重慶監(jiān)控圖像識別技術(shù)是什么？從實(shí)戰(zhàn)告訴你答案人工智能技術(shù)的突破往往來自于多方面技術(shù)間的融合互通。近日，百度在語音識別技術(shù)方面再獲突破，將圖像識別技術(shù)成功“跨界”到語音領(lǐng)域，大幅度提升語音識別產(chǎn)品性能，是繼端對端語音識別后取得的另一次技術(shù)突破。那么，圖像識別究竟是什么？

    重慶監(jiān)控近些年比較經(jīng)典的一個應(yīng)用，就是谷歌和百度推出的識圖功能，相信大家都已經(jīng)有所體驗(yàn)；IT行業(yè)同事炒得火熱的人臉識別，也是圖像識別應(yīng)用的一個典例；當(dāng)然，現(xiàn)在的日常生活中也少不了網(wǎng)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(shí)現(xiàn)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(shù)據(jù)有什么關(guān)系？今天為你慢慢探索。

    重慶監(jiān)控數(shù)字圖像(又稱數(shù)碼圖像或數(shù)位圖像)，是二維圖像用有限數(shù)字?jǐn)?shù)值像素的表示。完成數(shù)字圖像的識別需要大致經(jīng)過信息獲取圖像采集->圖像預(yù)處理(如二值化、反色等處理方法)得到特征數(shù)據(jù)->訓(xùn)練過程(分類器涉及和分類決策)->識別這幾個步驟。由于數(shù)字圖像和文字、數(shù)字均以像素為基本元素，加之?dāng)?shù)字圖像識別和數(shù)字識別的基本過程類似，我將以圖像識別技術(shù)中比較基礎(chǔ)的數(shù)字識別簡單講述識別的過程。

    重慶監(jiān)控先介紹一下幾個后面會用到的基本概念：

    1.模式識別：當(dāng)前，模式識別的應(yīng)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(yùn)用模式識別的目的，則是利用計(jì)算機(jī)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(jié)構(gòu)方法和決策理論方法，其中決策理論方法又稱為統(tǒng)計(jì)方法。字符模式識別的方法可以大致分為統(tǒng)計(jì)模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(rèn)為我們尋找到了應(yīng)有的目標(biāo)。最常見的匹配方法包括平方差匹配法、相關(guān)匹配法、相關(guān)系數(shù)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(jī)(SVM)：支持向量機(jī)是一種可訓(xùn)練的、基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的通用機(jī)器學(xué)習(xí)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(yōu)分類超平面發(fā)展而來的。如下圖所示，空心點(diǎn)和實(shí)心點(diǎn)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(diǎn)且離分類超平面舉例最近且平行于H的超平面。最優(yōu)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(chǔ)上，使分類間隔。

    3.OpenCV：是一個基于BSD許可證授權(quán)發(fā)型的跨平臺計(jì)算機(jī)視覺庫。與其他函數(shù)庫相比，致力于真實(shí)世界的實(shí)時應(yīng)用。同時通過優(yōu)化的C代碼的編寫，為其執(zhí)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(nèi)包含python,svmtoy等文件夾，以及SVM-predict，svm-scale，svm-train等。

    重慶監(jiān)控首先運(yùn)用OpenCV函數(shù)庫讀取原始圖像庫中的圖像數(shù)據(jù)，存儲特征值到外部.txt文檔。隨后對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并形成待訓(xùn)練數(shù)據(jù)；隨后對及格過預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)、模型訓(xùn)練。在對待測試圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)特征的提取后，將特征數(shù)據(jù)放進(jìn)模型中進(jìn)行預(yù)測并得到識別率預(yù)測值。最后對識別率情況進(jìn)行分析。