行业观察丨图像识别技术:究竟能在食品医疗界掀起多大波澜? ...

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在当今社会,技术的发展对我们日常生活产生了深远的影响。然而,科技进步的速度之快,使得我们很难跟上它的步伐,更不用说预测未来的趋势了。在这众多技术进步中,图像识别尤为引人注目,它不仅改变了我们的生活方式,还推动了许多行业的发展。

图像识别是什么?

图像识别是计算机视觉的一部分,而计算机视觉则是人工智能领域的一个分支。人工智能是一种能够让计算机模仿人类行为的技术,例如解决问题、决策和感知环境。为了使计算机具备“看”的能力,即理解和解释视觉信息,我们需要依赖计算机视觉技术。例如,卡内基梅隆大学正在研发的“呼吸凸轮”项目,利用多个连接到云端的摄像头来监测和记录空气质量,实现了计算机“看到”空气污染的能力。

然而,要使计算机能够识别图像中的物体和生物,首先需要让它们能够“看”到这些物体和生物。这正是图像识别的核心任务。TensorFlow是由谷歌开发的开源软件库,它定义图像识别为将图像或视频分解成像素,识别形状,从而判断图像内容并对其进行分类的过程。

如何实现图像识别?

目前,深度学习是实现图像识别的主要手段。深度学习是一种模仿人类神经系统的机器学习方法,它赋予计算机自主学习的能力。然而,要实现这一点,计算机需要大量的数据来训练模型。因此,全球都在努力构建大规模的数据集,其中最具代表性的两个数据集是ImageNet和PASCAL。

  • ImageNet:由普林斯顿大学的研究团队于2009年创建,该数据集包含超过1400万张从Flickr等搜索引擎中收集的图像。工作人员和志愿者对这些图像进行了详细标注,将其分为约1000个类别。

  • PASCAL:由欧洲多所大学联合创建,相较于ImageNet,PASCAL数据集规模较小,包含20,000张训练图像和20个类别。尽管PASCAL数据集的类别较少,但它具有较强的通用性。

为什么投资图像识别?

图像识别技术的应用广泛,它不仅可以提高搜索引擎的效率,还能改善用户体验。例如,许多电商平台利用图像识别技术自动识别产品图片,为用户提供更精准的搜索结果。此外,图像识别还可以应用于医疗、安防等领域,帮助人们更好地理解和应对复杂的信息。

总之,随着技术的不断发展,图像识别将在更多领域发挥重要作用,成为推动社会进步的重要力量。

本文来源: 图灵汇 文章作者: 李金林