圖像識(shí)別的本質(zhì)是什么？圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)最重要難點(diǎn)。人類(lèi)識(shí)別圖像是先識(shí)別圖像中的主要特征。人類(lèi)的“圖像識(shí)別算法”是“超并行”的。就像量子算法一樣，每次搜索都是一個(gè)2的n次方個(gè)點(diǎn)的子集。但又比量子

圖像識(shí)別的本質(zhì)是什么？

圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)最重要難點(diǎn)。人類(lèi)識(shí)別圖像是先識(shí)別圖像中的主要特征。人類(lèi)的“圖像識(shí)別算法”是“超并行”的。就像量子算法一樣，每次搜索都是一個(gè)2的n次方個(gè)點(diǎn)的子集。但又比量子算法靈活，不一定有“解析”形式，可能是“雞啄米”式的，甚至是“靈感直覺(jué)”式的，一擊即中。

目前人類(lèi)的人工智能圖像識(shí)別算法，可以說(shuō)，都是解析形式的，即便是遺傳算法、進(jìn)化算法、模擬退火算法，還有什么多策略綜合，加上什么模糊算法，甚至想構(gòu)造什么純隨機(jī)策略參數(shù)來(lái)改善搜索效率。所做的一切，讓目前的圖像識(shí)別效率，仍然沒(méi)有重大突破，只是硬件規(guī)模紅利和效率而已，與現(xiàn)在的人工智能的所謂突破是“并行”的：圖像識(shí)別效率如果有性質(zhì)上的根本突破，人工智能就能向人腦逼近一大步了！

目前人類(lèi)在圖像識(shí)別技術(shù)上，可能有重大進(jìn)展！但不是商人們雇傭的專(zhuān)家能做出來(lái)的！他們被錢(qián)“遮望眼”了，沒(méi)那想象力和創(chuàng)造力！

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫(xiě)成函數(shù)了，那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎？

那要看你的目的是什么了。舉例，汽車(chē)現(xiàn)在那么先進(jìn)和易用了，還需要了解變速箱的原理嗎？那得看你的目的是什么了，如果只是普通的開(kāi)車(chē)，不需要了解。如果是修車(chē)師傅，那得了解。如果是汽車(chē)廠家工程師，那得非常了解。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，看具體需求。

計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像的原理是什么？

cmos圖像傳感器將從光學(xué)系統(tǒng)得到的光強(qiáng)信號(hào)和顏色信息，經(jīng)過(guò)光電轉(zhuǎn)換變成可以由數(shù)字電路處理的位圖信息，并送到類(lèi)似digic4的數(shù)字處理芯片進(jìn)行進(jìn)一步的降噪等處理，最終形成我們需要的圖片。

圖像識(shí)別有哪些具體的方法？

模式識(shí)別的理論與方法，有代表性的圖像識(shí)別方法主要有以下三類(lèi)。

統(tǒng)計(jì)圖像識(shí)別方法、結(jié)構(gòu)圖像識(shí)別方法、模糊圖像識(shí)別方法。