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人工智能|卷积及其图像处理的运用

2 图像处理的特征 图像在做处理和分析时，往往是根据图像的高阶特征，很多低级特征是不需要的。...例如，在做图像的识别时，我们往往是根据轮廓颜色等特征来识别，其实电脑处理图像时也是运用这些特征，不同的是人的大脑中存在天生的傅里叶变换，我们可以很简单的分辨出图像，而电脑只能根据图像的一些特征来做出分析...，所以，图像处理时保留图像的高阶特征对于提高图像处理精准度十分重要。...在电脑中，图像其实是一个m*n的矩阵（这里不讨论颜色通道），那么针对于像素点，我们可以使用卷积的原理，使用另一个矩阵，将图像的低阶特征去除掉，保留和突出图像的高阶特征，再根据后续操作，对图像进行分类或者识别...图3.2 卷积效果图 可以看到，图像中很多的细节通过卷积的操作之后已经被去除，只保留了图像的高阶轮廓等信息，这样一来，就给计算机省去了很多的空间。

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顶尖人工智能无法识别这些简单图像

随着越来越多的东西依赖于越来越难以捉摸的人工智能（AI），发现后者的缺陷就显得越来越重要，此文中的黑箱研究就越来越必不可少。 上面的图案是什么？很简单的黄黑间条嘛。...不过如果你问问最先进的人工智能，它给出的答案会是校车，而且 99% 地肯定。但 AI 错了。 诚然，现在的计算机图像识别技术已经非常先进。...但是怀俄明大学进化人工智能实验室最近的一项研究却表明，这些 AI 未必总是那么灵光，就像开篇的例子那样，最先进的 AI 把这些随机生成的简单图像当成了鹦鹉、乒乓球拍、百吉饼或者蝴蝶。...采用一种略微不同的进化技术之后，研究人员生成了另一组图像（下图）。这些图像在人眼看来几乎都是一样的，就像是一台坏掉的电视上的图像。...类似的研究其目的正是想通过逆向工程的方法推导出 AI 的模型，找出人工智能的学习思路。虽然仍不甚了了，但最近两年的黑箱研究已能管中窥豹。 AI的眼光有问题有问题吗？

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人工智能中的图像识别技术

伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。...图像识别技术概述 图像识别技术的含义 图像识别是人工智能的一个重要领域，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。...图像识别技术的过程 由于图像识别技术的产生是基于人工智能的基础上，所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像的过程大体一致，归纳起来，该过程主要包括4个步骤： 1是获取信息，主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换...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。...小编相信，通过本次的科普，很多同学都对图像识别有了更深的理解，希望可以拓宽同学们的思路，利用人工智能的图像识别技术解决更多问题，造福社会，造福世界！

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人工智能：数字图像化处理技术介绍

今天给大家聊聊数字图像话处理技术，大家一起来看看吧！ 1、 概念介绍 针对数字图像，通过数学计算方法，完成图像的相关处理的技术叫做数字图像化处理技术 。...2、 图像的代数运算介绍 ● 图像的加法运算：加法运算可以得到图像的叠加效果，从而得到图像合成的效果、或者图像拼接。...● 图像的减法运算：减法运算可以得到图像之间的差异，主要用于混合图像的分离、图像背景消除等功能。 ● 图像的乘法运算：主要用于图像的局部显示、屏蔽图像中某些部分。...● 图像的除法运算：主要用来检测图像之间的差别，主要是值图像像素值比率的变化。 ● 图像图像的几何变换：平移变换、镜像变换、比例缩小/放大变换等。...3、 常见的图像特征介绍 常见的图像特征主要有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。3.1 颜色特征 ● 颜色特征主要描述了图像或图像区域内对应场景的表面性质，一般颜色特征是基于像素点的特征。

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图像识别 | 使用 Java 实现AI人工智能技术-图像识别功能

，是如何做到的，Java又是如何识别图像的？...图像识别技术是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。...这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。...图像识别场景 1：人脸识别 2：车牌识别 图像识别原理 原理： 人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。...JAVA图像识别示例 Java图像识别示例： 需求：java实现图像识别--车牌识别 技术：Java、jdk1.8、maven、tess4j、IDEA2018 1：新建maven project工程

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人工智能：数字图像类型和常见格式介绍

1、计算机中图像的表示方法 矢量图：使用绘图软件指令表示一幅图像，其本质是用数学公式进行描绘的图像。...位图：位图是利用像素点来表示一幅图像，并且每一个像素都具有颜色和位置属性，是数字图像处理的常见表示方法。 2、数字图像分类 根据描述像素的灰度以及颜色模式的不同分为黑白图像、灰度图像、彩色图像。...2.1 黑白图像 黑白图像的像素点只有黑色和白色两种情况下，只有两种灰度等级，因此也被称作二值图像。黑白图像数据量较少并且只能展示边缘信息，无法展示出良好的纹理特征。...2.3 彩色图像 彩色图像不仅有亮度信息也有颜色信息。...它实际上是以BMP格式为鉴准，在图像失真较小的情况下，对图像进行适当的压缩。

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写给设计师的人工智能指南：图像

“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。...设计师打交道最多是图像，各种图案、照片、视觉设计稿，都离不开图像。而图像识别正是人工智能的典型应用之一。 所以本期选择了这一主题。 我们先看最简单的例子。...验证码的识别，属于比较简单的图像识别技术：简单的图像分类器。 ?...这里，如果有兴趣，我们可以用开源的技术框架，进行图像识别的实验。 OpenCV ，包含从底层的图像颜色空间转换到高层的机器学习工具。...下一期我有可能会更新的主题： 1、聊天机器人的技术； 2、人工智能助理； 3、用人工智能来完成艺术创作，如写作、作诗、谱曲、画画等。

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人工智能：图像数字化相关的知识介绍

1.3 图像的量化 把采样后得到各像素的灰度值转换为离散量的过程就是图像的量化。量化就是将采样点上对应的亮度连续变化区间转化成单个特点数码的过程，一般量化后的图像可以用矩阵表示。...行、列表示位置，灰度表示位置上的明暗程度，灰度级一般为0~255 2、图像分辨率 数字图像的采样和量化参数直接决定图像的数据大小和图像的清晰度。...理论上采样点越多就表示量化等级越高、图像数据量越大、图像清晰度越高，当然占有的存储空间也会越大。 图像分辨率分为空间分辨率和灰度分辨率两种。...2.1 空间分辨率 空间分辨率是最直观表现图像的清晰程度，单位是ppi，空间分辨率是图像数字化过程中对空间坐标离散处理的精度，属于数字图像非常重要的参数之一。...2.2 灰度分辨率 灰度分辨率是表示图像亮度的指数标准，当采样点数不变时，灰度级数越高表示图像质量越高，反之图像质量越差。

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Wolfram语言人工智能：图像识别项目(二)

（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。...我必须说我觉得Wolfram语言图像识别项目还是挺有趣的。在思考和研究这么些年后看见人工智能的真正实现令我感到满足。...图像识别的底层, 当然是代码运行，其中内部运作的方式很简单，很像我在上世纪80年代写的神经网络程序（不同的是我的程序现在已经变成了Wolfram语言函数而不是底层C代码） 这真是人工智能史上不同一般的例子...现在它却帮助我们在人工智能方面取得了很大进展—成功开发出图像识别功能。...但是今天，我希望大家能够喜欢Wolfram语言图像识别项目，把这当成是人工智能技术得以实现的一种庆祝，或是人工智能发展史上起着引导作用的重要事件。

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Adobe的人工智能平台Sensei，开放了4项能力：自动裁切，图像质量评估，图像主体提取，图像内容识别

今天在整理人工智能设计师指南v1.0的时候，再翻了一下Adobe Sensei，发现Adobe已经把这个人工智能平台开放出来了，官方介绍了本次开放的4项基本能力，总的来说，主要是对照片的一些分析跟自动化的任务...，比如评估照片的质量，从美学维度来考虑，自动识别图像内容、主体区域等自动化的任务。...Adobe Sensei 人工智能和机器学习框架在酝酿了2年多后，终于开放了4项能力： auto swatch auto tag body crop image quality ?...自动提取主要颜色的色板，并且提取图像中具有代表性的区域，返回的是矩形框，如下图，分别提取图片中的一个最具代表性的区域： ?...4 auto tag 给图片打标签，这个功能跟目前各大厂提供的图像内容识别是类似的，如下图： ?

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人工智能使用深度学习将2D图像转换为3D图像

研究人员利用人工智能将二维图像转换成虚拟三维切片的堆栈，这些三维切片显示了生物体内的活动。 ?...代表Deep-Z的插图，Deep-Z是一个基于人工智能的框架，可以对2D荧光显微镜图像进行数字重新聚焦（底部）以产生3D切片（左侧）。...校正像差的机会可能使研究活生物体的科学家能够从图像中收集数据，否则这些图像将无法使用。这项研究基于Ozcan及其同事开发的较早技术，该技术使他们能够以超分辨率渲染2D荧光显微镜图像。...Deep-Z是使用来自扫描荧光显微镜的实验图像训练的，该图像可以在多个深度聚焦，以实现样品的3D成像。在成千上万的训练样本中，神经网络学习了如何拍摄2D图像并推断出样品中不同深度的准确3D切片。...Ozcan和他的团队表明，他们的框架随后可以使用样品的2D宽视场显微镜图像生成与共聚焦显微镜拍摄的图像几乎相同的3D图像。

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人工智能胶囊系统实现最先进的图像分类结果

与学生萨拉·萨布尔（sara sabour）和尼古拉斯·弗罗斯特（Nicholas frost）一起提出了一种称为capsnet的机器学习架构，这是一种经过培训的多层方法，在目前流行的基准上实现了最先进的图像分类性能...Hinton及其同事最近的研究工作是研究一种神经编码器，它可以观察图像样本，并试图推断出物体的存在和姿态。...它由一个解码器训练，该解码器使用混合的姿态预测来预测已经发现的图像部分（由自动编码器分割）的姿态，并将每个图像像素建模为转换后的部分。...合著者注意到，物体胶囊的存在概率向量更有可能形成紧密的集群，并且为每个紧密的集群分配一个类会产生最先进的结果，在街景房号数据集（一个由60万张真实世界图像构成的数据集，来自G.Oogle街景图片）。

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图像处理，计算机视觉和人工智能之间的差异

随着人工智能的进步，这两个领域都在不断发展。 你会发现任何以AI和计算机视觉命名的产品在创造每个智能系统中都起着重要作用。...因此，在本文中，我将帮助你了解图像处理，计算机视觉和人工智能之间的区别。 我提出了一个有趣的情况，这将有助于你非常轻松地理解所有这三个主题。...这是我的计算机视觉代码的链接，你可以轻松有趣地尝试自己 https://github.com/PallawiSinghal/AI_Starter/blob/master/computer_vision.ipynb 人工智能...人工智能“救世主”提供图像处理，计算机视觉算法和机器学习算法，以帮助你像魔术一样推广系统。...因此，综合图像处理，计算机视觉和机器学习三个形成了一个你身边所听到，看到和体验到的人工智能系统。 总结 我试图解决一个非常简单但非常重要的话题，这个领域的每个初学者都想要理解。

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