卷积神经⽹络如何进⾏图像识别的
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图⽚中的⼈物、位置、物体、动作以及笔迹的能⼒。计算机可以应⽤机器视觉技巧，结合⼈⼯智能以及摄像机来进⾏图像识别。
飞信打电话什么是图像识别?为什么要进⾏图像识别?
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图⽚中的⼈物、位置、物体、动作以及笔迹的能⼒。计算机可以应⽤机器视觉技
巧，结合以及摄像机来进⾏图像识别。
对于⼈类和动物的⼤脑来说，识别物体是很简单的，但是同样的任务对计算机来说却是很难完成的。当我们看到⼀个东西像树、或者
汽车、或者我们的朋友，我们在分辨他是什么之前，通常不需要下意识的去研究他。然⽽，对于计算机来说，辨别任何事物(可能是钟表、椅⼦、⼈或者动物)都是⾮常难的问题，并且到问题解决⽅法的代价很⾼。
图像识别算法⼀般采⽤⽅法，模拟⼈脑进⾏识别的⽅式。根据这种⽅法，我们可以教会计算机分辨图像中的视觉元素。计算机依靠⼤
型数据库，通过对数据呈现的模式进⾏识别，可以对图像进⾏理解，然后形成相关的标签和类别。qq怎么解除限制
图像识别技术的普及应⽤
图像识别技术有许多应⽤。其中最常见的就是图像识别技术助⼒的⼈物照⽚分类。谁不想更好地根据
坏账准备借贷方向视觉主题来管理巨⼤的照⽚库呢?⼩到特定的物品，⼤到⼴泛的风景。
图⽚识别技术赋予了照⽚分类应⽤的⽤户体验新感受。除了提供照⽚存储，应⽤程序也可以更进⼀步，为⼈们提供更好的发现和搜索
功能。有了通过机器学习进⾏⾃动图像管理的功能，它们就可以做到这⼀点。在应⽤程序中整合的图像识别程序界⾯可以根据机器所鉴定的特征对图像进⾏分类，并且根据主题将照⽚分组。
图像识别的其他应⽤包括存储照⽚和视频⽹站、互动营销以及创意活动，社交⽹络的⼈脸和图像识别，以及具有⼤型视觉图像库⽹站
的图像分类。
图像识别是⼀项艰巨的任务
图像识别不是⼀项容易的任务，⼀个好的⽅法是将元数据应⽤到⾮结构数据上。聘请专家对⾳乐和电影库进⾏⼈⼯标注或许是⼀个令有什么好听的伤感歌
⼈⽣畏的艰巨任务，然⽽有的挑战⼏乎是不可能完成的，诸如教会⽆⼈驾驶汽车的导航系统将过马路的⾏⼈与各种各样的机动车分辨出来，或者将⽤户每天传到社交媒体上的数以百万计的视频或照⽚进⾏标注以及分类。
解决这个问题的⼀个⽅法是使⽤。理论上，我们可以使⽤传统神经⽹络对图像进⾏分析，但是实际上从计算⾓度来看代价很⾼。举个
例⼦，⼀个传统的神经⽹络在处理⼀张很⼩的图⽚时(假设30*30像素)仍然需要50万个参数以及900个输⼊神经元。⼀个相当强⼤的机
器可以运⾏这个⽹络，但是⼀旦图⽚变⼤了(例如500*500像素)，参数以及输⼊的数⽬就会达到⾮常⾼的数量级。
赫的拼音神经⽹络应⽤于图像识别的另⼀个会出现的问题是：过拟合。简单地说，过拟合⼀般发⽣在模型过于贴合训练数据的情况下。⼀般⽽⾔，这会导致参数增加(进⼀步增加了计算成本)以及模型对于新数据的结果在总体表现中有所下降。
卷积神经⽹络结构模型 卷积神经⽹络的⼯作过程
Google云视觉
Google云视觉是使⽤REST API搭建的视觉识别API。它基于开源的TensorFlow框架。它可以检测到独⽴的⼈脸或物体，并且包含⼗分全⾯的标签集。
IBM Watson 视觉识别
玉米IBM Watson 视觉识别是Waston Developer Cloud服务的⼀部分，并且⾃带⼤量内置类别，但它实际是为训练基于你提供图⽚的⾃定义类别⽽打造的。同时，和Google云视觉⼀样，它也提供了⼤量花哨的特性，包括NSFW以及OCR检测。
Clarif.ai
Clarif.ai也是⼀个使⽤REST API的初创图像识别服务。关于Clarif.ai有趣的⼀点是，它⾃带的⼀系列模块可以⽤于修改算法，将其应⽤到特定的主题上，例如⾷物、旅游和结婚。
尽管上述的API适合⼀些⼀般的应⽤，但最好还是针对特定问题开发⼀个⾃定义的解决⽅案。幸运的是，⼤量可⽤的库解决了优化和计算⽅⾯的问题，开发⼈员和数据科学家可以只关注训练模型，这样⼀来他们的⼯作便轻松了⼀些。这些库包括Theano、 Torch、DeepLearning4J以及TensorFlow，已成功地运⽤在各种各样的应⽤程序中。
卷积神经⽹络的有趣⼩应⽤：⾃动为⽆声电影添加声⾳
要为⽆声电影添加匹配的声⾳，系统必须在这个任务中⾃动合成声⾳。该系统使⽤上千个视频样例进⾏训练，视频带有⿎棍敲打不同表⾯产⽣的不同声⾳。⼀个将视频的帧和预录的声⾳建⽴联系，然后选择能够完美匹配场景的⾳频进⾏播放。系统会通过图灵测试进⾏评估，让⼈来决定那个视频是合成的，哪个是真实的声⾳。这是卷积神经⽹络和LSTM循环神经⽹络的⼀个很潮的应⽤。
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