第7课 图像识别技术-八年级信息科技下册同步精品课件.pptx

图像识别技术CONTENTS01.图像识别技术的概念02.图像识别技术的原理03.图像识别技术的应用场景04.图像识别的过程05.图像识别的实践图像识别技术的概念01什么是图像识别技术图像识别技术是一种利用计算机对图像进行分析、处理、识别和分类的技术01它通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，来识别和分类图像02图像识别技术广泛应用于各种领域，如安防、医疗、交通、教育等03图像识别技术可以提高工作效率，降低人工成本，提高自动化程度04图像识别技术的应用领域安防监控：人脸识别、车辆识别等医疗诊断：辅助医生诊断疾病0102交通管理：交通标志识别、无人驾驶等电商零售：商品识别、智能推荐等0304娱乐产业：图像搜索、虚拟现实等工业自动化：产品检测、质量控制等0506图像识别技术的原理02图像特征提取颜色特征：提取图像的颜色分布和颜色空间信息纹理特征：提取图像的纹理结构和纹理模式形状特征：提取图像的形状和几何特征空间特征：提取图像的空间位置和空间关系局部特征：提取图像的局部区域和局部特征全局特征：提取图像的全局信息和整体特征模式识别算法特征提取：从图像中提取出特征，如颜色、纹理、形状等特征匹配：将提取出的特征与已知的特征进行匹配，以确定图像的类别模式识别：根据匹配结果，识别出图像的类别，如人脸、汽车、建筑物等特征分类：将提取出的特征进行分类，如颜色分类、纹理分类等深度学习技术01卷积神经网络（CNN）：用于提取图像中的特征02循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如文本和语音03自编码器（Autoencoder）：用于学习数据的高效表示04生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像和音频图像识别技术的应用场景03图像识别技术图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术。

每个图像都有独有的特征人们在图像识别时,视线往往集中在图像的主要特征上类似地，图像识别技术通过提取图像的主要特征，排除多余的信息来识别图像号牌号码识别图7-1 图像识别应用场景安防监控01020304实时监控：对监控区域内的异常情况进行实时监控和报警智能识别：对监控区域内的人、车、物进行智能识别和跟踪视频分析：对视频数据进行智能分析，提取关键信息辅助决策：为安防决策提供智能支持和参考自动驾驶利用图像识别技术识别道路、交通标志、行人等实时分析路况，做出驾驶决策提高驾驶安全性，减少交通事故降低驾驶员疲劳，提高驾驶舒适度医疗诊断辅助诊断：帮助医生诊断疾病，提高诊断准确性病灶识别：识别医学影像中的病灶，辅助医生诊断0102病理分析：对病理切片进行分析，辅助医生诊断03药物研发：辅助药物研发，提高药物研发效率04图像识别的过程04图像识别过程图像识别的过程可以分以下几步:图像信息的获取、预处理、特征抽取、选择分类器并识别出图像（如图7-2)1.图像数字化经过采样、量化和编码，将图像转化为计算机能处理的数字化形式2.预处理预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等操作，从而加强图像的主要特征图像经过预处理前后的效果对比，如图7-3和图7-4所示。

图7-3 预处理前的图像3特征提取特征提取是指获取图像主要特征的过程例如，在人脸识别过程中，人脸器官的形状、它们之间的距离等是图像的主要特征，如图7-5所示卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)在图像特征提取上有着非常出色的表现通过深度学习，卷积神经网络能够以逐层抽象的方式来学习数据中蕴含的特征卷积神经网络通常由多个顺序连接的层组成卷积神经网络最初应用于手写数字识别以识别手写数字3为例，首先具有筛选功能的各种“滤波器”从图像中提取符合备白筛选要求的特征，比如有的“滤波器”提取“横”的信息,有的“滤波器”提取“竖”的信息，有的“滤波器”提取“弯”的信息，而不关注其他信息;下一层中，系统将汇总后的信息经过计算分析，留下主要特征信息，删除次要信息，使特征更明显如果经过前面两层提取出来的特征还不足以识别图像，则会重复上述过程，直到将原始图像变换为更高层次的、更抽象的特征如图7-6所示为卷积神经网络图像识别过程东意图卷积神经网络图像识别过程示意图4.分类并识别分类并识别指计算机先对图像进行种类预测，得到种类分布，再根据种类在相应训练好的模型中，用提取的特征与模型中数据进行匹配，从而得到相应的结论。

图像识别的实践05人工智能开放平台一般提供若干类别的图像模型，借助这些平台，可以实现不同类别图像的识别以人工智能开放平台开发工具包为例，识别动物的图片过程如图7-7所示图7-7 图像识别代码示例THANK YOU。