图像识别的过程归纳方式分离

发布时间:2020/8/25 22:00:38 访问次数:1994

图像识别原理主要是需处理具有一定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。图像识别的过程归纳起来主要包括4个步骤：

获取信息：主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换。

信息预处理：主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高。

抽取及选择特征：主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取；在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。

设计分类器及分类决策：其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。

MIPI CSI 2.0接口输入时，Bayer图像经MIPI接口输入到D-PHY，通过PPI接口到ISP系统内部的MIPI Host。在MIPI Host内部数据被打包成32-bit的数据传给ISP处理，处理好的数据通过64-bit的AXI接口输出给外部。

ISP特性

AECAGC，自动曝光和增益控制

AWB，自动白平衡

AFC，自动对焦

DPC，坏点检测

LENC，镜头阴影校正

Ø CCM，色彩校正矩阵

50/60Hz 灯光闪烁消除

增强色彩插值（去马赛克）

伽马校正

图像降噪

锐化增强

亮度、饱和度、色度和对比度控制

数字变焦（放大4x，缩小16x）

ARC，自动动态范围控制（仅支持HDR）

闪光灯控制

机械快门控制

作为一门科技含量较高的新兴技术，AI的图像识别技术已经与用户的生活紧密结合在一起，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局：

Facebook签下的人工智能专家Yann LeCun最重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google 借助模拟神经网络“DistBelief”通过对数百万份 YouTube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。负责这个项目的Andrew NG已经转投百度领导百度研究院，其一个重要的研究方向就是人工智能和图像识别。这也能看出国内科技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。

图像识别是一个非常抽象的领域。当应用于具体情境时，其改变企业的潜力是无可辩驳的。图像识别技术，连接着机器和这个一无所知的世界，帮助它越发了解这个世界，并最终代替我们完成更多的任务。