人工智能技術的突破往往來自于多方面技術間的融合互通。近日，百度在語音識別技術方面再獲突破，將圖像識別技術成功“跨界”到語音領域，大幅度提升語音識別產品性能，是繼端對端語音識別后取得的另一次重大技術突破。那么，圖像識別究竟是什么？

近些年比較經典的一個應用，就是谷歌和百度推出的識圖功能，相信大家都已經有所體驗；IT行業同事炒得火熱的人臉識別，也是圖像識別應用的一個典例；當然，現在的日常生活中也少不了網上購物中的識圖，只要把想買的東西拿在某寶APP拍一下，就會立即搜索出此物品的種類和價格。

不過，這些厲害的功能究竟是怎么實現的呢？未來圖像識別還會和我們生活有哪些更深的接觸，又跟大數據有什么關系？今天為你慢慢探索。

數字圖像(又稱數碼圖像或數位圖像)，是二維圖像用有限數字數值像素的表示。完成數字圖像的識別需要大致經過信息獲取圖像采集->圖像預處理(如二值化、反色等處理方法)得到特征數據->訓練過程(分類器涉及和分類決策)->識別這幾個步驟。由于數字圖像和文字、數字均以像素為基本元素，加之數字圖像識別和數字識別的基本過程類似，我將以圖像識別技術中比較基礎的數字識別簡單講述識別的過程。

先介紹一下幾個后面會用到的基本概念：

1.模式識別：當前，模式識別的應用范圍十分廣泛，它的觀察對象囊括了人類感官直接或間接接受的外界信息。而運用模式識別的目的，則是利用計算機模仿人的識別能力來辨別觀察對象。模式識別方法大致可分為兩種，即結構方法和決策理論方法，其中決策理論方法又稱為統計方法。字符模式識別的方法可以大致分為統計模式識別、結構模式識別和人工神經網絡等。上述的圖像識別步驟就是模式識別的基本步驟了。

常用的模式識別方法之一是模板匹配，顧名思義，就是在輸入圖像上不斷切割出臨時圖像、并將之與模板圖像匹配，如果相似度足夠高，就認為我們尋找到了應有的目標。最常見的匹配方法包括平方差匹配法、相關匹配法、相關系數匹配法等。以下我們都將以模板匹配為例，說明模型識別的概念。

2.支持向量機(SVM)：支持向量機是一種可訓練的、基于結構風險最小化原則的通用機器學習方法，簡單來說就是一種分類器。SVM方法的原理簡單說即是線性化和升維的過程。SVM是從線性可分情況下的最優分類超平面發展而來的。如下圖所示，空心點和實心點分別代表兩類樣本，H為H維分類超平面，HI和H2分別為過各類點且離分類超平面舉例最近且平行于H的超平面。最優分類超平面理論要求分類超平面在可將兩類正確分開的基礎上，使分類間隔最大化。

3.OpenCV：是一個基于BSD許可證授權發型的跨平臺計算機視覺庫。與其他函數庫相比，致力于真實世界的實時應用。同時通過優化的C代碼的編寫，為其執行速度帶來了客觀的提升。

4.LIBSVM：一個簡單、易于使用的SVM模式識別與回歸軟件包。軟件包內包含python,svmtoy等文件夾，以及SVM-predict，svm-scale，svm-train等。

首先運用OpenCV函數庫讀取原始圖像庫中的圖像數據，存儲特征值到外部.txt文檔。隨后對數據進行預處理，并形成待訓練數據；隨后對及格過預處理的數據進行參數尋優、模型訓練。在對待測試圖像進行數據特征的提取后，將特征數據放進模型中進行預測并得到識別率預測值。最后對識別率情況進行分析。

下面是實戰步驟：

1.圖像采集

手繪了0-9共十個數字，每個數字10個樣本，共100個樣本。樣本均為5*5模板。通過代碼實現獲得了手寫數字圖像的特征信息。

2.預處理

在得到特征數據后，需對特征數據進行一定的預處理以保證后續工作的正常進行。此次我們選用歸一化處理，用svm-scale實現。進行歸一化，目的是保證提取的數據處在一定范圍內，避免過大或過小的情況發生，進而為模型的訓練提供了保障。

此外，過程中還運用了參數尋優，目的是為模型的訓練提供好的參數，以得到準確率更高的模型。下圖為對數據進行參數尋優操作的截圖。

　　圖像識別技術是什么？從實戰告訴你答案

上圖中最后一行就是最佳參數。通常，我們會使用幾個正確的模型，提取出特征值，作為參數尋優的結果；之后進行預測工作，都要以尋找出來的最優值作為標桿，進行預測，滿足這些特征值的就會被識別成功。

3.模型訓練

模型訓練即是根據之前提取到的樣本特征數據，放到LIBSVM分類器中進行分類，分類的依據是每組特征值的標簽。SVM機器學習方法是基于統計學理論的，因此大量的數據會得到更為精準的模型文件。

實戰結果：

進行了幾組簡單的試驗。

1.使用相同的訓練集和測試樣本，分別基于模板匹配法和基于SVM的識別方法，以觀察數據維度對于識別準確率的影響。

原因分析：由于模板匹配方法使用網絡特征的提取方法，對每個區域內黑色像素個數進行統計，計算得到每個區域占得總體區域的百分比；而SVM是針對每個像素點的坐標進行統計分析的，加之高緯度可以使得坐標定位更加精準，因此SVM方法優勢較大。

結論：在相同測試樣本、相同緯度的前提下，運用SVM方法訓練得到的模型分別在16維和25維下預測，運用SVM方法得到的準確率高于模板匹配法。

2.運用SVM方法，使用相同訓練樣本和測試樣本，在不同維度下對比準確率。訓練樣本500個，測試樣本100個。

結論：對于相同樣本，使用SVM方法對模型進行預測，維度的高低對于準確率起到一定積極的影響，但準確率不會隨維度的升高而無限升高。

3.對于相同測試樣本，在相同維度下，測試訓練樣本數對于準確率的影響。

原因分析：由于SVM方法的圖像識別是基于統計學理論進行研究的，因此大量的訓練樣本有助于得到更加準確的訓練模型，對模型訓練的預測準確度起到一定積極的影響。

圖像識別和大數據有著密不可分的關系。有前輩指出，數據挖掘=大數據+機器學習；也有專家認為，模式識別=數據+機器學習。大數據是一個時代性的概念，也是社會發展的必然產物。我們通過大數據技術實現我們最終的目的——即數據挖掘。無疑，“圖像”也是一種數據，而圖像識別是將非結構化數據結構化的必要過程。

圖像識別技術日益火熱，每年都在以火箭般的速度更新著新的技術和成果，當然并不局限于圖像處理和購物方面。如今，圖像識別技術更是從搜圖識物發展到了視頻領域，不斷給我們帶來驚喜。比如新興的互動視頻技術video++，已經可以實現在視頻中捕捉待識別的人臉和同款服飾?？萍际堑谝簧a力，在21世紀，最火的技術之一當屬人工智能，然而圖像識別技術又是人工智能的核心，它是未來智能AI的“眼睛”，它的發展必然會帶動人工智能的迅速發展。未來已至，你準備好了嗎？