谷歌圖像識別演算法int

Ⅰ 最高效的模糊圖像識別演算法是什麼（就是在低端計算機上也能快速是別的那種）

可用sobel運算元提取圖像的邊界。
具體的Matlab程序可為：
I=imread('bonemarr.tif');

[BW1,th1]=edge(I,'sobel',0.07);

th1str=num2str(th1)

imshow(I);

title('圖1:bonemarr.tif原圖','fontsize',14,'position',[128,260,0]);

figure;imshow(BW1);

ti='圖8: sobel運算元提取的邊界,閾值為';

ti=strcat(ti,th1str)

title(ti,'fontsize',12,'position',[128,260,0])

Ⅱ 圖像處理的演算法有哪些

圖像處理基本演算法操作從處理對象的多少可以有如下劃分：
一）點運算：處理點單元信息的運算
二）群運算：處理群單元 （若干個相鄰點的集合）的運算
1.二值化操作
圖像二值化是圖像處理中十分常見且重要的操作，它是將灰度圖像轉換為二值圖像或灰度圖像的過程。二值化操作有很多種，例如一般二值化、翻轉二值化、截斷二值化、置零二值化、置零翻轉二值化。
2.直方圖處理
直方圖是圖像處理中另一重要處理過程，它反映圖像中不同像素值的統計信息。從這句話我們可以了解到直方圖信息僅反映灰度統計信息，與像素具體位置沒有關系。這一重要特性在許多識別類演算法中直方圖處理起到關鍵作用。
3.模板卷積運算
模板運算是圖像處理中使用頻率相當高的一種運算，很多操作可以歸結為模板運算，例如平滑處理，濾波處理以及邊緣特徵提取處理等。這里需要說明的是模板運算所使用的模板通常說來就是NXN的矩陣（N一般為奇數如3,5,7,...），如果這個矩陣是對稱矩陣那麼這個模板也稱為卷積模板，如果不對稱則是一般的運算模板。我們通常使用的模板一般都是卷積模板。如邊緣提取中的Sobel運算元模板。

Ⅲ 人臉識別的識別演算法

人臉識別的基本方法

人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。

(1)幾何特徵的人臉識別方法

幾何特徵可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些演算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

(2)基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法

特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵矢量，這就是特徵臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。

(3)神經網路的人臉識別方法

神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。

(4)彈性圖匹配的人臉識別方法

彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，並採用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和准確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基於從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD並不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。

(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法

近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。

人臉識別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率。

在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。正是基於上述原因，一直到21 世紀初，國外才開始出現人臉識別的商用，但由於人臉識別演算法非常復雜，只能採用龐大的伺服器，基於強大的計算機平台。

如果可以的話，可以Te一下colorreco，更好的技術解答。

Ⅳ 圖像識別的演算法

圖片識別是一個很大的領域，識別也要分很多場景的，有的識別紋理、有的識別顏色、有的識別大小等，都不一樣的。識別之前也有先進行聚類和分類的。

Ⅳ 有開源的演算法可以用於進行圖像識別不

1. 可以的。

2. 一張圖片的識別這個很簡單的，都不用考慮效率的問題，直接一個特徵匹配就搞定，opencv開源庫中有現成的，真的很簡單，十幾行代碼就搞定。
   
   

Ⅵ 航拍圖像識別演算法中的score是什麼意思

對數組的引用，int score [] = null; int [] array = new int [10] ; score = array;//let score point to array;

Ⅶ 在圖像處理中有哪些演算法

1、圖像變換：

由於圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。採用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散餘弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，可減少計算量，獲得更有效的處理。它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。

2、圖像編碼壓縮：

圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數據量，以便節省圖像傳輸、處理時間和減少所佔用的存儲器容量。

壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。

編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發展最早且比較成熟的技術。

3、圖像增強和復原：

圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除雜訊，提高圖像的清晰度等。

圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節明顯；如強化低頻分量可減少圖像中雜訊影響。

4、圖像分割：

圖像分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一。

圖像分割是將圖像中有意義的特徵部分提取出來，其有意義的特徵有圖像中的邊緣、區域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。

5、圖像描述：

圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。

一般圖像的描述方法採用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法。對於特殊的紋理圖像可採用二維紋理特徵描述。

6、圖像分類：

圖像分類屬於模式識別的范疇，其主要內容是圖像經過某些預處理（增強、復原、壓縮）後，進行圖像分割和特徵提取，從而進行判決分類。

圖像分類常採用經典的模式識別方法，有統計模式分類和句法模式分類。

(7)谷歌圖像識別演算法int擴展閱讀：

圖像處理主要應用在攝影及印刷、衛星圖像處理、醫學圖像處理、面孔識別、特徵識別、顯微圖像處理和汽車障礙識別等。

數字圖像處理技術源於20世紀20年代，當時通過海底電纜從英國倫敦到美國紐約傳輸了一幅照片，採用了數字壓縮技術。

數字圖像處理技術可以幫助人們更客觀、准確地認識世界，人的視覺系統可以幫助人類從外界獲取3/4以上的信息，而圖像、圖形又是所有視覺信息的載體，盡管人眼的鑒別力很高，可以識別上千種顏色，

但很多情況下，圖像對於人眼來說是模糊的甚至是不可見的，通過圖象增強技術，可以使模糊甚至不可見的圖像變得清晰明亮。

Ⅷ 人工智慧98%都認錯，圖像識別AI遇上對抗性圖像竟變「瞎子」

在視覺方面，AI和人類的差距有多大？來自UC Berkeley等高校的研究人員創建了一個包含7500個「自然對抗實例」的數據集，在測試了許多機器視覺系統後，發現AI的准確率下降了90%！在某些情況下，軟體只能識別2%-3%的圖像。這樣的AI若用在自動駕駛 汽車 上，後果不敢想像！

近幾年來，計算機視覺有了很大的改善，但仍然有可能犯嚴重的錯誤。犯錯如此之多，以至於有一個研究領域致力於研究AI經常誤認的圖片，稱為「 對抗性圖像 」。可以把它們看作計算機的光學錯覺，當你看到樹上有一隻貓時，人工智慧看到了一隻松鼠。

研究這些圖像是很有必要的。當我們把機器視覺系統放在AI安全攝像頭和自動駕駛 汽車 等新技術的核心位置時，我們相信計算機和我們看到的世界是一樣的。而對抗性圖像證明並非如此。

對抗性圖像利用機器學習系統中的弱點

但是，盡管這個領域的很多關注點都集中在那些專門設計用來愚弄AI的圖片上（比如谷歌的演算法把3D列印的烏龜誤認為是一把槍），但這些迷惑性圖像也會自然的出現。這類圖像更令人擔憂，因為它表明，即便不是我們特意製作的，視覺系統也會犯錯。

為了證明這一點，來自加州大學伯克利分校、華盛頓大學和芝加哥大學的一組研究人員創建了一個包含7500個「自然對抗實例」（natural adversarial examples）的數據集，他們在這些數據上測試了許多機器視覺系統，發現它們的 准確率下降了90%，在某些情況下，軟體只能識別2%-3%的圖像。

下面就是一些「自然對抗實例」數據集的例子：

數據有望幫助培養更強大的視覺系統

在論文中，研究人員稱這些數據有望幫助培養更強大的視覺系統。他們解釋說，這些圖像利用了「深層缺陷」，這些缺陷源於該軟體「過度依賴顏色，紋理和背景線索」來識別它所看到的東西。

例如，在下面的圖像中，AI錯誤地將左側的圖片當作釘子，這可能是因為圖片的木紋背景。在右邊的圖像中，它們只注意到蜂鳥飼養器，但卻錯過了沒有真正的蜂鳥存在的事實。

下面的四張蜻蜓照片，AI在顏色和紋理上進行分析後，從左到右依次會識別為臭鼬、香蕉、海獅和手套。我們從每張圖片中都可以看出AI為什麼會犯錯誤。

AI系統會犯這些錯誤並不是新聞了。多年來，研究人員一直警告說，利用深度學習創建的視覺系統是「淺薄」和「脆弱」的，它們不會像人一樣靈活地理解世界上的一些幾乎相同的細微差別。

這些AI系統在成千上萬的示例圖像上進行了訓練，但我們通常不知道圖片中的哪些確切元素是AI用於做出判斷的。

一些研究表明，考慮到整體形狀和內容，演算法不是從整體上看圖像，而是專注於特定的紋理和細節。本次數據集中給出的結果似乎支持這種解釋，例如，在明亮的表面上顯示清晰陰影的圖片，會被錯誤地標識為日晷。

AI視覺系統真的沒救了？

但這是否意味著這些機器視覺系統沒得救了？完全不是。一般這些系統所犯的錯誤都是小錯，比如將排水蓋識別為沙井，將貨車誤認為豪華轎車等。

雖然研究人員說這些「自然對抗性的例子」會騙過各種各樣的視覺系統，但這並不意味著可以騙過所有系統。許多機器視覺系統非常專業，比如用於識別醫學掃描圖像中的疾病的那些專門系統。雖然這些系統有著自己的缺點，可能無法理解這個世界和人類，但這並不影響它們發現並診斷癌症。

機器視覺系統有時可能會很快且有瑕疵，但通常都會產生結果。這樣的研究暴露了機器成像研究中的盲點和空白，我們下一步的任務就是如何填補這些盲點了。

Ⅸ 做圖像識別需要哪方面知識和軟體具體流程是什麼

圖像識別重要的是圖片的演算法問題。開發工具最好找自己擅長的，

你去網路或者谷歌上搜索圖像識別演算法，會有很多，對於剛進行的最好用常用的普通識別演算法。如果需要特別的方面，例如：人臉識別，指紋識別、醫學X光片圖像及細胞識別、高速及道路車輛識別。都是不一樣的環境，各種演算法都有自己適合的優略特點。越精細的，相應的效率就越低。這個還需要你自己看你自己的需求。
我一般用VC++，來弄。現在用VC#。都行

Ⅹ 數字圖像處理的基本演算法及要解決的主要問題

圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數的圖像是以數字形式存儲，因而圖像處理很多情況下指數字圖像處理。此外，基於光學理論的處理方法依然佔有重要的地位。

圖像處理是信號處理的子類，另外與計算機科學、人工智慧等領域也有密切的關系。

傳統的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬於二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處理的方式和角度也有所不同。
目錄
[隱藏]

* 1 解決方案
* 2 常用的信號處理技術
o 2.1 從一維信號處理擴展來的技術和概念
o 2.2 專用於二維（或更高維）的技術和概念
* 3 典型問題
* 4 應用
* 5 相關相近領域
* 6 參見

[編輯] 解決方案

幾十年前，圖像處理大多數由光學設備在模擬模式下進行。由於這些光學方法本身所具有的並行特性，至今他們仍然在很多應用領域佔有核心地位，例如 全息攝影。但是由於計算機速度的大幅度提高，這些技術正在迅速的被數字圖像處理方法所替代。

從通常意義上講，數字圖像處理技術更加普適、可靠和准確。比起模擬方法，它們也更容易實現。專用的硬體被用於數字圖像處理，例如，基於流水線的計算機體系結構在這方面取得了巨大的商業成功。今天，硬體解決方案被廣泛的用於視頻處理系統，但商業化的圖像處理任務基本上仍以軟體形式實現，運行在通用個人電腦上。

[編輯] 常用的信號處理技術

大多數用於一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。

圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數據處理量和處理時間。

[編輯] 從一維信號處理擴展來的技術和概念

* 解析度(Image resolution|Resolution)
* 動態范圍(Dynamic range)
* 帶寬(Bandwidth)
* 濾波器設計(Filter (signal processing)|Filtering)
* 微分運算元(Differential operators)
* 邊緣檢測(Edge detection)
* Domain molation
* 降噪(Noise rection)

[編輯] 專用於二維（或更高維）的技術和概念

* 連通性(Connectedness|Connectivity)
* 旋轉不變性(Rotational invariance)

[編輯] 典型問題

* 幾何變換（geometric transformations）：包括放大、縮小、旋轉等。
* 顏色處理（color）：顏色空間的轉化、亮度以及對比度的調節、顏色修正等。
* 圖像合成（image composite）：多個圖像的加、減、組合、拼接。
* 降噪（image denoising）：研究各種針對二維圖像的去噪濾波器或者信號處理技術。
* 邊緣檢測（edge detection）：進行邊緣或者其他局部特徵提取。
* 分割（image segmentation）：依據不同標准，把二維圖像分割成不同區域。
* 圖像製作（image editing）：和計算機圖形學有一定交叉。
* 圖像配准（image registration）：比較或集成不同條件下獲取的圖像。
* 圖像增強（image enhancement）：
* 圖像數字水印（image watermarking）：研究圖像域的數據隱藏、加密、或認證。
* 圖像壓縮（image compression）：研究圖像壓縮。

[編輯] 應用

* 攝影及印刷 (Photography and printing)
* 衛星圖像處理 (Satellite image processing)
* 醫學圖像處理 (Medical image processing)
* 面孔識別, 特徵識別 (Face detection, feature detection, face identification)
* 顯微圖像處理 (Microscope image processing)
* 汽車障礙識別 (Car barrier detection)

[編輯] 相關相近領域

* 分類（Classification）
* 特徵提取（Feature extraction）
* 模式識別（Pattern recognition）
* 投影（Projection）
* 多尺度信號分析（Multi-scale signal analysis）
* 離散餘弦變換（The Discrete Cosine Transform）