图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。

关键词人工智能 图像识别 深度学习

1 概述

图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。

传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。

衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

识别成文字的软件有：

1、《文字提取》

拍照取字即时翻译软件app，文字提取是一款功能比较不错的扫描提取文字软件，利用比较先进的图像识别技术，将上的文字识别为可编辑的内容，还能将识别结果翻译成多国语言。

2、《扫描全能王》

扫描全能王是一款拥有文件扫描以及文字提取识别和PDF内容编辑与PDF分割合并，并且具有PDF转Word、电子签名等功能于一体的智能扫描软件。此软件app受众较广。

3、《手机扫描王》

使用OCR技术将图像转换为文本并导出可搜索的PDF文件，比较方便的实用功能，智能图像优化，自动边界检测和裁剪，转换和旋转图像，简单易操作。

4、《扫描王》

具有OCR功能，可以识别文字，OCR文字识别，拍纸质文件，可以识别的文字内容，让内容分享变得更简单。

5、《转文字》

支持持拍照识别以及相册识别功能，具有较为精准的识别功能，并且操作简单，同时拥有识别结果进行二次编辑的功能、还可以进行导出、翻译、朗读，等一些比较专业的OCR文字识别软件。

图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。

图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。

图为大脑神经元

图像识别的要点： 图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别，其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。

图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。

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编程的注意事项：编程时不要将简单的处理繁杂化，同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂，这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。

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注意事项

有概念不清晰的请至网上自行查阅。

文中内容纯属个人经验，对借鉴此产生的后果概不负责。