圖像識別的本質(zhì)是什么？圖像識別是人工智能的一個最重要難點。人類識別圖像是先識別圖像中的主要特征。人類的“圖像識別算法”是“超并行”的。就像量子算法一樣，每次搜索都是一個2的n次方個點的子集。但又比量子

圖像識別的本質(zhì)是什么？

圖像識別是人工智能的一個最重要難點。人類識別圖像是先識別圖像中的主要特征。人類的“圖像識別算法”是“超并行”的。就像量子算法一樣，每次搜索都是一個2的n次方個點的子集。但又比量子算法靈活，不一定有“解析”形式，可能是“雞啄米”式的，甚至是“靈感直覺”式的，一擊即中。

目前人類的人工智能圖像識別算法，可以說，都是解析形式的，即便是遺傳算法、進(jìn)化算法、模擬退火算法，還有什么多策略綜合，加上什么模糊算法，甚至想構(gòu)造什么純隨機(jī)策略參數(shù)來改善搜索效率。所做的一切，讓目前的圖像識別效率，仍然沒有重大突破，只是硬件規(guī)模紅利和效率而已，與現(xiàn)在的人工智能的所謂突破是“并行”的：圖像識別效率如果有性質(zhì)上的根本突破，人工智能就能向人腦逼近一大步了！

目前人類在圖像識別技術(shù)上，可能有重大進(jìn)展！但不是商人們雇傭的專家能做出來的！他們被錢“遮望眼”了，沒那想象力和創(chuàng)造力！

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識別)的算法寫成函數(shù)了，那我們還有必要去學(xué)習(xí)這些算法嗎？

那要看你的目的是什么了。舉例，汽車現(xiàn)在那么先進(jìn)和易用了，還需要了解變速箱的原理嗎？那得看你的目的是什么了，如果只是普通的開車，不需要了解。如果是修車師傅，那得了解。如果是汽車廠家工程師，那得非常了解。簡單來說，看具體需求。

計算機(jī)識別圖像的原理是什么？

cmos圖像傳感器將從光學(xué)系統(tǒng)得到的光強(qiáng)信號和顏色信息，經(jīng)過光電轉(zhuǎn)換變成可以由數(shù)字電路處理的位圖信息，并送到類似digic4的數(shù)字處理芯片進(jìn)行進(jìn)一步的降噪等處理，最終形成我們需要的圖片。

圖像識別有哪些具體的方法？

模式識別的理論與方法，有代表性的圖像識別方法主要有以下三類。

統(tǒng)計圖像識別方法、結(jié)構(gòu)圖像識別方法、模糊圖像識別方法。