1 图像识别是什么？
2 图像识别的应用场景有哪些？
什么是图像识别
图像识别，是指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像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别，做出有意义的判断。利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的认识、理解过程。一般而言，一个图像识别系统主要由三个部分组成，分别是：图像分割、图像特征提取以及分类器的识别分类。
其中，图像分割将图像划分为多个有意义的区域，然后将每个区域的图像进行特征提取，最后分类器根据提取的图像特征对图像进行相对应的分类。实际上，图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上，图像分割的过程就是图像识别的过程。图像分割着重于对象和背景的关系，研究的是对象在特定背景下所表现出来的整体属性，而图像识别则着重于对象本身的属性。图像分割以及识别技术在航天、医学、通信、工业自动化、机器人及军事等领域均有着广泛的应用。
图为图像识别系统图
图像识别的国内外研究现状
▷ 数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。
▷ 物体识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。
图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环，一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果：它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今，图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代，以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步，这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。
其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。
1、智能家居
在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像进行识别，如果发现是可疑的人或物体，就可以及时报警给户主。如果图像和主人的面部匹配，则会主动为主人开门。还有家庭用的智能机器人，通过图像识别技术可以对物体进行识别，并且实现对人的跟随，搭配上人工智能系统，它能分辨出你是它的哪个主人，并且能你进行一些简单的互动，比如检测到是家里的老人，它可能会为你测一测血压，如果是小孩子，它可能给你讲个故事。
2、电商购物
网购时消费者使用的“相似款（拍照识别/扫描识别）”搜索功能，就是基于图像识别技术，当消费者将鼠标停留在感兴趣的商品上后，就可以选择查看相似的款式；同时通过调整算法，还能够更好的猜测消费者的意图，搜素结果即使不能提供完全匹配的商品，也会为消费者推荐最为相关的商品，尽量满足消费者的购物需求。这对于商家来说，也是一种从外界导流和提高移动端用户黏度的方式之一。
3、金融
在金融领域，身份识别和智能支付将提高身份安全性与支付的效率和质量。比如，在传统金融中，用户在申请银行贷款或证券开户时，均必须到实体门店上做身份信息核实，完成面签。如今，通过人脸识别技术，用户只需要打开手机摄像头，自拍一张照片，系统将会做一个活体检测，并进行一系列的验证、匹配和判定，最终会判断这个照片是否是用户本人操作，完成身份核实。
4、安防
图像识别在安防领域应用较多，未来在软硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中，图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。比如，人脸识别是智能安防时代视频监控中不可或缺的一部分，能直接帮助用户从视频画面中提取出“人”的信息，这大大提升了监控系统的价值，让监控系统不再是“呆板”的去录像，而且让它去“认人”。
5、医疗
未来，将图像识别技术应用到医疗领域，可以更精准更快速地分辨 X 光片、MRI 和 CT 扫描图片，上至诊断预防癌症，下至加速发现治病救命的新药。一个放射科医生一生可能会看上万张扫描图像，但是，一台计算机可能会看上千万张。让计算机来解决图像的问题，这听起来并不疯狂。
6、交通系统
近年来，伴随着城市的飞速发展，城市内人口急剧增加，汽车拥有量持续提高，由此引发了一系列的交通安全和交通拥堵问题。因此，近年来，图像识别技术被广泛应用于交通运输领域，交通违章监测、交通拥堵检测、信号灯识别以提高交通管理者的工作效率，更好的解决城市交通问题。
此外，在机器人、无人家、自动驾驶、军事、工业化生产线、食品检测、教育、古玩、地质勘探等行业中，图像识别也有不同程度的应用。
