人工智能应用图标素材***-人工智能图标设计

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用图标素材***的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用图标素材***的解答，让我们一起看看吧。

1. 智能识图是什么？
2. 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？

智能识图是什么？

智能识图功能就是能够识别图片或者是屏幕中的图像文字的内容方便用户搜索到相关的内容。

识别与使用军用地图的简称。军事地形学的研究内容之一，指战员必须具备的一项技能。识图，主要是了解地形图测制的基本原理，各种地形要素的表示方法和文字注记的含义。包括地图投影、地图比例尺、坐标系统、地物符号、地貌表示方法、方位角以及地图的分幅和编号等。

腾讯云智能识图（Intelligent Image Recognition，IIR）基于人工智能技术，实现物品检测、大规模图像搜索，提供全品类、高精度、低门槛的商品识别服务。基于大量商品图片训练模型、数亿商品图片库检索，智能识图能够识别出商品的具体品牌、名称、型号或款式、价格等信息。

商品识别在电商、广告、手机硬件等行业有广泛应用，可以帮助实现电商***拍照购物、视频内商品识别。在利用智能识图功能识别图片中商品后，可以使用商品名称等信息，在自有电商商品库中进行检索、商品推荐，应用在手机、电视、短***、内容电商等硬件或***中，可以实现边看边买、内容导购，帮助用户更便利的购买自己感兴趣的商品。

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？

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。

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[_a***_]，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？

人脸识别：提取图片特征;和数据库中图片特征进行比较;距离最近的判定为同一个人;识别人的属性

图片识别：

最简单的分类问题吧，首先，这个，你需要知道图片识别出来存在多少种可能性，也就是图片共有多少个类别; 然后，通过网络对图片提取特征，通过网络预测图片属于每一种类别的可能性(softmax了解一下)，然后，定义可能性最大的那个类别为预测类别。

图片识别:利用网络预测图片属于每一个类别的可能性，可能性最大的那个为预测类别

当然啦，这上面说的网络都是指训练好的网络，具体如何训练的，这里讲起来有些麻烦，我的文章里大多在介绍人工智能领域一些方向的前沿算法，有兴趣可以欢迎交流学习。

到此，以上就是小编对于人工智能应用图标素材***的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用图标素材***的2点解答对大家有用。

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