简介：许多朋友问有关人工智能如何看图像的问题。本文的首席执行官注释将为您提供一个详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
???人工智能的“智慧” - 机器视觉技术？
？机器视觉在电气工程和工程数学中的应用已被广泛使用，这两个课程是大学阶段的专业强制性课程。机器视觉在申请过程中标识图像，这是计算机视觉系统的工作识别图像过程，即使用大数据的目视分析和在神经元领域的计算机研究，而机器视觉使用机器来观察图像？因此，让我们看看如何识别图片？！
一：？提取图像功能？
???机器视觉系统分为两个部分：硬件设备和软件算法。进入计算机的机器视觉系统的一组图像将具有计算机的特定设备，以进行一些预处理。当然，此处理的过程也分为许多步骤，但总的来说，有必要使用功能提取来实现第一个步骤的计算机视觉基本级别识别效果吗？
二 ：？连接大数据以进行比较，然后加深计算机网络？
???计算机系统将通过预测提取功能的一些模型预测来编写一些代码，以形成一些主要的图像识别并输入21世纪，这使我们的互联网开发受益并改善了某些数据信息。机器也更容易，但是计算机视觉系统必须通过多个刻度处理。该机器会自动从某些大图中总结对象的特征。在总结某些事物的基本特征之后，它将使用计算机的视觉技术，然后执行进一步的神经网络图像识别？输入图片信息信息。在计算机系统的第一层面，摄取图片的边缘，然后在计算机的神经操作下，神经系统中的深网继续提取更复杂的结构。整个结构，然后输出比较。但是，某些计算机的输出图像与您搜索的图像视觉不同。这种技术在医疗生活和军事中具有重大应用。
三：？改进了图像识别图像的原理，传达图片信息？
最终分析，我们使用计算机网络识别来传达机器视觉的应用。通过深度计算机网络，可以识别一些图像。在当今时代的技术突破下，面部识别甚至可以达到一百万的一百万中的一百万。通常，我们的机器的图像识别与人类眼球图像识别相似。它的开发和研究还使用人眼识别图像作为铺平道路的方式。开发技术的进步将大大减少机器识别的困难，从而更多地适用于生活。
通常，机器视觉的图像可以在申请过程中分为以下步骤。首先，我们必须首先提取基本信息功能以在数据库中进行比较。图像更接近其大数据中的图像。互联网时代的高速发展？在识别图片的过程中，某些错误率已降至1亿吨。
在视野方面，AI和人类之间的差距有多大？来自加州大学伯克利大学等大学的研究人员创建了一个包含7,500个“自然对抗机构”的数据集。在测试了许多机器视觉系统之后，发现AI的准确性降低了90％！在某些情况下，该软件只能识别2％-3％的图像。如果此AI用于自动驾驶汽车，则后果敢于想象！
近年来，计算机视觉得到了极大的改进，但是仍然有可能犯严重错误。有很多错误，以至于有一个研究领域致力于研究AI经常被误解的图片，称为“对抗图像”。将它们视为计算机的光学错觉。当您在树上看到一只猫时，人工智能看到一只松鼠。
研究这些图像是必要的。当我们将机器视觉系统置于新技术（例如AI安全摄像机和自动驾驶汽车）等新技术的核心位置时，我们相信计算机与我们看到的世界相同。对抗图像证明这不是案子。
对抗图像使用机器学习系统中的弱点
但是，尽管该领域的许多注意点都集中在旨在欺骗AI的图片上（例如Google的算法错误地认为3D印刷的乌龟被认为是枪），但这些令人困惑的图像自然而然地看上去很自然图像，甚至是更令人担忧的是，这表明即使我们不是专门生产的，视觉系统也会犯错误。
为了证明这一点，来自加利福尼亚大学伯克利分校，华盛顿大学和芝加哥大学的一群研究人员创建了一个包含7,500个“自然对抗性例子”的数据集。他们在这些数据上测试了许多机器。视觉系统发现其准确性降低了90％，在某些情况下，该软件只能识别2％-3％的图像。
以下是一些“自然对抗实例”数据集的一些示例：
数据有望帮助培养更强的视觉系统
研究人员在论文中说，这些数据有望帮助培养更强的视觉系统。他们解释说，这些图像使用了“深处缺陷”，这些缺陷源自软件“过度依赖颜色，质地和背景线索”来识别它的内容锯。
例如，在下图中，AI错误地将左侧的图片用作指甲，这可能是由于图片的木纹背景。没有真正的蜂鸟的事实。
以下四张蜻蜓照片分析了颜色和纹理后，AI将被识别为臭鼬，香蕉，海狮和从左到右的手套。我们可以看到为什么AI从每张图片中犯了错误。
AI系统将使这些错误不是新闻。多年来，研究人员一直警告说，深度学习创建的视觉系统是“浅”和“脆弱的”，他们不会灵活地理解一些几乎相同的微妙差异在世界上像人类一样。
这些AI系统经过数千个示例进行培训，但我们通常不知道图片中哪些确切的要素用于做出判断。
一些研究表明，考虑到整体形状和内容，该算法并不是整体上的图像，而是关注特定的纹理和细节。该数据集给出的结果似乎支持此解释。例如，明亮的表面上的透明阴影将被错误地识别为太阳。
AI视觉系统真的没有保存吗？
但这是否意味着这些机器视觉系统没有得到保存？完全没有保存。从基因上讲，这些系统犯的错误是小错误，例如将排水盖识别为沙井，并错误地被视为豪华汽车。
尽管研究人员说这些“自然对抗示例”欺骗了各种视觉系统，但这并不意味着所有系统都可以作弊。许多机器视觉系统非常专业，例如那些用于识别医学扫描图像中疾病的专业系统。系统有自己的缺点，可能不了解世界和人类，这不会影响他们对癌症的发现和诊断。
机器视觉系统有时可能是快速且缺陷的，但通常会产生结果。类似的研究暴露了机器成像研究中的盲点和差距。下一步的下一个任务是如何填补这些盲点。
德国研究团队给出了一个原因是出乎意料的原因：人类将注意地图中对象的形状，深度学习计算机系统中使用的算法是不同的，并且它将研究对象的纹理。
首先，人类向算法显示大量图片。有些图片有猫和一些猫。该算法从图片中找到了“特定模式”，然后使用该模式做出判断，以查看在我从未见过的图片面对面时应发布什么样的标签。
神经网络体系结构是根据人类视觉系统开发的，并且网络连接在一起以从图片中提取抽象特征。神经网络系统通过一系列连接绘制正确的答案，但是整个处理过程非常神秘，非常神秘，人类通常只能在事实形成之后解释这个神秘的过程。研究人员修改图片，欺骗神经网络并查看会发生什么。研究人员发现，即使只是一个小修改，该系统也会给出一个完全错误的答案。当修改非常大时，系统甚至无法标记图片。也有一些研究人员追踪互联网，以查看单个神经元对图像的反应并了解系统所学的内容。
由德国图宾森大学的科学家Geirhos领导的团队采用了一种独特的研究方法。当识别出尴尬的图像时，系统的性能比人类更好。神经网络无与伦比。即使图像的图像在人眼睛的眼睛中也没有不同，算法也会造成错误。当您在长时间内添加很多噪音时，图中的物体的形状基本上不会是做作的;但是，即使您只是添加了少量的噪音，也会迅速扭曲本地位置的结构。研究人员提出了一个技巧来测试人类和深度学习系统处理图片的方式。
该算法将图像分为小块。接下来，它不会逐渐将信息整合到抽象的高级功能中。取而代之的是，它将给出每个小决定，例如包含自行车和鸟的这件作品。隔离，算法将决定收集，以及判断图中的内容。例如，还有更多包括自行车线索的小块，因此图中的对象是自行车。算法不考虑小块之间的空间关系。结果证明，识别对象时系统的准确性是高的。
随着医学图像智能诊断的快速发展，为了满足日益复杂的医学图像分析和处理的要求，人工智能方法已成为近年来医学图像处理技术开发的研究热点。过去五年中，人工智能方法在医学图像处理领域的进展。方法：对医学图像处理领域中几种主要人工智能方法的应用并总结了这些方法在医疗中的各种分支中的应用图像处理，并分析了不同方法之间的优点和缺点。归因：人工智能方法的应用主要在医学图像分割，图像分布，图像分布，图像融合，图像压缩，图像重建和其他领域的领域中计算和多-A绅士技术；涉及MR图像，超声图像，PET图像，CT图像和医学红外图像。结论：由于医学成像图像的比较程度较低，不同组织的特征具有很大的可变性，并且不同的组织边界，模糊的结构，例如由于血管和神经很复杂，并且没有共同的方法可以实现对任何医学图像的绝对理想治疗效果。改进的人工智能方法和传统图像处理方法的结合可以彼此增长和弥补，这将是医学图像处理技术的重要发展趋势。关键字：医学图像；医疗图像处理；人工智能
AI指南机器人进入科学和技术展览馆，将“注意”您；当您饥饿时，走进无人超市。让“老司机”带您旅行... AI为我们打开了一个新的“视图”世界。它如何“理解”这个世界逐步？
对于人类而言，“看到”几乎是一种固有的能力 - 当他们看到父母的脸时，诞生了几个月的babies，我们仍然可以从昏暗的光线下从数十米以外的数十米以外的其他米处认出朋友。只有很少的细节才能互相识别的能力。但是，对于计算机而言，这种“容易”的能力确实很难。
因为对于人类而言，“看到”的过程通常仅在几秒钟内发生，而且几乎完全是潜意识的，而且几乎没有错误（例如，当我们人类看到猫，尽管它们非常相似，所以我们可以仍然可以立即将它们与猫和狗区分开），对于计算机，图像只是一串数据。
近年来，AI技术的快速发展使“计算机视觉”成为最热门的人工智能子场之一。计算机视觉的目的是复制人类视觉的强大能力。
我们大脑中有很多视网膜神经细胞，超过40亿个神经元将处理我们的视觉信息。视觉占据人们对外界的感知的70％。
人的大脑可以完美地处理这一系列的视觉信息，以帮助我们理解世界并做出判断。当您看到狗的照片时，您可以很容易地知道这只狗的头发和多样性，甚至可能知道它的身高和体重没有这张图片是模糊的，嘈杂的还是条纹，AI将是“愚蠢的”。
为什么这样？
因为重塑人类的视野不仅是一个困难的主题，而且是一系列互锁的过程。
研究认为，人们看着相对较高的语义信息，例如目标的形状。计算机正在查看相对较低的细节，例如纹理。
AI的神经网络架构是根据人类视觉系统开发的。”在图像中，系统的性能比人类更好，但是如果图像的图像扭曲的图像略有不同（人眼的方式没有不同），则算法是完全无能的。
发生了什么？即使这是少量的噪音，为什么会发生如此巨大的变化？
答案是纹理。当噪声添加到图像中时，图中对象的形状将不会受到影响，但是本地体系结构将很快变形。
多伦多大学的计算机视觉科学家Johntsotsos指出：“线段小组以相同的方式排列，这是质地。”
这也表明，人类和机器的“见”显然是不同的。当然，随着技术的发展，算法将变得越来越准确，并且AI逐渐接近人类的视野。
1.算法模型是AI的“大脑”
如果人类通过“智慧的大脑”了解世界，那么算法模型就是AI的“大脑”。
AI目标是创建具有高级智能的计算机。该算法和技术的一部分是算法和技术的一部分，已经借鉴了人类大脑的当前研究结果。当前流行的AI系统使用的人工神经网络是模拟人脑的神经网络，建立了简单的模型，并组成了简单的模型，并且不同的连接方法。
该机器通过复杂的算法和数据构建模型，以获得感知和判断的能力。
这些网络可以像人脑一样学习，例如学习模式识别，翻译语言，学习简单的逻辑推理，甚至创建图像或形成新设计。
其中，模式识别是一个特别重要的功能。因为人类的“识别”取决于其先前的经验和知识，一旦面对成千上万的奇怪面孔，就很难识别。数据。这些神经网络具有数百万个单位和数十亿个连接。
2. AI如何“复制”人们的眼睛？
神经网络是图像处理的“强大助手”。作为计算机视觉的核心问题之一，即图像分类，即将标签分配给输入图像的任务，这通常与机器学习和深度学习密不可分简单地说，神经网络是最早和最简单的深度学习模型。
诺贝尔奖获得者Davidhubel和Torstenwiesel发现，深度学习的许多研究结果与大脑原理的研究密不可分。Davidhubel和Torstenwiesel发现，人类视觉皮层的结构已分类。
例如，当人们看着气球时，大脑的操作过程是：“气球”进入视线（信号摄入） - 大脑皮层的某些细胞的边缘和方向发现了“气球”（初步治疗） - 确定性“气球气球气球”是一个圆形的（抽象），确定该物体是“气球”（进一步的抽象）。
因此，您可以使用人脑的特征来构建类似的多层神经网络和低级别识别图像的主要特征。特征上层的几种基本特征组成。最后，通过多个级别的组合，最终在最高级别上进行。分类？
答案当然是肯定的。这是深度学习系统中最重要的算法 - 卷积神经网络（CNN）的灵感来源。
CNN具有输入层，输出层和各种隐藏层。这些层的某些层是卷积，该层分析结果然后传递到连续层。该过程模拟了人类视觉皮层中的某些运动。
由于这种特征，CNN非常擅长处理图像。相似，视频是图像的叠加，因此它也擅长处理视频内容。通用自动驾驶，面部识别，meitu xiuxiu和生活中的视频处理都已使用CNN。
经典图像分类算法是基于功能强大的CNN设计的。例如，猫的图像只是计算机的一串数据。目前，神经网络的第一层将通过功能检测动物的轮廓。例如，动物的耳朵和眼睛，第三层检测到由这些简单形状组成的动物体部位，例如腿和头部，以及最后一层检测这些部分以形成完整猫的组合。
可以看出，神经网络的每一层都会对图像进行特征检测，分析和判断，然后将结果传递到下一层神经网络。实际上，在这种情况下，神经网络的深度更多复杂，生活更多。
为了更好地训练AI，需要大量标记的图像数据。神经网络将学会将每个图像连接到标签，并匹配以前从未见过的图像。
这样，AI系统可以在各种图像和标识图像中整理元素，并且不再需要标记输入来允许神经网络向自己学习。
对于AI系统，治疗视觉感知与人类一样重要。这也是因为视觉感知对AI的重要性，即计算机视觉（CV）已成为如何“看到”机器的科学。
但是，许多人很容易将计算机视觉与机器视觉（MV）相混淆。尽管他们有同样的事情，但它们仍然有差异。
与对机器视觉量的分析相比，计算机视觉主要通过攻击（例如分类识别）分析。这是一只狗的苹果。或进行身份识别，例如面部识别，车牌识别；例如，人事入侵，徘徊，人群聚会等。
计算机视觉不仅处于浅层层的感知水平，而且大量的高级智能和视觉是密不可分的。如果计算机可以真正理解图像中的场景，那么真正的智能将不再遥远。说计算机愿景本身包含更深刻的普遍智能。
随着技术的持续成熟度，计算机视觉的应用方案正变得广泛。从消费者到企业，计算机视觉技术在大型领域中都占有一席之地。医学图像分析，视频监控，房地产开发和优化等
在已经登陆的这些应用程序中，不容忽视的问题是许多项目处于小规模的试验阶段。相关理论的缺陷导致这些先驱者和创新者遇到了很多挑战。对于大型数据，可以用于AI模型培训的集合，以及需要打破动态图像识别和真实视频分析等技术瓶颈。
目前，AI的图像处理不仅限于图像分类，而且通常还修复了AI的旧图像。当我们观看一些经典的旧电影时，通常很难接受其“高品质图片”质量”。
以传统方式修复这些低质量的电影，不会缓慢提及速度。如果缺乏图像非常大，传统方法也将无法返回天堂。
但是，AI的效率很高。它可以通过机器学习和模型培训填充细节，提高图片的质量，然后使用神经网络着色。最后，完成转录和面部识别。由于缺乏原始图像，AI也可以“开始大脑”，使用其“想象力”并补充缺失的部分。
AI为什么能具有如此高的“想象力”？基本原因是其学习能力。基于生成对抗网络（GAN）的深度学习算法，它证明了计算机视觉任务在图像恢复中具有巨大的潜力。
GAN是基于CNN的模型，其特征是其在对抗状态下的训练。
我们经常使用“球员和裁判”的隐喻来解释甘的基本原理。
在足球比赛中，一些球员经常“假瀑布”使裁判感到困惑，以使他们的进攻或防御行动合规，裁判员负责寻找这些“假瀑布”球员的犯规行为，并对相应的惩罚进行相应的惩罚
在球员和裁判之间的持续对抗中，球员的“假跌倒”的水平越来越高，裁判水平识别“假瀑布”的水平越来越高。
最后，有一天，玩家的“假跌倒”的水平是“纯粹的火”，裁判已被成功欺骗。裁判一直无法确定玩家是“假秋天”还是“真实的秋天”，这是通过这种持续的尝试和身份证明，球员出于自己的目的欺骗了裁判。这是甘的基本原则。
GAN的主要结构包括发电机（G）和判断（D）。在上面的示例中，玩家=发电机，裁判=判断设备。发电机可以是可以随意输出图片的模型。以相同的方式，歧视器（例如生成器）可以是任意的歧视器模型。
以图片为例，G随机生成图片X，您需要D来判断它是否是真实的图片。d（x）表示真实图片的概率。如果d（x）为1，则意味着100％是真实的。（x）0是一个假地图。在理想状态下，d无法确定g产生的图片是否是真实的，
d（x）为0.5，然后实现了我们的目的：生成的模型G，您可以使用它来生成图片。
因此，在培训过程中，G的目标是尽可能多地生成真实的图片，以欺骗和判断网络D。
D的目的是尝试将G和真实图片产生的图片分开。这是一个“游戏”过程。这样，它不仅可以涂色，而且可以将普通的电影晋升为高定义电影。
在学习了此技术后，可以准确固定AI并重建低分辨率图像，而无需原始照片。在图像上“着色”之前，AI分析了图像以区分标志性对象，例如面部，汽车和天空等。。，结合颜色信息以获取颜色信息。
实际上，此过程等于训练一个程序，该程序使其可以“想象”低质量的图像，并且无法完全实现100％的图像恢复。
值得一提的是，甘的作用不仅限于旧照片的颜色。他在涉及图像样式转换的各种任务中使用武术。例如，他会自动产生动漫角色和着色，使马成为斑马，抬高面，作曲等。简而言之，GAN在图像生成和处理维修领域的应用被广泛使用。
5.说明，鲁棒性和安全性的改善，让AI更好地了解世界
AI席卷了数百个行业。作为AI时代的主要入口之一，计算机视觉已成为AI中最大，最广泛的领域。官方数据显示，2016年，我国家的计算机视觉市场的规模仅为11.4亿元人民币。到2019年，中国计算机视觉行业的市场规模增加到219.6亿元人民币。
到2025年，全球计算机视觉市场规模将从2016年的11亿美元增加到262亿美元。
关于计算机视觉技术的研究引发了学术和行业界的浪潮。将来，随着算法的改进，硬件的升级以及5G带来的高速网络和大量数据，计算机视觉技术不可避免地将不可避免地会表现得更具想象力。人类用眼睛“记录”了宏伟的历史。将来，AI真的可以像人类一样“观察”世界吗？
不幸的是，从目前的角度来看，即使我们创建了许多高端AI，这些AI在一个项目中超过了人类，这些机器仍然受到限制。让人工智能像人类一样“看到”世界。
即便如此，我们也不能否认AI的可解释性，鲁棒性和安全性正在不断改善。尽管AI将“理解”这个丰富多彩的世界，但帮助我们更高效，更聪明的完成Morehuman和AI将共同创造一个更加丰富多彩，更聪明的世界。
【参考信息】
[2] Momozhongai赋予了视觉技术，有许多主要的应用市场机会，
[3] Yang Yan图像标签的算法和应用，
[4]机器的心脏计算机视觉，
[5]人工智能知识基础的一条文章了解计算机视觉-CV（基本原理+2个大挑战+8个主要任务+4个应用程序）
[6] Xu Chunjing计算机视觉：机器如何理解世界？
[7] Microsoft Asia研究所计算机视觉：让Cold Machine了解这个色彩丰富的世界，
[8]周野2020年中国计算机视觉行业的市场状况和发展前景分析人工智能爆炸计算机视觉
[9] Yuanfeng在计算机视觉领域的进步领域的深度学习
[10]人工智能进化十分钟，了解人工智能的基本操作原理AI
[11]萝卜兔的神奇图像修复，AI想象的开放
[12] double_v_gan原理，优点和缺点，申请摘要
[13]博客花园卷积神经网络的知识
结论：以上是首席CTO注释为所有人编制人工智能的全部内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关人工智能如何看待图像的图像。forgot在此站点上找到它的更多信息。