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智能图像识别初探系列(一)

时间:2020-03-29

想必各位机友都知道图像识别技术是人工智能的一个重要领域。随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步,图像识别技术已经在众多领域中得到了应用,其产生的目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,并以此用来识别不同模式下目标和对象的一门技术。

那么何为识别呢?所谓的图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。正如我们在图中所看到的,我们人类能识别出飞机、人、汽车、交通标志等等,并且我们还能把收集到的信息做更多的处理。

而「计算机的图像识别」和「人类的图像识别」在原理上并没有本质的区别,只是要处理的信息更加繁琐,并且计算机缺少人类在感觉与视觉差上的影响。其实和人类一样,我们在识别某种物品的时候也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,只是很多时候我们没有意识到这一点。比如说我们看到一朵玫瑰花,我们是如何知道这是一朵玫瑰花的呢?我们会根据小时候从父母、老师、书籍等等“历史数据标签”所获得的学习结果,当看到一朵花时,我们就能够从它的特征中了解到是否带刺?是否是玫瑰花的花瓣形状?什么颜色?叶子的形状等等,进而识别出这朵花是否是玫瑰花,还是说是其他种类的花朵。

计算机的图像识别发展到目前也存在很多不同的技术方法,大致可以分为传统的图像识别方法和在其基础上融合神经网络算法的识别方式。神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术,这里的神经网络是指人工神经网络,也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络,而是人类模仿动物神经网络后人工创造的。在神经网络图像识别技术中,以卷积神经网络为基础结合形成的深度学习模型可谓是人工智能领域的新星,在诸多人工智能领域,特别是图像识别领域取得了令人瞩目的进展。

上文多次提到了人工智能和深度学习,那么在和大家分享图像识别技术前,我们先来了解下学习智能图像识别所要具备的基本核心概念知识。

人工智能的核心驱动力是机器学习。而深度学习是机器学习机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习,必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。

Mitchell提供了一个简洁的定义:“对于某类任务T和性能度量P,一个计算机程序被认为可以从经验E中学习是指,通过经验E改进后,它在任务T上由性能度量P衡量的性能有所提升。”

我们将机器学习算法定义为:通过经验以提高计算机程序在某些任务上性能的算法。如果我们现在有样本X,要得到结果Y,就可以用如下的公式所表示:

虽然机器学习的研究来源于人工智能领域,但是机器学习的方法却应用于数据科学领域,因此我们将机器学习看作是一种数学建模更合适。

机器学习的本质就是借助数学模型理解数据。当我们给模型装上可以适应观测数据的可调参数时,“学习” 就开始了;此时的程序被认为具有从数据中 “学习” 的能力。一旦模型可以拟合旧的观测数据,那么它们就可以预测并解释新的观测数据。

但是简单的机器学习算法不能成功解决人工智能中的核心问题。譬如模式识别、语音识别等过程中,传统的机器学习技术往往使用原始形式来处理自然数据,模型的学习能力收到很大的限制,构成一个模式识别或机器学习系统往往需要相当的专业知识来从原始数据中(如图像的像素值)提取特征,并转换成一个适当的内部表示。而深度学习则具有自动提取特征的能力,它是一种针对表示的学习。

深度学习能允许多个处理层组成复杂的计算模型,从而自动获取数据的特点和多个抽象类别。这类方法都大大地推动了语音识别、视觉识别物体、物体检测、药物发现和基因组学等领域的发展,通过使用神经网络算法,深度学习有能力发现在大的数据集的隐含的复杂结构。

在神经网络算法体系中,前馈神经网络有一种特殊的类型,即为卷积神经网络(CNN)。人们普遍认为这种前馈网络是更容易被训练并且具有更好的泛化能力,尤其是图像领域。卷积神经网络已经在计算机视觉领域被广泛采用。

图像处理可分为「模拟图像处理」和「数字图像处理」,而图像处理一般指的是「数字图像处理」。 这种处理大多数是依赖于软件实现的。

其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。

图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。

通过图像增强,可以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的问题,增强后的图像更加赏欣悦目,也为后期的图像分析和图像理解奠定基础。

图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。

数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。

目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列,因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。

图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。

图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。目前,图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变得模糊、噪声干扰,使得图像分割会遇到困难。在实际的图像中需根据物体条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

根据不同的条件做完了图像处理后,接着就是识别的过程了。图像识别将图像处理得到的图像进行「特征提取」和「特征分类」。

神经网络系统是由大量的,同时也是很简单的处理单元(称为神经元),通过广泛地按照某种方式相互连接而形成的复杂网络系统。虽然每个神经元的结构和功能十分简单,但由大量的神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。它更像是反映了人脑功能的许多基本特征,是人脑神经网络系统的简化、抽象和模拟。

传统的机器学习算法(这里特指符号处理)更侧重于模拟人的逻辑思维,而神经网络则侧重于模拟和实现人的认知过程中的感知过程、形象思维、分布式记忆和自学习自组织过程,与符号处理是一种互补的关系。由于神经网络具有非线性映射逼近、大规模并行分布式存储和综合优化处理、容错性强、独特的联想记忆及自组织、自适应和自学习能力,因而特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题以及信息不确定性(模糊或不精确)问题。但是在实际应用中,神经网络算法对硬件要求较高,算法收敛速度慢、训练量大、训练时间长,且计算的思路倾向局部最优解,识别分类精度不稳定,难以适用于经常出现新模式的场合,因而对于神经网络的研究和深化也一直在不断的进行着。

上文我们提到神经网络结构中的卷积神经网络被广泛运用与图像识别过程中,那么它是如何在特征提取和特征分类中发挥作用的呢?我们且看下回分解~