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图像识别算法的核心技术~人脸识别的识别算法( 二 )


要识别的图形越复杂 ， 特征图得越精准 ， 因此需要多次卷积、池化与激活 。经过上述这些步骤 ， 我们可以得到图像在各平面与维度中的特征 ， 也可以得到轮廓、颜色等方面的特征 。我们把这些特征信息接入计算机进行训练 ， 就能判断这些众多特征图代表的图形是什么了 。
当我们把那些特征信息/数据传输到计算机上 ， 让它通过不断的「机器学习」 ， 不断自行调整卷积核和参数 ， 最终就能分辨出物体 。这也是为什么 ， 我们戴着口罩或眼睛 ， 或者盖住一些脸部器官也能被机器所识别 ， 这还是因为计算机早就收集到了我们足够多的面部特征 。（了解更多人脸识别智慧解决方案 ， 欢迎咨询汉玛智慧 ）
科技融入生活 ， 是我们大家都非常喜闻乐见的事情 ， 同时 ， 科技也改变了许多我们的工作生活方式 ， 当然也有不少的科学技术是因为时代的背景营运而生 ， 就好像在疫情期间出现的各种“数字哨兵”人脸识别健康码一体式设备 。而汉玛智慧作为人脸识别设备和解决方案的生产厂家 ， 也希望和大家一起努力 ， 让更方便的科技为我们的生活增添色彩！
Q4：什么是图像识别？图像识别的方法 。（基于matlab的）
什么是图像识别？这个问题如果乍一问出 ， 很多人可能都会愣一下 ， 但一细想 ， 便能说出很多很多的应用场景 ， 想什么二维码啊 ， 人脸识别啊 ， 网站识图啊之类的 。那么又有多少人去真正了解过这项技术呢？今天就让我给您简单介绍一下吧！
计算机识别一张图时会将其转化为数字 ， 通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义 ， 但早期图像识别技术还不够发达 ， 识别很容易因图像发生微小的变化而失灵 。
得益于上世纪80年代提出的卷积神经网络（简称CNN）算法 ， 图像识别技术得到了质的飞跃 。要进行图像识别 ， 我们首先依然需要提取图像的特征 ， 提取图像特征也即对其进行数据化分析 ， 这一过程中需要借助的数学方法称为卷积 。
以一个最简单的一维图形C为例 ， 计算机在识别任何图像之前都需要将其转化为数字 ， 如下那么计算机是如何做到仅凭那些数字就认出原图像的呢？这里就需要借助「卷积核」进行卷积运算 ， 提取「图像」（即图右的数字化“图像”）的特征 。卷积核类似于计算机最初将图像转化成的数字方块 ， 但卷积核一般都是3×3或5×5的方块 ， 3×3方块中有三个方块是有值的（即值为1） ， 卷积核是计算机在学习的过程中 ， 根据所得数据调节卷积核 ， 卷积核可以有很多个 。有了卷积核 ， 我们就能通过在图形数字方块与卷积核之间做卷积运算 ， 计算并得到特征图 。
第一步卷积完成 ， 得到初步的特征图 。之后通过「池化」与「激活」 ， 对特征图进行简化 ， 也即对特征图中有特征部分（即有值部分）进行放大 ， 这一步显然是为精准识别图形特征服务的 。
要识别的图形越复杂 ， 特征图得越精准 ， 因此需要多次卷积、池化与激活 。经过上述这些步骤 ， 我们可以得到图像在各平面与维度中的特征 ， 也可以得到轮廓、颜色等方面的特征 。我们把这些特征信息接入计算机进行训练 ， 就能判断这些众多特征图代表的图形是什么了 。
当我们把那些特征信息/数据传输到计算机上 ， 让它通过不断的「机器学习」 ， 不断自行调整卷积核和参数 ， 最终就能分辨出物体 。这也是为什么 ， 我们戴着口罩或眼睛 ， 或者盖住一些脸部器官也能被机器所识别 ， 这还是因为计算机早就收集到了我们足够多的面部特征 。
科技融入生活 ， 是我们大家都非常喜闻乐见的事情 ， 同时 ， 科技也改变了许多我们的工作生活方式 ， 当然也有不少的科学技术是因为时代的背景应运而生 ， 就好像在疫情期间出现的各种“数字哨兵”人脸识别健康码一体式设备 。而汉玛智慧作为人脸识别设备和解决方案的生产厂家 ， 也希望和大家一起努力 ， 让更方便的科技为我们的生活增添色彩！


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