图像识别技术有哪些(图像识别的基本过程及应用)

图像识别是计算机视觉的一种机制，计算机视觉是人工智能的一个分支。图像识别广泛应用于遥感、通信、军事、公安刑事侦查等领域。

获取信息：通过传感器，光或声音等信息被转换成电子信息。信息可以是二维图像，如文本、图像等；它也可以是一维波形，比如声波，比如ECG和EEG；它也可以是物理量和逻辑值。

预处理：包括ad、二值化、图像平滑、变换、增强、恢复和滤波，主要指图像处理。

特征提取和选择：在特征提取和识别过程中。例如，可以从64x64图像中获得4096个数据。通过对测量空间中的原始数据进行变换，可以在特征空间中获得最能反映分类本质的特征。这是特征提取和选择的过程。

分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定决策规则，从而使根据此类决策规则进行分类时的错误率最低。

分类决定：在特征空间中对识别出的对象进行分类。

遥感图像识别：航空遥感和卫星遥感图像通常通过图像识别技术进行处理，以提取有用信息。目前，该技术主要用于地形地质勘探、森林、水利、海洋、农业等资源调查、灾害预测、环境污染监测、气象卫星云图处理和地面军事目标识别。

在通信领域的应用：包括图像传输、电视电话、视频会议等。

在军事、公安、刑侦等领域的应用：图像识别技术广泛应用于军事和公安刑事侦查中。例如，军事目标的侦察、制导和预警系统；自动灭火器的控制和防伪装；处理和识别公安部门现场照片、指纹、笔迹、印章和肖像；修复和管理历史文字和图片档案等。

生物医学图像识别：图像识别在现代医学中有着广泛的应用。它直观、无创、安全、方便。图像识别技术广泛应用于临床诊断和病理研究，如CT技术。

机器视觉的应用：机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，主要用于三维图像的理解和识别。该技术也是当前研究的热点之一。机器视觉也被广泛应用，例如用于军事侦察和危险环境的自主机器人，以及用于邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外，机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，以及空间机器人的自动操作等。

图像识别不是一个新的领域，但从总体上看，它仍处于初级阶段。像任何典型的成长中的青少年一样，适应现实世界也有问题。

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