这些你想不到的，都是图像识别做的

　　图像识别技术是人工智能的一个重要领域，是利用计算机技术对图像进行处理、分析已达到识别图像内容的技术。当我们有一个图像的时候，我们需要机器能够识别到重要内容，对多与信息进行排除，从而能够有效地提高识别效率。
　　图像识别技术的发展主要是模板匹配模型和神经网络图像识别。
　　模板匹配模型是一种较为简单的模式，应用也较为简单，通常用于验证码识别，车牌号识别，图像文字识别等。

　　验证码识别，最简单的是数字验证码，只需要收集一个包含10个数字的训练库，把图片二值化然后分隔单个字符，最后对比训练库里的数字最终识别，再高级点的是英文字母，在训练裤里添加52个大小写英文字母就可以。
　　图像文字识别，在我们上课的时候老师通常会用PPT进行辅助讲课，大量的文字来不及记笔记，最常用的方法就是拍照，然后使用文字识别功能把图片中的文字提取出来。
　　车牌号识别的原理是在汽车到达档杆时，摄像头自动的拍摄车牌图片，传输到服务器，提取并识别图片中的号码，在数据库中匹配到后，打开档杆，整个过程十分快速。

　　第二种是神经网络图像识别，也是目前比较流行的技术，主要分为六个阶段：
    　　训练：成千上万的图片被打上标签，成为神经网络的训练样本，神经网络通过学习对他们进行分类。
    　　输入：未打标签的图片放入神经网络进行预训练。
    　　第一层：神经元先对简单的图形进行提取，比如边缘部分。
    　　高层：神经元继续提取更为复杂的结构，
    　　顶层：神经元再把高度复杂、抽象的概念提取出来，这也就是区分不同物品的标准。
    　　输出：根据训练出来的能力，神经网络给出了和图片最匹配的结果。
　　其他复杂应用
　　现如今人脸识别已经成为了生活中不可或缺的，避免了打卡时手指受伤无法使用指纹或好不容易踩着时间点输了密码却发现时间已经变成了01分，在拍照时可以自动识别并对焦照片主体，极大地减少了拍出对焦失败的照片，睁开眼睛的第一时间拿起手机，躺在床上浏览各类资讯，人脸解锁让手机的使用更加的流畅。

　　人流量监测，通过对人流量的监测，调节交通流量，使效率得到提高。
　　医疗图像识别，基于深度学习技术，对数十万张肺部CT影像数据进行学习分析，获得精准定位可疑结节的能力，实现对病情的判断，帮助医生提高诊断效率。
　　2011年千类物体识别错误率还高达25.8%，从2012年引入深度学习之后的错误率开始逐渐降低，至现在，人脸识别甚至能做到误判率低于百万分之一。

 

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