圖像識(shí)別的發(fā)展前景

圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。它是指以不同的方式對(duì)圖像和各種目標(biāo)和物體進(jìn)行物體識(shí)別的技術(shù)。數(shù)字圖像處理與識(shí)別的研究很早，已有近50年的歷史。與模擬圖像相比，數(shù)字圖像具有存儲(chǔ)、傳輸、壓縮等優(yōu)點(diǎn)，傳輸過(guò)程當(dāng)中失真小，處理方便。這些都為圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的推動(dòng)力。

物體圖像識(shí)別主要是指對(duì)三維世界中物體和環(huán)境的感知和認(rèn)知，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的范疇。它以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能、系統(tǒng)科學(xué)等學(xué)科的研究方向。其研究成果廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)和檢測(cè)機(jī)器人?，F(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的缺點(diǎn)之一是自適應(yīng)性能差。一旦目標(biāo)圖像被強(qiáng)噪音污染或目標(biāo)圖像存在較大的不完整性，往往得不到理想的結(jié)果。

圖像識(shí)別問(wèn)題的數(shù)學(xué)性質(zhì)屬于從模式空間到類別空間的映射問(wèn)題。目前，在圖像識(shí)別的發(fā)展中，主要有三種識(shí)別方法：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別和模糊模式識(shí)別。圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。自1970年代以來(lái)，其研究已有幾十年的歷史，一直受到人們的高度重視。到目前為止，已經(jīng)在各種理論的幫助下提出了數(shù)千種分割。這方面的算法和研究仍然活躍。

圖像識(shí)別的主要應(yīng)用領(lǐng)域：圖像識(shí)別技術(shù)可能是基于圖像的主要特征，每個(gè)圖像都有自己的特征。在人體圖像識(shí)別系統(tǒng)中，復(fù)雜圖像的識(shí)別往往是通過(guò)不同層次的信息處理來(lái)實(shí)現(xiàn)的。圖像識(shí)別技術(shù)是立體視覺(jué)、運(yùn)動(dòng)分析、數(shù)據(jù)融合等實(shí)用技術(shù)的基礎(chǔ)?？蓮V泛應(yīng)用于導(dǎo)航、地圖和地形登記、自然資源分析、天氣預(yù)報(bào)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、生理學(xué)等諸多領(lǐng)域。

遙感圖像識(shí)別：航空遙感和衛(wèi)星遙感圖像通常采用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行處理，提取有用信息。該技術(shù)目前主要用于地形地質(zhì)勘探、森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查、災(zāi)害預(yù)測(cè)、環(huán)境污染監(jiān)測(cè)、氣象衛(wèi)星云圖處理等。