人工智能技术分析图素材-人工智能技术的图片

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术分析图素材的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术分析图素材的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能技术的核心是什么？一个智能产品，从研发到项目实际落地应用要经过哪些流程？
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？

人工智能技术的核心是什么？一个智能产品，从研发到项目实际落地应用要经过哪些流程？

先上结论：

人工智能技术目前核心是数据，一个智能产品从研发到落地需要经过：

1.项目需求分析。

2.ai算法调研。

3.数据搜集标注。

4.ai算法建模。

5.ai算法检验。

6.ai算法工程化。

7.前后端联调。

8.工程测试。

人工智能的目的是提高速度及效率及效益等，人工智能的应用范围太多了，例如客服机器人软件，天猫促销时90%的客服是智能软件自动回答的；例如杀毒软件也涉及了人工智能技术，用人工智能技术来提高对新病毒的识别率；例如智能摄像头监控设备也涉及人工智能技术等等。

人工智能的具体产品要看涉及哪个方面，有的可以闭门造车，有的必须涉及实际数据及实际设备，有的研发周期短，有的研发难度大，周期长。自动驾驶也涉及人工智能，研发好多年了，没有哪个车敢纯自动驾驶跑长途。

华为的手机芯片也涉及人工智能，阿里也有人工智能芯片叫平头哥芯片。餐厅也有客服机器人，可以辅助送菜，也有一点点人工智能技术，电动削面条的机器也涉及一点点人工智能，也有提高效率及效益的作用

人工智能是从图灵提出图灵测试开始的，图灵是英国著名的数学家和逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父，是计算机逻辑的奠基者，曾经帮助过英国的军方破解德国著名的密码系统帮助盟军取得了二战的胜利，当然这也是还有一部电影专门来讲图灵。

图灵提出的图灵机和图灵测试这些概念是计算机科学和人工智能发展的重要的基础。

人工智能是一个比较大的概念，它表现在很多具体的方方面面，比如说从声音当中来辨别出相同的规律来模拟人对声音的判别能力，比如说语音识别，音乐识别，这是我们比较用到的一些功能。

还有就是模仿人的图像识别。主要是从视频中来识别行为。还有就是从图片中来识别出一些具体的事物。

所有这些，最核心的就是算法。

至于一个项目的流程，其实无论是一个人工智能的项目。还是其他软硬件的综合性项目，其流程大致上都是差不多的。

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。

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。

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[_a***_])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？

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。

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。

到此，以上就是小编对于人工智能技术分析图素材的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术分析图素材的2点解答对大家有用。

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