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   圖片識別圖片識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術(shù)。一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機拍攝圖片，然后再利用軟件根據(jù)圖片灰階差做進一步識別處理，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內(nèi)代表的有圖智能等。另外在地理學(xué)中指將遙感圖像進行分類的技術(shù)。人的圖像識別能力是很強的。圖像距離的改變或圖像在感覺器官上作用位置的改變，都會造成圖像在視網(wǎng)膜上的大小和形狀的改變。即使在這種情況下，人們?nèi)匀豢梢哉J出他們過去知覺過的圖像。甚至圖像識別可以不受感覺通道的限制。例如，人可以用眼看字，當(dāng)別人在他背上寫字時，他也可認出這個字來。圖像識別可能是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉(zhuǎn)到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息，抽出關(guān)鍵的信息。同時，在大腦里必定有一個負責(zé)整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。在人類圖像識別系統(tǒng)中，對復(fù)雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現(xiàn)。對于熟悉的圖形，由于掌握了它的主要特征，就會把它當(dāng)作一個單元來識別，而不再注意它的細節(jié)了。這種由孤立的單元材料組成的整體單位叫做組塊，每一個組塊是同時被感知的。在文字材料的識別中，人們不僅可以把一個漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個組塊，而且能把經(jīng)常在一起出現(xiàn)的字或詞組成組塊單位來加以識別。在計算機視覺識別系統(tǒng)中，圖像內(nèi)容通常用圖像特征進行描述。事實上，基于計算機視覺的圖像檢索也可以分為類似文本搜索引擎的三個步驟：提取特征、建索引build以及查詢。圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認為，識別某個圖像，必須在過去的經(jīng)驗中有這個圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個圖像也就被識別了。例如有一個字母A，如果在腦中有個A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個A模板完全一致，字母A就被識別了。這個模型簡單明了，也容易得到實際應(yīng)用。但這種模型強調(diào)圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，而事實上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識別與模板不完全一致的圖像。例如，人們不僅能識別某一個具體的字母A，也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時，人能識別的圖像是大量的，如果所識別的每一個圖像在腦中都有一個相應(yīng)的模板，也是不可能的。為了解決模板匹配模型存在的問題，格式塔心理學(xué)家又提出了一個原型匹配模型。這種模型認為，在長時記憶中存儲的并不是所要識別的無數(shù)個模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗所要識別的圖像。如果能找到一個相似的原型，這個圖像也就被識別了。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過程上來看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說明對一些不規(guī)則的，但某些方面與原型相似的圖像的識別。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進行辨別和加工的，它也難以在計算機程序中得到實現(xiàn)。因此又有人提出了一個更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識別模型。一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機拍攝圖片，然后利用軟件根據(jù)圖片灰階差做處理后識別出有用信息，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內(nèi)代表的有圖智能等。 圖普科技主要開展圖像識別技術(shù)有哪些原因、圖片審核系統(tǒng)哪種效果好、有沒有便宜的汽車識別、新零售哪種好等項目運營。在項目高速發(fā)展的同時，圖普科技始終強調(diào)外部機會與內(nèi)部的平衡，十分注重企業(yè)核心競爭力的培養(yǎng)和塑造。公司將客戶服務(wù)價值作為企業(yè)的核心競爭力，秉承“誠信正直、追求卓越、尊重個人”的企業(yè)精神，努力為客戶提供誠信可靠的識別系統(tǒng)。

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