应用画人工智能-人工智能画画软件

C0f3d30c8时间2024-04-16 16:46:04分类应用领域浏览54

导读：大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于应用画人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍应用画人工智能的解答，让我们一起看看吧。人工智能属于文科还是理科专业？AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？人工智能属于文科还是理科专业？这取决于大学的课程安排，但通常来说，人工智能属于理科……...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于应用画人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍应用画人工智能的解答，让我们一起看看吧。

人工智能属于文科还是理科专业？
AI人工智能技术是通过怎样的方式实现人脸识别和图片识别的？

人工智能属于文科还是理科专业？

这取决于大学的课程安排，但通常来说，人工智能属于理科专业。人工智能包含计算机科学和数学领域的技术和理论，常用工具包括机器学习，深度学习，模式识别，自然语言处理，计算机视觉和人工生命。

人工智能属于理科专业。人工智能是计算机科学与计术的一个分枝。是最近几年发展起来的一个学科。人工智能前景广阔，将应用到各行各业。它属于工科，要求学生的思维要紧密，反应灵活，数学、物理方面要学的好。现在高校都招收理科生，没有招文科生的。

（图片来源网络，侵删）

AI人工智能技术是通过怎样的方式 实现 人脸识别和图片识别的？

通过CNN网络。

目前进行人脸识别的主要方式还是卷积网络，虽然Hinton后来提出了胶囊网络，但是新的网络依然处于发展早期，还有很多需要完善的地方，相关的软件配置以及工具包也并不成熟，距离普及会用还有一段时间。

首先强调下人脸识别和图片识别没有本质上的区别，如果一定要说区别的话，人脸识别会通过捕捉面部特征点来进行三角构建，特征点是属于基本不随年龄发生变化的区域，这样而已基本排除由化妆、装扮以及年龄变化所带来的面部识别失效影响，但是整容的话另说。

（图片来源网络，侵删）

至于CNN网络进行图片识别，首先是通过数次卷积以后，提取到图片的高维特征，这些特征在同类图片中会必然性的出现，并且具有组合特性，之后利用全连接网络可以对高维特征进行组合判别，不同的特征会指向不同的类别，不同的特征组合最终会给出不同的结论。

问题中的人脸识别和图片识别都属于模式识别讨论的范畴，识别图像有两大步骤，第一是特征提取，第二是分类。

我们知道，图像是由数字组成的，可以把图像想象成一个矩阵，最简单的提取特征的方法是求这个矩阵的特征向量，相似的图片拥有相似的特征向量，***设利用二范数来做特征向量的相似性度量的过程就是分类，简单的说，特征提取出来了，然后对特征设置一个阈值（这个阈值可以是训练出来的也可以是经验值），在阈值范围之内就是正样本。

（图片来源网络，侵删）

随着科技技术的不断进步，硬件的不断升级，特别是gpu对矩阵运算的提速，神经网络技术越来越多的运用到图像识别领域，现在我们讲的ai技术、深度学习，大部分指的是神经网络，它是一种仿生物学的数学理论，有许多神经元在其中传导，故名思义神经网络。网络是分多层次的（深层次的），来训练图像，故又叫深度学习。

神经网络作为一种图像识别方法如今被广泛运用到各个领域。但它离不开模式识别的两大步骤，特征提取和分类。只不过其特征是抽象的，神经网络的网络模型训练出来的数据与网络模型相结合就是分类器。

如果想要更多的理解图像识别还需要深入学习模式识别和机器学习相关内容，单凭这点手打内容远远不够。

人工智能技术中，人脸识别和图片识别，都是利用DCNN(深层卷积神经网络)提取图片特征，然后在图片特征上进行一定的操作。

特征提取

这里的特征，可以理解成通过一定的计算公式将三维矩阵存储的图片转换为一定纬度可以方便计算的矩阵(最简单例子，一个向量)，其实，可以看做数据降维啦，图片那么大的分辨率，如果基于图片计算，太耗费计算量和存储量。

特征提取:图片>网络>一个向量

人脸识别:

人脸识别是一对一比对或者一对多比对，***设，你需要对person A进行人脸识别，那么前提，你的图片数据库里有A的图片，然后利用卷积神经网络，提取person A的图片的特征，将这个图片的特征和图片数据库中所有图片提取的特征进行比较，距离最相近的图片判定为同一个人，那么数据库中最相近的那个人对应的属性不就是我们想要得到的么？