从图像识别的应用场景，看计算视觉的未来价值

　　你有没有一瞬间，觉得自己似乎处在了未来中，所有人隔着电子屏幕畅聊时，拿起手机不需任何操作解锁的瞬间......图片和视频已经成为人类生活不可缺少的组成部分，它们以极快的速度被创造出来，但却没有任何人活着集体能够完全地浏览这些内容。

　　图像识别在上世纪就有过研究，但知道这几年引入深度学习的技术后，才开始飞速发展，目前先进的图像识别都用到了深度学习的技术。

　　虽然是深度学习，但是和人的学习还是有挺大的差别的，机器需要添加各种具有特点的标签，通过标签的完善，从而能够找到并识别出。如果想让机器能够快速的识别信息，就需要不断地添加各种信息标签，但即便是识别出了这个物体，还是不明白这个物体是什么。
　　深度学习是目前最有可能让机器实现“看”的能力的技术，简单来说就是模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习的能力但他需要大量的数据才能够完成识别，而现在主流识别技术的方法有两种：一种是神经网络的图像识别技术，另一种是非线性降维的图像识别技术。
　　随着科技的发展，图像识别也逐渐的应用到各个行业中去，教育、医疗保健、公共安全、电子商务、导航等领域。

　　车牌识别系统是图像识别技术在车辆牌照中应用广泛的一种，在高速公路测量管理中得到广泛的应用。能够在复杂的背景中提取并识别出运动中的汽车牌照，目前最新的技术字母和数字的识别率高达99.7%，汉字的识别率也达到了99%。
　　人脸识别属于图像识别的一种，是人工智能的一个分支。在人脸识别前，使用最为普遍的是声音识别和指纹识别，图像识别的出现相对避免了声音容易被冒用和手指受伤导致指纹无法识别的的问题。而关于图像识别，在最开始的时候也存在着很多问题，去年曾有报道，浙江嘉兴的几个学生用一张打印照片破解了丰巢的智能快递柜。

　　针对这个问题，各个平台都提供了解决办法，就是加上眨眼，摇头等动作来确定正在识别的到底是真人还是照片。但其实还有一种更先进的方法，就是利用算法进行3D建模，首先会把一条条红外线发射到要识别的物体上，根据红外线往返的时间，利用算法进行建模，就能得到一个立体的模板图，不用再担心别人用照片冒充了。
　　图像识别技术正在不断成长，人类对图像识别技术的认知也会随着科技进步不断深刻，作为人类获取和交换信息的主要来源，与涂项相关的识别技术也必定是未来的一大重点，它的前景是不可限量的，我们的生活也更加的离不开图像识别技术。

 

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