廣州圖普網(wǎng)絡(luò)科技有限公司多年來從事人物識別生產(chǎn)與研發(fā)，在汽車識別的生產(chǎn)和使用上有著豐富的經(jīng)驗。廣州市、天河區(qū)常年現(xiàn)貨供應(yīng)政治人物搜索接口、客流統(tǒng)計分析系統(tǒng)，且新老客戶識別公司x2ad399n產(chǎn)品，市場占有率穩(wěn)居前茅，深受廣大客戶的喜愛！

   產(chǎn)品基本資料： 產(chǎn)品名稱：識別系統(tǒng)； 品牌商標(biāo)：圖普； 主營產(chǎn)品行業(yè)：商務(wù)服務(wù)、IT軟件服務(wù)、其他軟件服務(wù)； 公司注冊地址：； 產(chǎn)品詳情：圖像識別技術(shù)圖像識別技術(shù)是人工智能的一個重要領(lǐng)域。它是指對圖像進(jìn)行對象識別，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。圖像識別技術(shù)可能是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉(zhuǎn)到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機制必須排除輸入的多余信息，抽出關(guān)鍵的信息。同時，在大腦里必定有一個負(fù)責(zé)整合信息的機制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。在人類圖像識別系統(tǒng)中，對復(fù)雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現(xiàn)。對于熟悉的圖形，由于掌握了它的主要特征，就會把它當(dāng)作一個單元來識別，而不再注意它的細(xì)節(jié)了。這種由孤立的單元材料組成的整體單位叫做組塊，每一個組塊是同時被感知的。在文字材料的識別中，人們不僅可以把一個漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個組塊，而且能把經(jīng)常在一起出現(xiàn)的字或詞組成組塊單位來加以識別。圖像識別技術(shù)是人工智能的一個重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認(rèn)為，識別某個圖像，必須在過去的經(jīng)驗中有這個圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個圖像也就被識別了。例如有一個字母A，如果在腦中有個A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個A模板完全一致，字母A就被識別了。圖像識別中的模式識別（PatternRecognition），是一種從大量信息和數(shù)據(jù)出發(fā)，在專家經(jīng)驗和已有認(rèn)識的基礎(chǔ)上，利用計算機和數(shù)學(xué)推理的方法對形狀、模式、曲線、數(shù)字、字符格式和圖形自動完成識別、評價的過程。模式識別包括兩個階段，即學(xué)習(xí)階段和實現(xiàn)階段，前者是對樣本進(jìn)行特征選擇，尋找分類的規(guī)律，后者是根據(jù)分類規(guī)律對未知樣本集進(jìn)行分類和識別。這個模式識別的模板匹配模型簡單明了，也容易得到實際應(yīng)用。但這種模型強調(diào)圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，而事實上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識別與模板不完全一致的圖像。例如，人們不僅能識別某一個具體的字母A，也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時，人能識別的圖像是大量的，如果所識別的每一個圖像在腦中都有一個相應(yīng)的模板，也是不可能的。為了解決模板匹配模型存在的問題，格式塔心理學(xué)家又提出了一個原型匹配模型。這種模型認(rèn)為，在長時記憶中存儲的并不是所要識別的無數(shù)個模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗所要識別的圖像。如果能找到一個相似的原型，這個圖像也就被識別了。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過程上來看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說明對一些不規(guī)則的，但某些方面與原型相似的圖像的識別。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進(jìn)行辨別和加工的，它也難以在計算機程序中得到實現(xiàn)。因此又有人提出了一個更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識別模型。

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