第7课 图像识别技术-八年级信息科技下册同步精品课堂（浙教版2023）

图像识别技术 1 CONTENTS 01. 图像识别技术的概念 02. 图像识别技术的原理 03. 图像识别技术的应用场景 04. 图像识别的过程 05. 图像识别的实践 2 图像识别技术的概念 01 3 什么是图像识别技术 图像识别技术是一种利用计算机对图像进行分析、处理、识别和分类的技术。 01 它通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，来识别和分类图像。 02 图像识别技术广泛应用于各种领域，如安防、医疗、交通、教育等。 03 图像识别技术可以提高工作效率，降低人工成本，提高自动化程度。 04 图像识别技术的应用领域 安防监控：人脸识别、车辆识别等 医疗诊断：辅助医生诊断疾病 01 02 交通管理：交通标志识别、无人驾驶等 电商零售：商品识别、智能推荐等 03 04 娱乐产业：图像搜索、虚拟现实等 工业自动化：产品检测、质量控制等 05 06 图像识别技术的原理 02 6 图像特征提取 颜色特征：提取图像的颜色分布和颜色空间信息 纹理特征：提取图像的纹理结构和纹理模式 形状特征：提取图像的形状和几何特征 空间特征：提取图像的空间位置和空间关系 局部特征：提取图像的局部区域和局部特征 全局特征：提取图像的全局信息和整体特征 模式识别算法 特征提取：从图像中提取出特征，如颜色、纹理、形状等 特征匹配：将提取出的特征与已知的特征进行匹配，以确定图像的类别 模式识别：根据匹配结果，识别出图像的类别，如人脸、汽车、建筑物等 特征分类：将提取出的特征进行分类，如颜色分类、纹理分类等 深度学习技术 01 卷积神经网络（CNN）：用于提取图像中的特征 02 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如文本和语音 03 自编码器（Autoencoder）：用于学习数据的高效表示 04 生成对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像和音频 图像识别技术的应用场景 03 10 图像识别技术 图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术。每个图像都有独有的特征。人们在图像识别时,视线往往集中在图像的主要特征上。类似地，图像识别技术通过提取图像的主要特征，排除多余的信息来识别图像。 号牌号码识别 图7-1 图像识别应用场景 安防监控 01 02 03 04 实时监控：对监控区域内的异常情况进行实时监控和报警 智能识别：对监控区域内的人、车、物进行智能识别和跟踪 视频分析：对视频数据进行智能分析，提取关键信息 辅助决策：为安防决策提供智能支持和参考 自动驾驶 利用图像识别技术识别道路、交通标志、行人等 实时分析路况，做出驾驶决策 提高驾驶安全性，减少交通事故 降低驾驶员疲劳，提高驾驶舒适度 医疗诊断 辅助诊断：帮助医生诊断疾病，提高诊断准确性 病灶识别：识别医学影像中的病灶，辅助医生诊断 01 02 病理分析：对病理切片进行分析，辅助医生诊断 03 药物研发：辅助药物研发，提高药物研发效率 04 图像识别的过程 04 15 图像识别过程 图像识别的过程可以分以下几步:图像信息的获取、预处理、特征抽取、选择分类器并识别出图像（如图7-2)。 1.图像数字化 经过采样、量化和编码，将图像转化为计算机能处理的数字化形式。2.预处理 预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等操作，从而加强图像的主要特征。图像经过预处理前后的效果对比，如图7-3和图7-4所示。 图7-3 预处理前的图像 3．特征提取 特征提取是指获取图像主要特征的过程。例如，在人脸识别过程中，人脸器官的形状、它们之间的距离等是图像的主要特征，如图7-5所示。 卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)在图像特征提取上有着非常出色的表现。通过深度学习，卷积神经网络能够以逐层抽象的方式来学习数据中蕴含的特征。卷积神经网络通常由多个顺序连接的层组成。 卷积神经网络最初应用于手写数字识别。以识别手写数字3为例，首先具有筛选功能的各种“滤波器”从图像中提取符合备白筛选要求的特征，比如有的“滤波器”提取“横”的信息,有的“滤波器”提取“竖”的信息，有的“滤波器”提取“弯”的信息，而不关注其他信息;下一层中，系统将汇总后的信息经过计算分析，留下主要特征信息，删除次要信息，使特征更明显。如果经过前面两层提取出来的特征还不足以识别图像，则会重复上述过程，直到将原始图像变换为更高层次的、更抽象的特征。如图7-6所示为卷积神经网络图像识别过程东意图。 卷积神经网络图像识别过程示意图 4.分类并识别 分类并识别指计算机先对图像进行种类预测，得到种类分布，再根据种类在相应训练好的模型中，用提取的特征与模型中数据进行匹配，从而得到相应的结论。 图像识别的实践 05 22 人工智能开放平台一般提供若干类别的图像模型，借助这些平台，可以实现不