廣州圖普網(wǎng)絡(luò)科技有限公司，專業(yè)從事頭像智能審核系統(tǒng)、智能識(shí)別、圖像識(shí)別x2ad399n等產(chǎn)品，集產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、制造、銷售及售后服務(wù)為一體的實(shí)業(yè)。我們現(xiàn)擁一系列先進(jìn)的生產(chǎn)設(shè)備，同時(shí)擁有從事該行業(yè)十多年工作經(jīng)驗(yàn)的高職稱的技術(shù)人員及受過專業(yè)培訓(xùn)的售后服務(wù)隊(duì)伍。

   廣州圖普網(wǎng)絡(luò)科技有限公司堅(jiān)持高科技發(fā)展戰(zhàn)略，強(qiáng)化質(zhì)量，重視環(huán)境、安全健康，促進(jìn)有效一體化，堅(jiān)持不懈地耕耘在通信產(chǎn)品服務(wù)這一新興領(lǐng)域，長(zhǎng)期從事識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)與服務(wù)。憑借圖片智能審核廠家批發(fā)供應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新及豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，致力于為廣大用戶提供值得信賴的識(shí)別系統(tǒng)品牌。 延伸拓展 產(chǎn)品詳情：圖像識(shí)別圖像識(shí)別，是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機(jī)拍攝圖片，然后再利用軟件根據(jù)圖片灰階差做進(jìn)一步識(shí)別處理，圖像識(shí)別軟件國(guó)外代表的有康耐視等，國(guó)內(nèi)代表的有圖智能等。另外在地理學(xué)中指將遙感圖像進(jìn)行分類的技術(shù)。人的圖像識(shí)別能力是很強(qiáng)的。圖像距離的改變或圖像在感覺器官上作用位置的改變，都會(huì)造成圖像在視網(wǎng)膜上的大小和形狀的改變。即使在這種情況下，人們?nèi)匀豢梢哉J(rèn)出他們過去知覺過的圖像。甚至圖像識(shí)別可以不受感覺通道的限制。例如，人可以用眼看字，當(dāng)別人在他背上寫字時(shí)，他也可認(rèn)出這個(gè)字來。圖像識(shí)別可能是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個(gè)圖像都有它的特征，如字母A有個(gè)尖，P有個(gè)圈、而Y的中心有個(gè)銳角等。對(duì)圖像識(shí)別時(shí)眼動(dòng)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(gè)特征轉(zhuǎn)到另一個(gè)特征上。由此可見，在圖像識(shí)別過程中，知覺機(jī)制必須排除輸入的多余信息，抽出關(guān)鍵的信息。同時(shí)，在大腦里必定有一個(gè)負(fù)責(zé)整合信息的機(jī)制，它能把分階段獲得的信息整理成一個(gè)完整的知覺映象。在人類圖像識(shí)別系統(tǒng)中，對(duì)復(fù)雜圖像的識(shí)別往往要通過不同層次的信息加工才能實(shí)現(xiàn)。對(duì)于熟悉的圖形，由于掌握了它的主要特征，就會(huì)把它當(dāng)作一個(gè)單元來識(shí)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(gè)組塊是同時(shí)被感知的。在文字材料的識(shí)別中，人們不僅可以把一個(gè)漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個(gè)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(shí)別。在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別系統(tǒng)中，圖像內(nèi)容通常用圖像特征進(jìn)行描述。事實(shí)上，基于計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索也可以分為類似文本搜索引擎的三個(gè)步驟：提取特征、建索引build以及查詢。圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識(shí)別活動(dòng)的計(jì)算機(jī)程序，人們提出了不同的圖像識(shí)別模型。例如模板匹配模型。這種模型認(rèn)為，識(shí)別某個(gè)圖像，必須在過去的經(jīng)驗(yàn)中有這個(gè)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(gè)圖像也就被識(shí)別了。例如有一個(gè)字母A，如果在腦中有個(gè)A模板，字母A的大小、方位、形狀都與這個(gè)A模板完全一致，字母A就被識(shí)別了。這個(gè)模型簡(jiǎn)單明了，也容易得到實(shí)際應(yīng)用。但這種模型強(qiáng)調(diào)圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識(shí)別，而事實(shí)上人不僅能識(shí)別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識(shí)別與模板不完全一致的圖像。例如，人們不僅能識(shí)別某一個(gè)具體的字母A，也能識(shí)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(shí)，人能識(shí)別的圖像是大量的，如果所識(shí)別的每一個(gè)圖像在腦中都有一個(gè)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(gè)原型匹配模型。這種模型認(rèn)為，在長(zhǎng)時(shí)記憶中存儲(chǔ)的并不是所要識(shí)別的無數(shù)個(gè)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(yàn)所要識(shí)別的圖像。如果能找到一個(gè)相似的原型，這個(gè)圖像也就被識(shí)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(duì)一些不規(guī)則的，但某些方面與原型相似的圖像的識(shí)別。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對(duì)相似的刺激進(jìn)行辨別和加工的，它也難以在計(jì)算機(jī)程序中得到實(shí)現(xiàn)。因此又有人提出了一個(gè)更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識(shí)別模型。一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機(jī)拍攝圖片，然后利用軟件根據(jù)圖片灰階差做處理后識(shí)別出有用信息，圖像識(shí)別軟件國(guó)外代表的有康耐視等，國(guó)內(nèi)代表的有圖智能等。

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