文档介绍：浅析人工智能中的图像辨别技术
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图像辨别技术是信息时代的一门重要的技术进行特点的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各种的，如果要利用某种方法将它们划分开，就要经过这些图像所拥有的本身特点来辨别，而获取这些特点的过程就是特点抽取。在特点抽取中所获得的特点或许对此次辨别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特点，这就是特点的选择。特点抽取和选择在图像辨别过程中是特别重点的技术之一，所以对这一步的理解是图像识其他重点。
分类器设计是指经过训练而获得一种辨别规则，经过此辨别规则能够获得一种特点分类，使图像辨别技术能够获得高辨别率。分类决议是指在特点空间中对被辨别对象进行分类，进而更好地辨别所研究的对象详细属于哪一类。
图像辨别技术的剖析
随着计算机技术的快速发展和科技的不断进步，
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图像辨别技术已经在众多领域中获得了应用。 2015年
2月15日新浪科技发布一条新闻： “微软最近宣布了
一篇对于图像识其他研究论文，在一项图像识其他基
准测试中，电脑系统辨别能力已经超越了人类。人类
在归类数据库ImageNet中的图像辨别错误率为%，而
微软研究小组的这个深度学习系统能够达到 %的错误
率。”从这则新闻中我们能够看出图像辨别技术在图像
辨别方面已经有要超越人类的图像辨别能力的趋势。这也说明未来图像辨别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在好多方面确实拥有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像辨别技术才能为人类社会带来更多的应用。
神经网络的图像辨别技术
神经网络图像辨别技术是一种比较新型的图像辨别技术，是在传统的图像辨别方法和基础上交融神经网络算法的一种图像辨别方法。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拥有的真实的神经网络，而是人类模拟动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像辨别技术中，遗传算法与BP网络相交融的神经网络图像辨别模型是
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特别经典的，在好多领域都有它的应用。在图像辨别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特点，再利用图像所拥有的特点映射到神经网络进行图像辨别分类。以汽车拍照自动辨别技术为例，当汽车经过的时候，汽车自己拥有的检测设施会有所感觉。此时检测设施就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保留以便辨别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行辨别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识其他过程中就用到了鉴于模板匹配算法和鉴于人工神经网络算法。
非线性降维的图像辨别技术
计算机的图像辨别技术是一个异样高维的辨别技术。不论图像本身的分辨率怎样，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的辨别带来了特别大的困难。想让计算机拥有高效地辨别