, B) C=A.^B,意味着C(I,J)=A(I,J)^B(I,J)
^ 矩阵指数mpower(A,B) 请查看帮助
.' 向量和矩阵转置transpose(A) A.'
' 复数的共轭ctranspose(A) A'
+ 单目加号uplus(A) +A 与0+A相同
- 单目负号uminus(A) -A 与0-A相同
图像处理工具包还提供其他一些算术运算
imadd 两个图像相加，或者一个图像加上一个常量
imsubstract两个图像相减，或者一个图像减掉一个常量
immultiply 两个图像相乘，或者一个图像乘上一个常量
imdivide 两个图像相除，或者一个图像除以一个常量
imabsdiff 两个图像的差的绝对值
imcomplement求一个图像的反色图
inlincomb 求一组图像的线性组合
关系运算符包括
<
<=
>
>=
==
~=
关系运算符的结果是逻辑型的矩阵，比如
>> A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
>> B = [0 2 4; 3 5 6; 3 4 9]
>> A == B
>> A >= B
如果关系运算符两边都是矩阵，则要求两边的矩阵是同样大小的。或者一边是矩阵一边是常数，或者两边都是常数，那也是可以。
>> A > 3
>> 3 ~= 4
逻辑运算符包括与、或、非三个运算
& AND
| OR
~ NOT
在matlab中非0被认为是真，0被认为是假。比如
A = [1 2 0; 0 4 5]
B = [1 -2 3; 0 1 1]
>> A & B
MATLAB还有其它一些逻辑运算函数：
xor异或
all 如果一整列都是真，则结果是真
any 如果一整列只要有一个是真，则结果是真
比如
>>xor(A, B)
>> all(A)
>> any(A)
>> all(B)
>> any(B)
一些重要的常量
ans
eps
i(或者j)
NaN或者nan
pi
realmax
realmin
computer
version
MATLAB中一般常量的写法
3
0.00001
9.6397238
1.60210e-20
6.02252e23
1i
-3.14159j
3e5j
控制流。包括
if if和else, elseif组合，条件执行一组语句
for 指定次数重复执行一组语句
while 按条件反复执行一组语句
break 终止for或者while循环
continue 马上开始下一次for或者while循环
switch switch和case,otherwise结合，按照条件值的不同执行不同的语句块
return 终止当前函数，返回到调用它的地方
try...catch 捕获异常状况
if语句
if expression1
statements1
elseif expression2
statements2
else
statements3
end
for循环
for index = start:increment:end
statements
end
比如
count = 0;
for k = 0:0.1:1
count = count +1
end
while循环
while expression
statements
end
a = 10;
b = 5;
while a
a = a - 1;
while b
b = b - 1;
end
end
switch语句
switch switch_expression
case case_expression
statements
case {case_expression1, case_expression2}
statements
otherwise
statements
end
比如
switch newclass
case 'uint8'
g = im2uint8(f);
case 'uint16'
g = im2uint16(f);
case 'double'
g = im2double(f);
otherwise
error('Unknown or improper image class.')
end
例子：写一个函数计算一幅灰度图像所有像素的平均值
function av = average(A)
%AVERAGE Computes the average value of an array
% AV = AVERAGE(A) computes the average value of input array, A, % which must be a 1D or 2D array.
% Check the validity of input.
if ndims(A) > 2
error('The dimensions of the input cannot exceed 2.')
end
% Computes the average
例子：比较各种不同的JPEG质量下的图像质量
for q = 0:5:100
filename = sprintf('series_%3d.jpg', q);
imwrite(f, filename, 'quality', q);
end
其中sprintf语句和c语言的fprintf语句用法类似。例子：写一个函数从一个图像中取出一个矩形的子图。
function s = subdim(f, m, n, rx, cy)
%SUBDIM Extracts a subimage, s, from a given image, f.
% The subimage is of size m-by-n, and the coordinates of its top, left
% corner are (rx, cy).
s = zeros(m, n);
rowhigh = rx + m - 1;
colhigh = cy + n - 1;
xcount = 0;
for r = rx:rowhigh
xcount = xcount + 1;
ycount = 0;
for c = cy:colhigh
ycount = ycount + 1;
s(xcount, ycount) = f(r, c);
end
end
实际上这个功能可以用一个matlab语句就可以实现了。
循环优化。一些循环可以被转换成同样向量计算来代替，比如f(x)=Asin(x/2pi)，生成一个向量包含一组函数的值：
for x = 1:M
f(x) = A*sin((x-1)/(2*pi));
end
可以用下面两个语句来代替
x =
f = A*sin(x/2(*pi))
向量运算要比循环快得多。对于二维的情况，MATLAB提供了一个meshgrid函数
[C, R] = meshgrid(c, r)
比如
>> r = [0 1 2];
>> c = [0 1];
>> [C, R] = meshgrid(c, r)
>> h = R.^2 + C.^2
例子：f(x, y) = Asin(ux + vy)，生成一个矩阵，包含这个函数的值：
function [rt, f, g] = twodsin(A, u0, v0, M, N)
%TWODSIN compare for loops vsvectorization
% The comparision is based on implementing the function
% f(x, y) = Asin(u0x+v0y) for x = 0, 1, 2,..., M-1, and
% y = 0, 1, 2, ..., N-1. The inputs to the function are
% M and N and the constants in the function.
tic
for r = 1:M
u0x = u0*(r-1);
for c = 1:N
v0y = v0*(c-1)
f(r, c) = A*sin(u0x + v0y);
end
end
t1 = toc;
tic
r =
c =
[C,R] = meshgrid(c, r);
g = A*sin(u0*R + v0*C)
t2 = toc;
rt = t1/t2;
运行这个例子可以看出，向量计算至少比循环要快30倍。如果只是针对图像的一部分进行操作，可以简单的提取出来，比如
rowhigh = rx + m - 1;
colhigh = cy + n - 1;
s =
同样功能的程序，这个写法比前面例子看到的写法要快1000倍。
用户交互。函数disp用来提示用户一些信息。比如
>> A = [1 2; 3 4];
>>disp(A)
>>sc = 'Digital Image Processing.';
>>disp(sc)
>>disp('This is another way to display text.')
input函数用来提示用户输入某些值：
t = input('message')
这个函数可以显示message，并等待用户输入一个值，并存到t中。输入的值可以是MATLAB允许的任何类型的值。而如下的格式只接受字符串输入
t = input('message', 's')
如果字符串中包含的都是数字，则可以用函数str2num进行转换
n = str2num(t)
比如
>> t = input('Enter your data: ', 's')
>> class(t)
>> size(t)
>> n = str2num(t)
>> size(n)
>> class(n)
如果混合输入字符串和数值，可以全部按照字符串读入，再使用字符串处理函数strread，比如：
>> t = '12.6, x2y, z';
>> [a, b, c] = strread(t, '%f%q%q', 'delimiter', ',')
>> d = char(b)
其中%f表示浮点数，%q表示字符串。delimiter参数表示分割符。函数strcmp 用来比较字符串，如果两个字符串相等返回真，否则返回假。lower函数可以把字符串中的大写字母全部变成小写，upper函数可以把字符串中所有小写字母全部变成大写。
Cell数组和结构体。Cell数组是指数组的元素本身还是一个数组，比如
>> c = {'gause', [1 0; 0 1], 3}
>> c{1}
>> c{2}
>> c{3}
结构体和Cell数组类似，但是其中的元素是用一个名字去访问的，比如
>>S.char_string = 'gause';
>>S.matrix = [1 0; 0 1];
>>S.scalar = 3;
>>S.matrix
实验任务
MATLAB 没有提供一个函数来确定数组的每个元素是不是整数
（即...,-2,-1,0,1,2,...）。写一个函数来实现这个功能，并满足下面的格式：
function I = isinteger(A)
%ISINTEGER Determines which elements of an array are integers.
% I = ISINTEGER(A) returns a logical array, I, of the same size
% as A, with 1s (TRUE) in the locations corresponding to integers
% (i.e., . . . -2 -1 0 1 2 . . . )in A, and 0s (FALSE) elsewhere.
% A must be a numeric array.
要求不能使用while或者for循环。提示：使用floor函数。如果你要做到能够处理复数，那么可以使用real和imag函数。
MATLAB没有提供一个函数用来确定数组的每个元素是不是偶数
（即...,-4,-2,0,2,4,...）。写一个函数来实现这个功能，并满足下面的格式：
function E = iseven(A)
%ISEVEN Determines which elements of an array are even numbers.
% E = ISEVEN(A) returns a logical array, E, of the same size as A,
% with 1s (TRUE) in the locations corresponding to even numbers
% (i.e., . . . -3, -1, 0, 2, 4, . . . )in A, and 0s (FALSE) elsewhere.
% A must be a numeric array.
要求不能使用while或者for循环。提示：使用floor函数。
MATLAB没有提供一个函数用来确定数组的每个元素是不是奇数（即...,?3,?1,1,3,...）。写一个函数实现这个功能，并满足下面的格式：
function D = isodd(A)
%ISODD Determines which elements of an array are odd numbers.
% E = ISODD(A) returns a logical array, D, of the same size as A,
% with 1s (TRUE) in the locations corresponding to odd numbers
% (i.e., . . . -3, -1, 1, 3, . . . )in A, and 0s (FALSE) elsewhere.
% A must be a numeric array.
要求不能使用while或者for循环。提示：使用floor函数。
写一个函数满足下面的规定：
function H = imcircle(R, M, N)
%IMCIRCLE Generates a circle inside a rectangle.
% H = IMCIRCLE(R, M, N) generates a circle of radius R centered
% on a rectangle of height M and width N. H is a binary image with
% 1s on the circle and 0s elsewhere. R must be an integer >= 1.
你的程序应该检查R的合理性，使它能够在矩形的内部。要求不能使用for或者while循环。提示：使用函数meshgrid和floor函数。
这个实验主要目的是学习如何显示和改变目录，并利用目录信息来读取图像。写一个函数满足下面的规定：
function [I, map] = imagein(path)
%IMAGEIN Read image in from current-working or specified directory.
% I = IMAGEIN displays a window containing all the files in the
% current directory, and saves in I the image selected from the
% current directory.
% [I, MAP] = IMAGEIN variable MAP is required to be an output
% argument when the image being read is an indexed image.
% [ . . .] = IMAGEIN('PATH') is used when the image to be read
% resides in a specified directory. For example, the input
% argument 'C:\MY_WORK\MY_IMAGES' opens a window showing
% the contents of directory MY_IMAGES. An image selected from
% that directory is read in as image I.
提示：使用在线帮助来熟悉cd，pwd，uigetfile函数的使用。或者也可以采用fullfile 函数来代替cd函数
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
（人工智能）关于图像识别与人工智能的就业情况
关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我仍真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解壹下。下面是转载的壹篇文章： 就我见来，个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（壹维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合，采集的信息很多均是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这壹块，如果有医学图像处理的背景，去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了壹个选择方向，且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。
医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争，来头均不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心，simens的于上海和深圳，GE和柯达均于上海，飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场，而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以于这些地方的待遇均仍能够，前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题，做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司：大恒和凌云，均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的仍不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司：诺基亚和pixelworks
图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。
来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与
第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
基于人工智能算法的图像识别与生成 摘要：本次报告的工作是利用PCA，SVM以及人工神经网络（ANN）实现对人脸的特征提取、分类和预测。然后利用GAN（生成对抗网络）实现对手写数字的生成，并用SVM 做预测，验证生成效果。 本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库，其中包含40个人共400张人脸图像。 关键词：人工智能；图像识别；数据 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0173-02 1 PCA降维 PCA（principal components analysis）即主成分分析，又称主分量分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 首先我们给出了数据库的平均脸的图像，并利用PCA对人脸降维，通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。最后给出了每一个维度的特征脸图像，讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。 1.1 平均脸 首先，我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵
中，即每一行为一张人脸（10304像素），每张人脸共10304维特征。我们对每一个维度去平均，构成一个新的行向量，这就是平均脸。 平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征，可以看清人脸的轮廓，但无法识别人脸的局部细节。 1.2 降低至不同维度时还原脸的情况 从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10，30，50，100，200，250，300，350，400的图像。可以看到，随着保留维数的增多，图像越清晰，与原图的差异越小。 1.3 提取单一维度的特征做还原 为了研究不同维度所代表的人脸的信息，我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原，还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。 结果如下： 每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序，比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。 特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的 比例。它是这样计算出来的，假设保留k维信息，则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400（400*10304的矩阵，最多有400个非零特征值）个特征值的和。 从图4可以看出，当保留维数为100维时，即能保留人
图像识别与人工智能研究所 图像识别与人工智能研究所（以下简称图像所）于1978年由教育部和航天部共同批准建立、直属于华中科技大学的一所融研究、教学为一体，以图像识别和人工智能为研究方向的研究机构。建所30年来，图像所始终瞄准航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究，在国内的模式识别与智能系统学科具有明显的研究特色和学科优势，在航天航空的智能信息处理领域具有较高的知名度。图像所分别于1984年、1990年获得硕士和博士学位授予权，2003年被批准为湖北省重点学科，2007年被批准为国家重点二级学科“模式识别与智能控制”，是该二级学科全国5个重点学科单位之一。1993年批准为“图像信息处理与智能控制”国家教委开发实验室，1999年升格为教育部重点实验室。1998年3月由中国航天工业总公司和国家教委共同批准命名为“中国航天图像识别技术研究所”，与航天工业总公司共建。2005年12月被批准成立“多谱信息处理技术”国家级重点实验室。 图像所现有科研、教学人员38人，其中教授11名、副教授13名。有一名双聘的中国科学院院士，“长江学者”讲座教授1名，入选“新世纪优秀人才支持计划”1人，73%的教师有博士学位，2007年被批准为国防科工委的科技创新团队。 图像所在“模式识别与智能系统”学科点上现有的研究方向是：计算机视觉与应用、模式识别与图像分析、图像处理系统及应用、医学成像与处理、人工智能与认知科学、集成电路及系统芯片的研究与设计以及微纳光电技术。在“导航制导与控制”学科点上现有的研究方向是：多谱寻的制导、多谱匹配制导、多谱目标探测以及制导信息处理芯片设计。在“信息安全”学科点上现有的研究方向是：混沌密码理论与技术（包括密码算法的IC设计），无线移动网络的安全技术，网络主动防御技术以及城市交通智能管理与安全信息服务技术。2001年以来，图像所培养博士111名、硕士431名，5人获得湖北省优秀博士论文。图像所现有在读硕士研究生185人，博士研究生123人。 图像所在培养研究生的同时，也承担了大量的国家级科研项目，取得了一大批科研成果。2001年至今，图像所已经承担了包含国家自然科学基金、973、863、国家级预研计划等在内的各类研究项目630项，合同经费近1.6亿元。获省部级以上科研奖12项。在IEEE Trans.IP、IEEE Trans.SP、IEEE Trans.NN、IEEE Trans.CS、Pattern Recognition、Opt.Eng、PR Letters等国内外重要学术期刊和国际会议发表学术论文2454篇，其中SCI收录298篇，EI 收录768篇。出版专著1部。 图像所也非常重视科研基地的建设，除了拥有国家级重点实验室和教育部重点实验室外，还获得了国家211工程、985工程的支持，“九五”以来获得的基地建设费用3000余万元，拥有可见光、红外等成像传感器、激光成像雷达、六自由度机械手、三轴跟踪转台、标量网络分析仪、矢量网络分析仪、噪声系数测试仪、逻辑分析仪、频谱分析仪、SGI工作站、
人工智能——浅谈图像识别技术 专业：计算机科学与技术班级：三班姓名：孙清茂学号：200805030312教师：罗俊松
摘要 随着计算机技术与信息技术的发展,图像识别技术获得了越来越广泛的应用。本文对图像识别的基本方法，并展望了图像识别技术所面临的问题及发展方向。 1图像识别定义 1.1定义 图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。地理学中指将遥感图像进行分类的技术。 1.2研究问题 图像识别所研究的问题，是如何用计算机代替为人自动去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而从部分上代替人的脑力劳动。图像的含义也比较广泛，最早是指图片，后来把如声波的波形图也归为图像。具体来说，图像可以是各种图画，字符，声波信号，透视胶片，空间物体。综合来说，又可以分为直观视觉图像（图案，文字）和间接转换图像（声音，心率等）两类。 由于图像识别涉及许多学科，图像本身含义也相当广泛性和丰富性，本文只从由光学采集器获得二维灰度图像的识别的几个重要方面做一些综述。 2图像识别内容 2.1图像识别基础 图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。 在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。 2.2图像识别基本方法
１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）
图像识别技术在人工智能中的应用 发表时间：2019-08-06T16:21:09.890Z 来源：《防护工程》2019年9期作者：门爱军李常铮[导读] 人工智能的技术是时代发展的产物，图像识别技术在人工智能应用中逐渐趋于成熟化，图像识别技术可以说是信息时代的的一项新兴信息技术 青岛流亭机场海关山东青岛 266000 摘要：人工智能的技术是时代发展的产物，图像识别技术在人工智能应用中逐渐趋于成熟化，图像识别技术可以说是信息时代的的一项新兴信息技术，该项技术主要的技术核心是对众多杂乱的物理信息进行智能化和数字化的技术处理，其主要是应用计算机技术来代替传统的人工。计算机技术的快速发展无疑是对图像识别技术的侧面的大力支持，在图像识别技术进行图像识别的过程中，计算机可以进行精确图像分析，在神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术中，都充分的体现了多种技术结合后，人工智能技术的突出表现。 关键词：图像识别技术；人工智能 引言：图像识别技术作为人工智能技术的发展区域之一，其技术上的重要性是不言而喻的，图像识别技术可以引言在不同的区域，其应用的广泛性也是能够在人工智能中大力发展的原因之一。在二十一世纪信息技术高速发展的时代已经没有什么能够做到技术上的替代，只有不断的发展自身的技术才能够让企业生存发展下去，比如，图像识别技术在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有良好的应用效果，该项技术已经深入我们的日常生活之中。 一、图像识别技术在人工智能中的应用原理 实际上，图像识别技术的技术原理是十分简单的，其主要能够在人工智能上被重点使用是因为依靠其高精端的设备保证一些测量数据的高精准性，这与计算机技术也是分不开的。图像识别技术主要技术原理是通过数据库对输入的图像进行核对（如图表1），对一些相对复杂的图像信息进行智能分类，从而达到整理信息目的。目前图像识别技术的潜力在于其能够通过计算机技术再次的进行功能上的技术升级。通过模拟实验与现实检测，计算机能够完成与人类近似的图像识别任务，这需要研究人员在多方面不断地进行计算机性能测试，使其与图像识别技术能够完美的融合在一起，计算机难以做到完全的模仿人类视觉和感觉，所以这方面的技术研究还是存在一定的不足，目前也只能是通过其他手段使得分析误差最大程度上的减小。人类在进行图像识别时主要是利用大脑的存储功能对脑海内的图像记忆进行识别，而依据人大脑的不同要求，大脑会对符合图像特征的复杂信息进行筛选，从而整理出自己想要的信息。图像识别技术也是利用这个原理进行信息处理的，只不过图像识别技术是计算机程序上的控制，它的优点在于能够瞬间识别图像，面对大量的图像信息能够循环反复的进行识别，这是远远超出人脑识别的速度的。而想要进行图像识别技术识别的关键在于图像特征的输入，这是图像识别技术的关键点，一旦图像特征不够完整就会出现信息分类不详细的情况，甚至如果图像识别设备的特征采集不够精确那么就可能出现分类错误和识别错误的情况，图像识别技术在人工智能的此方面的表现还是具有一定的优化空间的。
图像识别与人工智能研究所发展规划 1 2020年4月19日
图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于中国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）当前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产 1 2020年4月19日
5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不但科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本事域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 2 2020年4月19日
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号 (45)授权公告日 (21)申请号 201920522035.X (22)申请日 2019.04.17 (73)专利权人 石家庄天演科技有限公司 地址 050000 河北省石家庄市裕华区槐中 路253号 (72)发明人 赵妙文 关彦华 杨晓光 贾久刚 (74)专利代理机构 北京睿博行远知识产权代理 有限公司 11297 代理人 刘桂荣 (51)Int.Cl. H04N 5/225(2006.01) F16M 11/28(2006.01) (ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利 (54)实用新型名称一种基于人工智能的实时图像识别装置(57)摘要本实用新型公开了一种基于人工智能的实时图像识别装置，涉及图像识别装置技术领域。包括底座、套管、圆杆和摄影机，所述套管固定连接在底座的顶部，所述套管的内壁与圆杆的表面活动连接，所述圆杆的顶部固定连接有控制箱，所述控制箱的底部固定连接有网络路由器装置，所述控制箱的顶部设置有摄影机，所述圆杆的侧表面分别开设有滑槽和凹槽，所述滑槽的数量为两个，所述滑槽内壁的正面和背面分别与圆柱销的两端固定连接，所述套管的内部开设有空腔。解决了目前常见基于人工智能实时图像识别用的摄影机在调节其高度的过程中需要始终用手扶住摄影机，并拧松或拧紧高度调节螺帽将摄影机高度固定住，导致摄影机高度调节不方便的问 题。权利要求书1页 说明书4页 附图4页CN 209488684 U 2019.10.11 C N 209488684 U
权 利 要 求 书1/1页CN 209488684 U 1.一种基于人工智能的实时图像识别装置，包括底座（1）、套管（2）、圆杆（3）和摄影机（42），其特征在于：所述套管（2）固定连接在底座（1）的顶部，所述套管（2）的内壁与圆杆（3）的表面活动连接，所述圆杆（3）的顶部固定连接有控制箱（4），所述控制箱（4）的底部固定连接有网络路由器装置（41），所述控制箱（4）的顶部设置有摄影机（42），所述圆杆（3）的侧表面分别开设有滑槽（5）和凹槽（15），所述滑槽（5）的数量为两个，所述滑槽（5）内壁的正面和背面分别与圆柱销（6）的两端固定连接，所述套管（2）的内部开设有空腔（7），所述空腔（7）的内壁与活动块（8）的表面活动连接； 所述活动块（8）靠近圆杆（3）的一侧固定连接止位块（9），所述止位块（9）远离活动块（8）的一侧贯穿套管（2）并与圆柱销（6）的表面活动连接，所述活动块（8）远离止位块（9）的一侧分别固定连接有弹簧（10）和活动杆（11），所述弹簧（10）活动套接在活动杆（11）的表面，所述弹簧（10）远离活动块（8）的一端与空腔（7）内壁远离活动块（8）的一侧固定连接，所述活动杆（11）远离活动块（8）的一侧贯穿套管（2）并与拉环（12）的表面固定连接，所述拉环（12）的数量均为两个，两个所述拉环（12）分别位于套管（2）的左侧和右侧，所述套管（2）内壁的侧面开设有方槽（13），所述方槽（13）的内壁与方块（14）的表面活动连接，所述方块（14）插接至凹槽（15）的内部，所述方块（14）远离凹槽（15）的一侧和方槽（13）内壁远离方块（14）的一侧分别与压簧（16）的两端固定连接，所述圆杆（3）的底部开设有圆槽（20），所述圆槽（20）内壁的顶部和底座（1）的顶部分别与拉簧（21）的顶部和底部固定连接。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的实时图像识别装置，其特征在于：所述摄影机（42）的输出端电连接有控制器的输入端，且控制器的输出端双向电连接有图像识别单元以及网络路由器装置的输入端，且控制器以及图像识别单元均设置在控制箱（4）的内部，所述网络路由器装置（41）的输出端电连接有显示屏的输入端。 3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的实时图像识别装置，其特征在于：所述控制箱（4）内部设置有图像识别单元，且图像识别单元包括图像接收模块、图像对比模块、对比结果输出模块以及图像存储模块。 4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的实时图像识别装置，其特征在于：所述网络路由器装置（41）包括WIFI路由器、4G路由器以及蓝牙路由器。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的实时图像识别装置，其特征在于：所述圆柱销（6）的表面活动套接有滚轮（17），所述滚轮（17）的表面与止位块（9）的顶部活动连接。 6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的实时图像识别装置，其特征在于：所述止位块（9）远离活动块（8）的一侧为斜面，所述滚轮（17）的形状与止位块（9）的形状相适配。 7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的实时图像识别装置，其特征在于：所述方槽（13）内壁的顶部开设有限位槽（18），所述方块（14）的顶部固定连接有限位块（19），所述限位块（19）的表面与限位槽（18）的内壁活动连接。 8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的实时图像识别装置，其特征在于：所述方块（14）靠近凹槽（15）的一侧为曲面，所述凹槽（15）的形状与方块（14）的形状相适配。 2
2019年8月 基于人工智能的图像识别技术的研究 郦涛（上海虹信信息科技有限公司，上海200434） 【摘要】近年来，信息技术与科学技术发展速度明显加快，图像识别技术随之产生。图像识别技术相对复杂，并在人类社会发展中占据重要地位。通过对图像识别技术的运用，实现了人力解放，借助计算机技术对不同类型的信息进行识别与处理，实现了劳动强度的降低，效率与质量显著提高。正是计算机普及应用，使图像识别技术的重要性逐渐突显出来。基于此，本文将人工智能作为主要研究背景，重点阐述图像识别技术的具体应用，希望有所帮助。 【关键词】人工智能；图像识别技术；原理；神经网络 【中图分类号】TP18【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）08-0069-02 在计算机技术与信息技术发展背景下,图像识别技术备受关注。图像识别技术形成与更新成为主要发展趋势,且前景广阔,不管是信息搜集、医疗亦或是产品安全,均对图像识别技术进行了运用。所谓的图像识别技术,即借助计算机结合既定目标处理系统前端捕获图片,在日常生活与工作中较为常见,以条码识别和指纹识别为主。与此同时,在信息时代背景下,图像识别技术作为关键性技术,作为时代的衍生物,其存在的价值是为了让计算机代替人工对大量的物理信息进行处理。在计算机技术水平不断提升的前提下,我们更加深刻地认识到图像识别技术的价值。由此可见,基于人工智能深入研究并分析图像识别技术具有一定的现实意义。图像识别技术流程为先获取信息,再对信息进行预处理,通过信息特征抽取和选择过程,来实现分类决策与分类器设计功能。本文引入了图像识别技术,对该项技术的基本原理进行了分析,并研究了以人工智能为基础的图像识别。 1图像识别技术阐释 1.1基本原理 依托人工智能所形成的图像识别技术,在实际应用中的基本原理就是充分利用计算机技术对图片进行处理,并有效提取有价值的图片信息。随后,组织经验丰富的专业人员进行实验后所获取的图像处理技术。图像识别技术本身的原理构成相对简单,具体体现在完成人与人的对视以后,即可被视作图像识别技术完成,以此为基础,根据基本印象就能够系统分析所获取的信息[1]。由于图像识别技术与计算机处理数据算法原理存在一致性特征,因而可以在提取简单的图像数据信息基础上,对计算机技术加以利用。一旦信息量过大,必然会影响到技术的识别效果,在对图像识别技术分析的过程中,应探索最佳方式并创新,实现图片处理质量和效率的全面提升[2]。 1.2组成原理 图片模式识别即为人工智能图像识别技术的组成原理,隶属人工智能科技的组成。所谓的模式识别,具体指的就是对类型不同平面图片进行处理,进而准确分析图片或者是实际事物。在图像识别技术中合理引入人工智能,能够实现虚拟化识别对象的目标,无需对实物进行分析,而且可实现图片三维化。另外,此技术也被广泛应用于现代医学领域,在拍片的基础上即可分析人体健康情况和三维结构。 1.3技术优势 人工智能图像识别技术优势显著,集中表现在便捷化和智能化两方面。此技术最突出的优势就是科技发展中对图像识别技术的应用质量。站在智能化角度分析,较之于传统图像处理技术,人工智能图像识别技术的区别明显。特别是在图片处理中,可以实现智能化地选择。特别是人脸解锁的功能,和图像处理智能识别存在异曲同工之妙。也就是在完成一次人 脸解锁以后,就能够以此方法为主要解锁手段。除此之外,智能化还能够自我分析和保存。在此基础上,根据图形识别便捷化分析,伴随图像识别技术的合理运用,使人们生活和工作获得了高质量的服务。即便不处理复杂图像也能够达到目标,特别是刷脸开锁和打卡等,都改善了人们的生活方式。基于社会快速发展,图像识别技术大众化特征逐渐突显出来。 2以人工智能为基础的图像识别研究虽然图像识别与人脑图像识别存在相似之处,而最根本的不同就是计算机图像识别的表现方式主要是科技形式。其中,基于人工智能的图像识别过程集中表现在以下几个方面: (1)获取信息资料。在对信息进行有效收集的基础上,即可对图像进行有效地识别。特别是在传感器的作用下,能够实现特殊信号转变为电信号的目标,获得必要信息资料。通过合理地应用图像识别技术,即可获取特殊数据资料,要求对图形间差异进行区分。 (2)预处理信息数据。在此阶段,重点集中于图像平滑与变换处理方面,进而将图像重要信息凸显出来。 (3)收取并选择特征。此阶段是图像识别技术的重点,尤其是在识别模式方面,对实际操作提出了更高要求,对成功识别图像产生了决定性的作用。 (4)设计分类器。在图像识别中,分类器的设计是最终环节,而重点内容就是与操作程序相互结合,合理制定识别规则,以具体标准为参考对图像进行识别,并非混乱识别,实现 图像处理识别度的全面提升,优化图像评价效果。 3图像识别技术基本类型 在图像识别技术应用过程中,最常见的类型就是模式识别、神经网络形式、非线性降维形式三种。 3.1模式识别 以人工智能为基础的图形识别技术,其模式识别的作用不容小觑,充分利用大量的数据资料与信息。一般情况下,模式识别技术的基础就是传统图像,在计算机技术的作用下完成操作任务,以数学原理为切入点完成推理。在此基础上,综合考虑多元化特征,就能够自动识别特征并加以评价。通常,识别模式主要表现在实现阶段和学习阶段。后者可被当做储存的过程,即对图形信息进行提前收集并加以保存,借助计算机自身功能加以识别和分类,构建规范性图像识别程序。而前者更强调图像和人脑图像模板的统一化发展,进而形成识别程序。根据既有应用状况,人脑识别和计算机识别之间的差异明显,而计算机能够科学匹配传统模式和全新收集图像信息。在成功匹配后,即代表图像被成功识别,但很容易有错误识别的问题出现。 通信设计与应用69
2018?1(上)《科技传播》 106 信息科技探索 现今计算机技术和信息技术日益发展,在此背景下图像识别技术也越来越多的被人们关注。从现实发展角度来说,图像识别技术的产生和更新是一种必然的趋势,且在未来的发展中会有更广阔的应用空间,无论是医疗、安检、信息搜集、产品安全等等,都会更加依赖于图像识别 技术[1] 。 图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理,因此,人们在日常生活和工作中也会经常接触到该技术,例如条码识别、指纹识别等等,该技术给人们的生产安全提供了重要的保障,因此展开图像识别技术的研究和探讨是非常有意义的。 1 图像识别技术的基本原理 人眼产生的视觉效果是一种非常神奇的现象, 由此人眼对图像的识别能力是很强的。当某个图像距离、位置、角度发生改变时,人的感官也会随之发生变化,图像在人眼视网膜上的成像也会相应发生大小和形状的改变,但这种改变不足以影响人们对图像的判断,且人可以通过各种感官判断某种图像,例如当在手背上写字时,也可以通过感官判断这个字体。图像识别技术是人工智能领域中的重要技术,因此其识别原理与人眼识别的原理相似,都是以图像的突出性特征为基础进行的[2]。 图像识别的重点是寻找图像的特征,例如英文大写字母中,A 有个突出的尖角,O 有个圈、 而Y 则基本可以视为线条和锐角钝角所组成,对于特殊信息,也就是突出特征的捕捉和识别,才能通过图像中的有效信息对这个图像进行识别,并且判断这个图像的内容和性质,并且分析它所代表的含义。 为了模仿人眼识别图像的原理,达到人眼识别的效果,科学家编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,从而获取了众多关于图像识别的识别模型,当计算机捕捉到某个图像时,若图像特征与记忆中人脑的感官刺激相匹配,则认为这个图像已经被识别。 2 基于人工智能的图像识别过程 图像识别技术是基于人工智能诞生的,因此,计算机对图像识别的过程也与人脑识别图像的过程基本类似,只不过是以技术和科技展现出来[3]。基于人工智能的图像识别过程如下: 1)信息数据的获取,信息数据的获取是图形识别的基础,利用各类传感器将声音和光等特殊信号转化为电信号,从而获取所需的数据和信息,在图像识别技术中,所需要获取的信息是图像的特征和特殊数据,这些信息和数据要求能够区分图形之间的特征,将其存储于计算机的数据库内,则可以用于之后步骤的展开。 2)信息数据预处理,此过程对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作,将图像的特征和重要信息突显。 3)特征抽取与选择,图像识别技术中的核心 作者简介:宋炯,教授/高级工程师,云南交通职业技术学院,研究方向为人工智能、机器学习、软件工程、计算机网络、 智能交通、汽车电气。 柏松平,云南交通职业技术学院。 王燕华,云南交通职业技术学院。 基于人工智能的图像识别技术探讨 宋 炯,柏松平,王燕华 云南交通职业技术学院,云南昆明 650504 摘 要 在人工智能领域之中,众多技术被研发和应用,其中图像识别技术是基于人工智能的代表技术之一。现 今我国的科技技术、电子信息技术都在不断发展,人工智能中的图像识别技术也在不断更新,越来越多的领域关注并应用该技术,包括医疗诊断、信息识别、卫星云图识别等等,基于人工智能的图像识别技术能够为各个领域的发展提供便利。本文对此展开探讨。关键词 人工智能;图像识别技术;应用 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）202-0106-02