Die Bilderkennung basiert auf dem Bild

Die Bilderkennung basiert auf den Hauptmerkmalen des Bildes. Jedes Bild hat seine eigenen Eigenschaften. Untersuchungen zu Augenbewegungen während der Bilderkennung zeigen, dass die Blickrichtung immer auf die Hauptmerkmale des Bildes gerichtet ist, d. h. auf die Stellen, an denen die Bildkontur die größte Krümmung aufweist oder wo die Richtung des Die Kontur ändert sich plötzlich. Die Informationsmenge ist am größten und der Scanweg der Augen wechselt immer der Reihe nach von einem Merkmal zum anderen.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Dell G3-Computer.

Bilderkennungstechnologie ist ein wichtiger Bereich der künstlichen Intelligenz. Es bezieht sich auf die Technologie der Objekterkennung auf Bildern, um Ziele und Objekte verschiedener Modi zu identifizieren.

Die Entwicklung der Bilderkennung hat drei Phasen durchlaufen: Texterkennung, digitale Bildverarbeitung und -erkennung sowie Objekterkennung. Wie der Name schon sagt, besteht die Bilderkennung darin, verschiedene Verarbeitungen und Analysen an Bildern durchzuführen und schließlich das Ziel zu identifizieren, das wir untersuchen möchten. Bei der Bilderkennung, von der heute die Rede ist, handelt es sich nicht nur um die Verwendung menschlicher Augen, sondern um eine Erkennung mit Hilfe von Computertechnologie.

Prinzipien der Bilderkennungstechnologie

Es gibt grundsätzlich keinen wesentlichen Unterschied zwischen der Computer-Bilderkennungstechnologie und der menschlichen Bilderkennung, die auf der Klassifizierung der inhärenten Eigenschaften des Bildes und der anschließenden Klassifizierung beruht Jede Kategorie Die Merkmale des Bildes werden verwendet, um es zu identifizieren. Wenn wir ein Bild sehen, erkennt unser Gehirn schnell, ob wir dieses Bild oder ein ähnliches Bild gesehen haben.

In diesem Prozess erkennt unser Gehirn anhand der Kategorien, die im gespeicherten Speicher klassifiziert wurden, ob es einen gespeicherten Speicher mit denselben oder ähnlichen Eigenschaften wie das Bild gibt, und erkennt so, ob das Bild gesehen wurde.

Die Bilderkennungstechnologie kann auf den Hauptmerkmalen des Bildes basieren. Jedes Bild hat seine eigenen Eigenschaften, wie zum Beispiel der Buchstabe A hat eine Spitze, P hat einen Kreis und der Mittelpunkt von Y hat einen spitzen Winkel usw. Untersuchungen zu Augenbewegungen während der Bilderkennung zeigen, dass die Blickrichtung immer auf die Hauptmerkmale des Bildes gerichtet ist, also auf die Stellen, an denen die Krümmung der Bildkontur am größten ist oder sich die Richtung der Kontur plötzlich ändert, wo Die Informationsmenge ist am größten. Darüber hinaus wechselt der Scanpfad des Auges immer nacheinander von einem Merkmal zum anderen. Es ist ersichtlich, dass der Wahrnehmungsmechanismus im Bilderkennungsprozess die eingegebenen redundanten Informationen eliminieren und die Schlüsselinformationen extrahieren muss. Gleichzeitig muss es im Gehirn einen Mechanismus geben, der für die Integration von Informationen verantwortlich ist und die erhaltenen Informationen schrittweise zu einem vollständigen Wahrnehmungsbild organisieren kann.

Mustererkennung ist ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz und Informationswissenschaft. Unter Mustererkennung versteht man den Prozess der Analyse und Verarbeitung verschiedener Formen von Informationen, die Dinge oder Phänomene darstellen, um eine Beschreibung, Identifizierung und Klassifizierung von Dingen oder Phänomenen zu erhalten.

Die Bilderkennungstechnologie basiert auf den Hauptmerkmalen von Bildern. Jedes Bild hat seine eigenen Eigenschaften. Untersuchungen zu Augenbewegungen während der Bilderkennung zeigen, dass die Blickrichtung immer auf die Hauptmerkmale des Bildes gerichtet ist, d die Kontur ändert sich plötzlich. Die größte Menge an Informationen. Darüber hinaus wechselt der Scanpfad des Auges immer nacheinander von einem Merkmal zum anderen. Es ist ersichtlich, dass der Wahrnehmungsmechanismus im Bilderkennungsprozess die eingegebenen redundanten Informationen eliminieren und die Schlüsselinformationen extrahieren muss. Gleichzeitig muss es im Gehirn einen Mechanismus geben, der für die Integration von Informationen verantwortlich ist und die erhaltenen Informationen schrittweise zu einem vollständigen Wahrnehmungsbild organisieren kann.

Der Prozess der Bilderkennungstechnologie

Da die Computer-Bilderkennungstechnologie das gleiche Prinzip wie die menschliche Bilderkennung hat, sind auch ihre Prozesse ähnlich. Der Prozess der Bilderkennungstechnologie ist in die folgenden Schritte unterteilt: Informationserfassung, Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und -auswahl, Klassifikatordesign und Klassifizierungsentscheidung.

Unter Informationsgewinnung versteht man die Umwandlung von Informationen wie Licht oder Schall durch Sensoren in elektrische Informationen. Das heißt, die grundlegenden Informationen des Forschungsobjekts zu erhalten und sie mithilfe einer Methode in Informationen umzuwandeln, die die Maschine verstehen kann.

Vorverarbeitung bezieht sich hauptsächlich auf Vorgänge wie Rauschunterdrückung, Glättung und Transformation in der Bildverarbeitung, wodurch die wichtigen Merkmale des Bildes verbessert werden.

Merkmalsextraktion und -auswahl bezieht sich auf die Notwendigkeit, Merkmale bei der Mustererkennung zu extrahieren und auszuwählen. Das einfache Verständnis besteht darin, dass die von uns untersuchten Bilder unterschiedlicher Art sind. Wenn wir sie mithilfe einer Methode unterscheiden möchten, müssen wir sie anhand ihrer eigenen Merkmale identifizieren. Der Prozess zum Erhalten dieser Merkmale ist die Merkmalsextraktion.

Die bei der Merkmalsextraktion erhaltenen Merkmale sind möglicherweise nicht alle für diese Erkennung nützlich. Zu diesem Zeitpunkt müssen nützliche Merkmale extrahiert werden. Die Merkmalsextraktion und -auswahl ist eine der wichtigsten Technologien im Bilderkennungsprozess. Daher steht das Verständnis dieses Schritts im Mittelpunkt der Bilderkennung.

Welche Anwendungen bietet die Bilderkennungstechnologie?

Die Bilderkennung ist in biometrische Erkennung, Objekt- und Szenenerkennung und Videoerkennung unterteilt. Die biometrische Erkennung umfasst Fingerabdrücke, Handflächenform, Augen (Netzhaut und Iris), Gesichtsform usw.; die Objekt- und Szenenerkennung umfasst: Unterschrift, Stimme, Gangart, Tastatur-Tippstärke usw.

Bilderkennung ist ein umfassendes Problem, das Bildabgleich, Bildklassifizierung, Bildabruf, Gesichtserkennung, Fußgängererkennung und andere Technologien umfasst und breite Anwendungsmöglichkeiten in Internet-Suchmaschinen, autonomem Fahren, medizinischer Analyse, Fernerkundungsanalyse und anderen Bereichen hat .

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