Aplicaciones específicas del reconocimiento de imágenes

La tecnología de reconocimiento de imágenes es una rama importante de la investigación de la inteligencia artificial y una de las tecnologías de inteligencia artificial más utilizadas en la vida diaria de las personas. En los últimos años, con el desarrollo de la tecnología de aprendizaje profundo, la precisión del reconocimiento de imágenes ha mejorado significativamente. Este artículo estudia la tecnología tradicional de reconocimiento de imágenes y la tecnología de aprendizaje profundo, analiza algunas deficiencias de la tecnología de aprendizaje profundo y proporciona soluciones factibles en el futuro.

Inteligencia artificial; reconocimiento de imágenes; aprendizaje profundo

1 Descripción general

La tecnología de reconocimiento de imágenes es una rama importante de la investigación de la inteligencia artificial. Se basa en imágenes y usos. Las computadoras procesan, analizan y comprenden imágenes para identificar objetos con diferentes patrones. En la actualidad, la tecnología de reconocimiento de imágenes se utiliza ampliamente en el campo de la seguridad, como el reconocimiento facial, el reconocimiento de huellas dactilares, etc.; en el campo militar, el reconocimiento del terreno, el reconocimiento de objetos voladores, etc. En el ámbito del transporte, se encuentran el reconocimiento de señales de tráfico, el reconocimiento de números de matrículas, etc. La investigación sobre la tecnología de reconocimiento de imágenes es una base importante para una comprensión más avanzada de las imágenes, la robótica, la conducción autónoma y otras tecnologías.

La tecnología tradicional de reconocimiento de imágenes consiste principalmente en procesamiento de imágenes, extracción de características, diseño de clasificadores y otros pasos. A través del diseño experto, se extraen características de la imagen para identificarlas y clasificarlas. El desarrollo del aprendizaje profundo en los últimos años ha mejorado enormemente la precisión del reconocimiento de imágenes. El aprendizaje profundo aprende conocimientos (características) a partir de grandes cantidades de datos y completa automáticamente las tareas de extracción y clasificación de características. Sin embargo, la tecnología actual de aprendizaje profundo depende demasiado de big data. Solo se pueden lograr buenos resultados de reconocimiento con una gran cantidad de muestras de entrenamiento etiquetadas.