机器图像识别常用算法,图像对比识别技术

图像识别算法都有哪些

图像识别算法：1人脸识别类（Eigenface，Fisherface算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)2车牌识别类，车型识别类（cnn）3字符识别（cnn)。。。。。。

无论什么识别算法：本质都是对图像（多维度矩阵）的分类或者拟合算法。那么如何设计一个函数，让不同的矩阵输入进去，得到相应的分类结果和拟合结果呢？

一般的方案是，a先对图像做预处理（边缘检测，滤波操作，二值化等，图像缩放，归一化等）b提取特征。

（对预处理后的图像进一步降低起数据维度，比如lbp特征，hog特征等）c采用机器学习的方法进行分类或者拟合（svm,bp,逻辑回归等）

谷歌人工智能写作项目：小发猫

图像比对的原理或者算法

原理如下：首先两张图要配准（可以姑且理解为对准），然后做减法就可以得到两张图不同的地方人工智能卷积神经网络算法，人工智能卷积算法cnn。题主可以先从图像配准开始学习。

关于编程语言和工具：在C/C++下的图像处理库OpenCV是很强的的工具，Matlab下用图形处理工具箱也很方便。总之，题主要学的还有很多，不是那么简单的。

如何使用opencv中的NCC算法实现两幅图像的相似性判断

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分类：OpenCVImageProcessing2014-12-2521:27180人阅读评论(0)收藏举报感知哈希算法(perceptualhashalgorithm)，它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。

结果越接近，就说明图像越相似。实现步骤：1.缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。

这一步的作用是去除图像的细节，只保留结构/明暗等基本信息，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；2.简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度，即所有像素点总共只有64种颜色；3.计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；4.比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；5.计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图像的指纹。

组合的次序并不重要，只要保证所有图像都采用同样次序就行了；6.得到指纹以后，就可以对比不同的图像，看看64位中有多少位是不一样的。

在理论上，这等同于”汉明距离”(Hammingdistance,在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。

如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图像。

有没有一款软件能比对两张照片是否一样?

可以用AI软件来对比。AI人脸比对已经变成非常常用的AI场景之一。步骤如下：1、浏览器输入网址百度AI应用，AI人脸比对。2、进入人脸比对的功能演示模块。

3、点击左侧的‘本地上传’按钮，上传本地照片1。4、点击右侧的‘本地上传’按钮，上传本地照片2。5、稍等片刻，便会得出两个照片的相似度。如图所示。

AI的功能：是用于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，人工智能研究是为了使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

主要功能：自然科学方面，能帮助使用数学计算机工具解决问题学科，有助于人类最终认识自身智能形成；经济方面，I能深入各行各业带来巨大宏观效益，促进计算机网络工业发展，能代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，造成社会结构剧烈变化；社会方面，为人类文化生活提供新的模式。

AI是绘图最好的帮手，勾线，绘图，比如插画类型的，其工具的试用度更强，实时上色更为方便。对线条的调整、补充更有优势。

自动识别技术都有哪些,简述并对特征优缺点做一个对比？

知道了什么叫做双目摄像头，那么我们就要进一步了解双目摄像头都能干什么？1.做距离相关的应用：人眼能够感知物体的远近，是由于两只眼睛对同一个物体呈现的图像存在差异，也称“视差”。

物体距离越远，视差越小；反之，视差越大。视差的大小对应着物体与眼睛之间距离的远近。

2.双摄像头可以做光学变焦：若两个摄像头的FOV不一样，一个大FOV，一个小FOV，再通过算法实现两个光学镜头之间的效果，就可以轻松做到光学变焦。

双目摄像头原理知道了双目摄像头是什么，有什么用，那么它的原理自然也就能够明白了，实际上双目摄像头的原理并不难理解。双目摄像头就是模拟人眼的应用。

简单的说，测距离的话，就是通过算法算出，被拍摄物体与左/右摄像头的角度θ1和θ2，再加上固定的y值（即两个摄像头的中心距），就非常容易算出z值（即物体到摄像头的距离）。

但是，任何事物都不是轻易就能够完成的，双目摄像头自然也是，它也有自身的难点。双目系统的一个难点在于计算量非常大，对计算单元的性能要求非常高，这使得双目系统的产品化、小型化的难度较大。

所以在芯片或FPGA上解决双目的计算问题难度比较大。其次，双目摄像头对ISP的性能比较高。

双摄像头的算法，不得不提到ISP，ISP主要作用是对前端图像传感器输出的信号做后期处理，主要功能有线性纠正、噪声去除、坏点去除、内插、白平衡、自动曝光控制等，依赖于ISP才能在不同的光学条件下都能较好的还原现场细节，ISP技术在很大程度上决定了摄像机成像质量。

机器视觉·系统了解了双目摄像机的一些知识以后，我们向更深的领域探索，接下来，就让我们一起来看看，自动驾驶涉及的技术之一——机器视觉系统机器视觉系统简介视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。

视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。

图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。

同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务。

人脸识别的算法，怎么从两张图片中找出人脸的部分，并比较两个人是否是同一个人。

OPENCV里就有，我大4的时候用过。安装后，DATA目录下，haarcascades目录下，就不错。这是人脸识别的数据。

用法请根据这个文件名找吧，我记得就是调用OPENCV里的某个函数（C++），用这个文件名和图作参数，返回的就是图中人脸的位置。

嘿嘿，50分么，下面是我以前的代码，这里是你用得着的部分：constchar*cascadeFile="";constchar*folder="C:\\ProgramFiles\\OpenCV\\data\\haarcascades\\";charpath[1024];sprintf(path,"%s%s",folder,cascadeFile);CvHaarClassifierCascade*cascade=(CvHaarClassifierCascade*)cvLoad(path,0,0,0);//然后cascade就存着需要的那个CvHaarClassifierCascade了。

......CvSeq*faces=cvHaarDetectObjects(img,cascade,storage,1.1,2,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,cvSize(source->getWidth()>>7,source->getHeight()>>7));这句中，img是一个IplImage*，我自己的项目是从摄像头弄来的，我估计你需要直接用opencv载入图片。

cascade就是载入的OPENCV的样本数据，storage是一个空间，我用的CvMemStorage*storage=cvCreateMemStorage(0)创建的，detectobjects之前我还用了cvClearMemStorage(storage)，1.1是缩放，2是检测像素大小，CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING是比较方法，一个OPENCV自带的常量。

最后cvSize的返回值是允许的最小脸部大小。每个变量都解释到了吧。之后faces->total就是找到几个脸。

用cvGetSeqElem(faces,i)来取每个脸的数据，取出来的东西是(CvRect*)，要记得TYPECAST，例如CvRectface1=*((CvRect*)cvGetSeqElem(faces,0))。

这样得到的CvRect有4个变量face1.x,face1.y,face1.width,face1.height就是人脸在图片中的位置了。

现在人脸识别最有效的算法是什么？

最好的人脸识别系统在理想情况下比人类识别的表现要好的多。但是一旦环境情况变糟，系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们当然是非常想要开发出一种算法，在各种情况下都能够表现优异。

现在，中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超（音译）宣布他们攻克了这个难题。他们开发了一种叫“高斯”的人脸识别算法首次超过了人类自身。

新的识别系统对于各种平台都能够提供人类级别的识别能力，从手机到电脑游戏中的人脸识别，从安全系统到密码控制等等。任何一个人脸自动识别程序，首先要考虑的就是去构建一个合适的数据集来测试算法。

那需要一个非常大范围的，各种各样的，带着各种复杂动作、光线和表情的，不同脸的图像，各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。

比较幸运的是，已经有这么一个拥有各种不同人脸的标准数据库——LabelledFaces。它拥有超过13,000张不同人脸的图片，它们是从网络上收集的6000个不同的公众人物。

更重要的是，每个人都拥有不止一张人脸图片。当然也存在其他的人脸数据库，但是Labelledfaces目前是计算机科学家们所公认的最具参考价值的测试数据集。

面部识别的任务是去比较两张不同的图片，然后判断他们是否是同一个人。（你可以试试看，能否看出这里展示的每对图片是否是同一个人。）人类在这个数据库上的表现可以达到97.53%的准确度。

但是没有任何一个计算机算法能够达到这个成绩。直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特征，把每张脸图规格化成一个150*120的像素图，这些特征分别是：两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。

然后，算法把每张图片划分成重叠的25*25像素的区域，并用一个数学向量来描述每一个区域的基本特征。做完了这些，就可以比较两张图片的相似度了。但是首先需要知道的是到底要比较什么。

这个时候就需要用到训练数据集了。一般的方法是使用一个独立的数据集来训练算法，然后用同一个数据集中的图片来测试算法。但是当算法面对训练集中完全不同的两张图片的时候，经常都会识别失败。

“当图片的分布发生改变的时候，这种训练方法就一点都不好了。”超超和晓鸥说到。相反，他们用四个拥有不同图片的，完全不同的数据集来测试“高斯”算法。

举个例子，其中一个数据集是著名的Multi-PIE数据库，它包含了337个不同的物体，从15种不同的角度，在19种不同的光照情况下，分别拍摄4组图片。

另一个数据库叫做LifePhotes包含400个不同的人物，每个人物拥有10张图片。用这些数据库训练了算法后，他们最终让新算法在LabelledFaces数据库上进行测试。

目标是去识别出所有匹配和不匹配的图片对。请记住人类在这个数据库上的表现是97.53%的精确度。“我们的“高斯”算法能够达到98.52%的精确度，这也是识别算法第一次击败人类。”超超和晓鸥说到。

这是一个令人印象深刻的结果，因为数据中的照片包含各种各样不同的情况。超超和晓鸥指出，仍然有很多挑战在等着他们。现实情况中，人们可以利用各种附加的线索来识别，比如脖子和肩膀的位置。

“超过人类的表现也许只是一个象征性的成就罢了”他们说。另一个问题是花费在训练新算法上的时间，还有算法需要的内存大小以及识别两幅图所需要的时间。这可以用并行计算和特制处理器等技术来加快算法的运行时间。

总之，精确的人脸自动识别算法已经到来了，而且鉴于现在的事实，这只会更快。

人脸图像如何匹配和识别？

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其提取人脸图像的特征数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出，人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。

这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

有没有什么针对图像识别分类的机器算法？