图像识别算法的核心技术~人脸识别的识别算法 _图像识别算法

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本篇文章给大家谈谈图像识别算法,以及图像识别算法的核心技术对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站！
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图像识别系统有几种方式？具体是什么？
人脸识别的识别算法
什么是图像识别方法
什么是图像识别？图像识别的方法。（基于matlab的）
在图像处理中有哪些算法？
数字图像处理的基本算法及要解决的主要问题

Q1：图像识别系统有几种方式？具体是什么？
图片识别的实现基础是由图像处理、计算机视觉和模糊识别等多学科实现的，现阶段市面上已经有很多像图普科技成熟大厂可以提供智能审核的软件。
在人工智能中，实现图像识别有一种算法是基于深度学习多层神经网络实现的，主要是基于模仿人的神经网络，以神经元为单位，算法包含输入层，多个节点输出层，以及权重值，需要大量的训练样本去调整模型以达到误差值最小。
图像处理具体包括编码、压缩、增强、分割；图像识别包括特征提取、特征选择和分类分析，对图像类别和结构进行分析；图像理解包括机器学习和深度学习，即是对图像描述和解释。
Q2：人脸识别的识别算法
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
人脸识别算法分类
基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
基于光照估计模型理论
提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。
优化的形变统计校正理论
基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论
强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；
独创的实时特征识别理论
该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果

Q3：什么是图像识别方法
什么是图像识别？这个问题如果乍一问出，很多人可能都会愣一下，但一细想，便能说出很多很多的应用场景，想什么二维码啊，人脸识别啊，网站识图啊之类的。那么又有多少人去真正了解过这项技术呢？今天就让我给您简单介绍一下吧！
计算机识别一张图时会将其转化为数字，通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义，但早期图像识别技术还不够发达，识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。
得益于上世纪80年代提出的卷积神经网络（简称CNN）算法，图像识别技术得到了质的飞跃。要进行图像识别，我们首先依然需要提取图像的特征，提取图像特征也即对其进行数据化分析，这一过程中需要借助的数学方法称为卷积。
以一个最简单的一维图形C为例，计算机在识别任何图像之前都需要将其转化为数字，如下那么计算机是如何做到仅凭那些数字就认出原图像的呢？这里就需要借助「卷积核」进行卷积运算，提取「图像」（即图右的数字化“图像”）的特征。卷积核类似于计算机最初将图像转化成的数字方块，但卷积核一般都是3×3或5×5的方块， 3×3方块中有三个方块是有值的（即值为1），卷积核是计算机在学习的过程中，根据所得数据调节卷积核，卷积核可以有很多个。有了卷积核，我们就能通过在图形数字方块与卷积核之间做卷积运算，计算并得到特征图。
第一步卷积完成，得到初步的特征图。之后通过「池化」与「激活」，对特征图进行简化，也即对特征图中有特征部分（即有值部分）进行放大，这一步显然是为精准识别图形特征服务的。