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    PRODUCT DETAILS

    图像识别

    圖像識別是人工智能的一個重要領域。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,必須在過去的經驗中有這個圖像的記憶模式,又叫模板。當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,也容易得到實際應用。但這種模型強調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。因此又有人提出了一個更復雜的模型,即“泛魔”識別模型。

    一般工業使用中,采用工業相機拍攝圖片,然后利用軟件根據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,國內代表的有圖智能等。


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