伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息通过文字记录，我们可以很容易地找到关键字搜索所需内容，并进行编辑，而当信息通过图片记录，我们无法检索图片的内容，从而影响我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息系统检索工作效率。 在这种环境下，计算机图像识别技术尤为重要。

    图像识别为图像处理，分析和识别目标的理解，各种模式和现有技术的图像的计算机。识别研究过程主要包括图像进行预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。

 

图像识别

精准识别超过十万种物体和场景，包含多项高精度的识图能力并提供相应的API服务，充分满足各类个人开发者和企业用户的业务需求

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    简单来说，是怎样的计算机图像识别喜欢的人阅读的内容。借助图像识别系统技术，我们不仅可以同时通过图片搜索更快的获取数据信息，还可以发展产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。百度在2011年的李彦宏篇文章中提到“一个新的读图时代已经到来。”

    随着图形识别技术的不断进步，越来越多的技术公司开始涉足图形识别领域，标志着读图时代的正式到来。 并将引领我们走向更加智慧的未来。

图像识别的初级阶段——娱乐化、工具化

    在这个阶段，通过图像识别技术和手段的主要用户，以满足一些娱乐的需求。例如，百度魔图的“大咖配”功能分析可以提供帮助用户能够找到自己与其长相最匹配的明星，百度的图片搜索我们可以直接找到一个相似的图片；雅虎收购的图像识别目标公司IQ Engine开发的Glow可以同时通过提高图像识别自动生成照片的标签以帮助用户资源管理手机上的照片；Facebook研发了根据相片研究人脸匹配的DeepFace；国内专注于图像识别的创业公司旷视科技成立了VisionHacker游戏工作室，借助图形识别技术创新研发移动端的体感游戏;创视新科技通过图像识别相关技术不断研发机器视觉表面质量检测工作系统。

    这个阶段也是一个很重要的阶段--OCR（光学字符识别，OCR），指的是印在纸上的字符，以检查光学装置，通过检测暗，亮模式确定其形状，然后字符、图像识别方法形状翻译成该过程的计算机文本，是计算机读取文本。语言和文字是我们可以获取数据信息最基本、最重要的途径。

    在比特世界中，我们可以借助互联网和计算机轻松地访问和处理文本。但是，一旦字呈现为图片的形式，没有图像识别技术的话就为我们得到文字处理增添了不少麻烦。这一问题方面是我们在现实社会生活中看到的所有物理形态的文字，另一重要方面表现为数字经济世界中由于具有特定原因被存储成图片格式的文字。因此，我们需要使用图像识别技术和OCR技术手段将这些有用的文本和信息提取出来。

具有视觉的机器——图像识别的高级阶段

    如上所述，当前图像识别技术作为一种工具来帮助我们与外部世界的互动，为我们自己的眼光只提​​供了一定的支撑作用，我们需要自己所有的行动。而当机器真正发展具有了视觉之后，它们可以完全有可能代替我们去完成这些实际行动。当前图像识别应用程序，如盲导盲犬在动作方向的导盲;和图像识别技术的未来将与其他人工智能技术集成在一起成为一个全职管家盲人，盲人不需要采取任何行动，而是要帮助他们做由管家的一切。

    举个例子，如果将图像识别利用在机器视觉和人工智能上，这就如同谷歌的无人驾驶汽车，机器不仅可以对外部网络信息资源进行知识获取和分析，还全权负责公司所有的行驶活动，让我们能够得到实现完全解放。而如果通过图像识别是一个重要工具，就如同我们在驾驶汽车时佩戴谷歌眼镜，它将外部环境信息系统研究分析后传递给我们，我们再依据这些数据信息发展做出行驶决策；而

    图像识别技术，它将机器连接到未知的世界，帮助它更多地了解世界，并帮助我们最终完成更多繁杂的任务。

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