손으로 쓴 수많은 디지털 이미지에서 컴퓨터가 해당 숫자를 식별하게 하세요. 인공지능 기술이란 무엇일까요?

인공지능 영상인식 기술입니다.

기존의 이미지 인식 과정은 이미지 획득 → 이미지 전처리 → 특징 추출 → 이미지 인식의 4단계로 나누어집니다. 이미지 인식 소프트웨어는 해외에서는 Cognex 등이 대표하고, 국내에서는 Map Intelligence, Haishen Technology 등이 대표하고 있습니다. 또한 지리학에서는 원격탐사 영상을 분류하는 기술을 말한다.

다음은 영상인식 기술 관련 분야를 소개한다.

영상인식은 인공지능의 중요한 분야이다. 인간의 이미지 인식 활동을 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램을 준비하기 위해 다양한 이미지 인식 모델이 제안되었습니다. 예를 들어 템플릿 일치 모델이 있습니다. 이 모델은 이미지를 인식하려면 과거 경험에서 이 이미지에 대한 기억 모델(템플릿이라고도 함)이 있어야 한다고 믿습니다. 현재 자극이 뇌의 템플릿과 일치하면 이미지가 인식됩니다.

예를 들어 A라는 글자가 있고, 마음 속에 A라는 템플릿이 있고, A라는 글자의 크기나 방향, 모양이 A라는 템플릿과 완전히 일치한다면, A라는 글자는 인식됩니다. 이 모델은 간단하고 명확하며 실제로 적용하기 쉽습니다. 그러나 이 모델은 이미지가 인식되기 위해서는 뇌의 템플릿과 완전히 일치해야 함을 강조합니다. 실제로 사람들은 뇌의 템플릿과 완전히 일치하는 이미지뿐만 아니라 완전히 일치하지 않는 이미지도 인식할 수 있습니다. 템플릿으로.

예를 들어 사람들은 특정 문자 A뿐만 아니라 인쇄된 문자, 손으로 쓴 문자, 잘못된 방향의 문자, 다양한 크기의 다양한 문자 A를 인식할 수 있습니다. 동시에, 사람들이 인식할 수 있는 이미지는 매우 많습니다. 인식된 모든 이미지가 뇌에 해당 템플릿을 갖고 있다면 불가능합니다.

템플릿 매칭 모델의 문제점을 해결하기 위해 게슈탈트 심리학자들은 프로토타입 매칭 모델을 제안했습니다. 이 모델은 장기 기억에 저장되는 것은 인식할 수 있는 수많은 템플릿이 아니라 이미지의 특정 "유사성"이라고 믿습니다. 이미지에서 추출된 "유사성"은 인식할 이미지를 테스트하기 위한 프로토타입으로 사용될 수 있습니다. 유사한 프로토타입이 발견되면 이미지가 인식됩니다.

위 정보는 바이두백과사전 - 이미지 인식