人工智能智能图像处理.pptx

人工智能导论

Introductiontoartificialintelligence

智能图像处理

第1节

模式识别（patternrecognition）原本是人类的一项基本智能，是指对表征事物或现象的不一样形式（数值的、文字的和逻辑关系的）的信息做分析和处理，从而得到一种对事物或现象做出描述、识别和分类等的过程。伴随计算机技术的发展和人工智能的兴起，人类自身的模式识别已经满足不了社会发展的需要，于是人类就但愿用计算机来替代或扩展人类的部

分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了，

例如，计算机图像识别技术就是模拟人类的图像

识别过程。

图10-1计算机模拟人类的图像识别过程

模式识别是信息科学和人工智能的重要构成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和处理问题的措施等角度，模式识别分为有监督的分类和无监督的分类两种。模式还可提成抽象的和详细的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范围，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别重要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的详细模式进行辨识和分类。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的，要实现计算机视觉必须有图像处理的协助，而图像处理依赖于模式识别的有效运用。

模式识别是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想措施大部分是概率与记录。模式识别重要分为三种：记录模式识别、句法模式识别和模糊模式识别。

模式识别研究重要集中在两方面：

一是硕士物体（包括人）是怎样感知对象的，属于认识科学的范围，

二是在给定的任务下，怎样用计算机实现模式识别的理论和措施。

应用计算机对一组事件或过程进行辨识和

分类，所识别的事件或过程可以是文字、

声音、图像等详细对象，也可以是状态、

程度等抽象对象。这些对象与数字形式的

信息相区别，称为模式信息。模式识别与

记录学、心理学、语言学、计算机科学、

生物学、控制论等均有关系。它与人工智

能、图像处理的研究有交叉关系。

图10-2模式识别应用于视频监控系统

1

人类的图像识别能力

第2节

伴随时代的进步，越来越多的东西逐渐依赖于越来越难以捉摸的人工智能，不过渐渐的，人们发现后者的某些缺陷也越来越重要。例如，

人类拥有记忆，拥有“高明”的识别系统，例如告诉你面前的一只动物是“猫”，后来你再看到猫，同样可以认出来。可是，虽然人工智能已经具有了一定的意识，但或许还是小学生而已。假如说

人工智能要通过那么多张图片才能认识什么是

猫，那么需要多少张图片去认识这个世界呢？

图10-3人工智能的意识

人类是通过眼睛接受到光源反射，“看”到了自己眼前的事物，不过也许诸多内容元素人们并不在意；就像你好几天甚至更久前刚刚擦肩而过的一种人，假如你今天再次看到，你不一定会记得他，不过人工智能会记住所有它见过的任何人，任何事物。

例如右图，人类会觉得这是很简朴的黄黑间条。不过假如你问问最先进的人工智能，它给出的答案也许会是校车，并且99%地肯定。对

于图10-5，人工智能虽不能看出这是一条戴着墨西哥帽的

吉娃娃狗（有的人也未必能认出），不过起码能识别出这

是一条戴着宽边帽的狗。

图10-5识别戴着墨西哥帽的吉娃娃狗

怀俄明大学进化人工智能试验室的一项研究却表明，人工智能未必总是那么灵光，也会把这些随机生成的简朴图像当成了鹦鹉、乒乓球拍或者蝴蝶。当研究人员把这个研究成果提交给神经信息处理系统大会进行讨论时，专家形成了泾渭分明的两派意见。一组人领域经验更丰富，他们认为这个成果是完全可以理解的；另一组人则对研究成果的态度是困惑。至少在一开始对强大的人工智能算法却把成果完全弄错感到惊讶。

图像识别（imageidentification），是指运用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别多种不一样模式的目的和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别重要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别重要运用在商品流通过程中，尤其是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。此外，在地理学中，图像识别也指将遥感图像进行分类的技术。

图形刺激作用于感觉器官，人们识别出它是此前见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目前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。

人的图像识别