图像识别技术 图像识别技术论文

图像识别的研究现状

一、OCR引擎的基本原理

图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。

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5． IC卡识别技术

人工智能有什么用处？

l 物理特征：包括指纹、掌形、眼睛（视网膜和虹膜）、人体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕、手的血管纹理和DNA等；

工智能（Artificial Ince）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想以前上班需要拿笔签到现在可能只要再刷脸机上一扫就可以完成考勤那么人脸识别的原理是什么呢其实机器本来并不擅长识别图像它并不能理解这个图像有什么含义，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。

优点：

3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。

缺点：

2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。

3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。

现代识别技术包括哪些内容？

图像恢复，图像恢复的目的是力求图像保持本来面目，用来纠正图像在形成、传输、存储、记录和显示过程中产生的变质和失真。图像恢复必须首先建立图像变质模型，然后按照其褪化的逆过程恢复图像。

一维条码是由平行排列的宽窄不同的线条和间隔组成的二进制编码。比如：这些线条和间隔根据预定的模式进行排列并且表达相应记号系统的数据项。宽窄不同的线条和间隔的排列次序可以解释成数字或者字母。可以通过光学扫描对一维条码进行阅读，即根据黑色线条和白色间隔对激光的不同反射来识别。

2． 1.文字识别：将纸质文档、书籍、报纸等转换成电子文本，方便存储、编辑、检索。生物识别技术

指通过获取和分析人体的身体和行为特征来实现人的身份的自动鉴别。

生物特征分为物理特征和行为特点两类。

l 行为特点包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。

3． 图像识别技术

在人类认知的过程中，图形识别指图形作用于感觉器官，人们进而辨认出该图像是什么的过程，也叫图像再认。

在信息化领域，图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。例如：地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

磁卡是一种磁记录介质卡片，由高强度、高耐温的塑料或纸质涂覆塑料制成，能防潮、耐磨且有一定的柔韧性，携带方便、使用较为稳定可靠。磁条记录信息的方法是变化磁的极性，在磁性氧化的地方具有相反的极性，识别器才能够在磁条内分辨到这种磁性变化，这个过程被称作磁变。一部可以识读到磁性变化，并将它们转换回字母或数字的形式，以便由一部计算机来处理。磁卡技术能够在小范围内存储较大数量的信息，在磁条上的信息可以被重写或更改。

IC卡即集成电路卡，是继磁卡之后出现的又一种信息载体。IC卡通过卡里的集成电路存储信息，采用射频技术与支持IC卡的读卡器进行通讯。射频读写器向IC卡发一组固定频率的电磁波，卡片内有一个LC串联谐振电路，其频率与读写器发射的频率相同，这样在电磁波激励下，LC谐振电路产生共振，从而使电容内有了电荷；在这个电容的另一端，接有一个单向导通的电子泵，将电容内的电荷送到另一个电容内存储，当所积累的电荷达到2 V时，此电容可作为电源为其它电路提供工作电压，将卡内数据发射出去或接受读写器的数据。

6． 光学字符识别技术（OCR）

OCR（Optical Character Recognition），是属于图形识别的一项技术 。其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。

针对印刷体字符（比如一本纸质的书），采用光学的方式将文档资料转换成为原始资料黑白点阵的图像文件，然后通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，以便文字处理软件进一步编辑加工的系统技术。

7． 射频识别技术（RFID）

射频识别技术是通过电波进行数据传递的自动识别技术，是一种非接触式的自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。与条码识别、磁卡识别技术和IC卡识别技术等相比，它以特有的无接触、抗干扰能力强、可同时识别多个物品等优点，逐渐成为自动识别中秀的和应用的领域最广泛的技术之一，是最重要的自动识别技术。

机器视觉识别技术有些什么种类

因此对干手指，汉手指，干手指等困难手指通过可高达99

机器视觉的划分可根据功能、安装载体、检测技术进行划分：

图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等，几何图形由点、线、面、颜色等组成，由绘图程序产生，是一系列绘图指令的，一般用各种绘图软件制作。

（1）按照检测功能可划分：定位、缺陷检测、计数/遗漏检测、尺寸测量。

（2）按照其安装的载体可分为：在线检测系统和离线检测系统。

(1)一般来说，机器视觉检测技术依照检测功用可区别：定位、缺点检测、计数/遗失检测、尺度丈量。

(2)机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系。

(3)依照检测技能区别，一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。

人脸识别技术利用的是什么原理？

1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。

摄像啊，就像开车路过摄像头一样，拍下你的车牌号

随着数字化时代的到来，越来越多的文本资料被数字化存储，OCR技术也因此应运而生。OCR（OpticalCharacterRecognition）即光学字符识别技术，是一种将图像中的文字转换成可编辑文本的技术。OCR引擎作为OCR技术的核心，可以让文字识别更快速、准确。

ocr引擎(OCR引擎（让文字识别更快速、准确的技术）)

1.安装OCR引擎：根据自己的需求选择合适的OCR引擎，进行安装。

OCR引擎是OCR技术的核心，它的基本原理是将图像中的文字转换成可编辑文本。OCR引擎的工作流程如下：

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

1.图像预处理：将原始图像进行预处理，包括去除噪点、增强对比度、二值化等。

2.特征提取：提取图像中的文字特征，包括字符大小、形状、笔画等。

3.字符识别：将提取到的特征与预先训练好的模型进行匹配，识别出图像中的文字。

4.后处理：对识别结果进行后处理，包括纠错、分词、排版等。

二、OCR引擎的应用场景

OCR技术在现实生活中有着广泛的应用场景，如：

2.证件识别：将、、护照等证件中的文字信息提取出来，方便快捷地进行身份认证。

3.图像识别：将图像中的文字提取出来，方便进行图像搜索、分类等作。

4.自动化办公：将扫描件、等自动转换成可编辑文本，提高办公效率。

三、OCR引擎的作步骤

3.字符识别：使用OCR引擎对预处理后的图像进行字符识别。

4.后处理：对识别结果进行后处理，包括纠错、分词、排版等。

四、OCR引擎的优缺点

2.缺点：OCR引擎对于图像质量、文字大小、字体、颜色等有一定的限制，对于复杂的图像难以识别；OCR技术在识别过程中可能会出现错误，需要进行后处理。

什么叫图像识别技术

4． 磁卡识别技术

生物射频指纹识别技术，射频传感器技术是通过传感器本身发射出微量射频信号，穿透手指的表皮层去控测里层的纹路，来获得的指纹图像

5.输出结果：将识别结果输出成可编辑文本，方便后续作。

5%，防伪指纹能力强，指纹敏感器的识别原理只对人的皮肤有反应，从根本上杜绝了人造指纹的问题，宽温区：适合特别寒冷或特别酷热的地区

除此之外，高质量图像还允许减小传感器，无需牺牲认证的可靠性，从而降低成本并使得射频传感器思想的应用到可移动和大小不受拘束的任何领域中

参考资料：广州真的信息有限公司—专业生产指纹机本回答被提问者采纳

人脸识别可以用照片吗

1.优点：OCR引擎可以将图像中的文字转换成可编辑文本，方便存储、编辑、检索；OCR技术可以提高工作效率，减少人工作。

人脸识别不可以用照片。因为是3D人脸识别解锁，人脸识别前会进行活体检测，比如需要眨眼，照片对于活体检测必然是通不过的，所以照片解锁会失败。

1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

其实传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

其解决方案是基于主动近图像的多光源人脸识别技术，它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

人脸识别的优势：

人脸识别技术在应用方面具有独到的优势。

使用方便，用户接受度高人脸识别技术使用通用的作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。

直观性突出人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。识别度高，速度快与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。

如何通过人工神经网络实现图像识别

（3）按照检测技术划分，通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术、颜色识别技术等。

神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇

图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计算负担自然加重了。卷积神经网络通过削减许多不必要的连接来解决图像识别技术中的这一问题。运用图像识别技术中的术语来说就是，卷积神经网络按照关联程度筛选不必要的连接，进而使图像识别过程在计算上更具有可作性。卷积神经网络有意地限制了图像识别时候的连接，让一个神经元只接受来自之前图层的小分段的输入（设是3×3或5×5像素），避免了过重的计算负担。因此，每一个神经元只需要负责处理图像的一小部分。大大加快了速度和准确率。

卷积神经网络在实施的过程中，实际上是分为两层，一个是卷积层，一个是汇聚层，简单理解就是

以上大概就是使用卷积神经网络进行图像识别的过程。具体可以关注ATYU1． 条码识别技术N人工智能平台的文章：

1. 神经元个数的设计：第二层就比层少一半的神经元，基本没有起到压缩维度的作用。这个问题中的图像比较简单，觉得压缩到20-50维左右比较合适；

2. 既然是一个分类问题，顶层的至少还得有一个分类器吧。。。通常用softmax就行了，比较简单，求解也容易。当然别的分类器，SVM，Random Forest都可以。

另外，建议图像问题神经网的层数多一些，这个问题至少有两个隐层效果会比较的好。