• 图像识别技术

  • 2017.12.04
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宇观科技专业提供计算机视觉技术及各场景下的应用方案,目前图像识别中的人脸识别、安全帽反光衣识别、火焰识别、菜品识别、厨师帽工衣穿戴识别等已赋能多个传统行业。公司可提供图像识别技术图像识别系统图像识别算法,用户可根据自己的需求灵活选择。
图像识别技术原理
图像识别一般包含有采集图像,预处理,提取特征,特征选择,建模,匹配,定位。以下以菜品识别为例:
1、图像识别技术之一-图像预处理
在承接项目后,技术会用高清摄像头采集菜品图像,接着从图像中找出菜,并进行预处理。预处理几乎是所有计算机视觉算法的第一步,其作用是在不改变图像承载的本质信息的前提下,完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊等;
预处理通常包括五种基本运算:A、编码:实现模式的有效描述,适合计算机运算;B、阈值或者滤波运算:按需要选出某些函数,抑制另一些;C、模式改善:排除或修正模式中的错误或不必要的函数值;D、正规化:使某些参数值适应标准值;E、离散模式运算:离散模式处理中的特殊运算;

2、图像识别技术之二-特征提取特征提取的目的是从模式样本中提取能代表该模式特有的性质。这是模式分类中最关健的一步,它主要负责从图像中得到重要的信息以交给下一层使用,忽略不太重要的信息。

3、图像识别技术之三-特征选择在提取到所要的特征之后,接下来就是一个可选步骤的特征选择。在把特征放进模型里训练之前进行特征选择是节省计算资源的明智选择。

4、图像识别技术之四-建模一般菜品识别系统赖以成功的关健基础在于菜品有很多相同的地方。给定特征集合,提取相同点,分辨不同点不成了模型要解决的问题。所以建模也是整个识别系统的成败之所在。

5、图像识别技术之五-匹配在通过对菜品进行训练后,接下来就是运用所建模型去识别新的图像属于哪一类菜品,并且给出边界,将菜品与图像的其它部分割开。一般当模型聚宝后,匹配算法也就自然而然的出现。

6、图像识别技术之六-定位在成功识别出菜品后,对菜品进行定位成为进一步的工作。目前公司推出的菜品识别系统在定位处理上,一部分是图像预分割及生成模型引入,另一部分则是采用一些能够对特征包得到的特征进行重构。
 
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