图像识别技术的突破，正在改变机器了解世界的方式。人类之所以能从照片以及各类场景中区分识别出不同的物品、人物、动物等元素，是因为人类有着聪明的大脑和视觉上的先天能力。

可想让机器像人一样“看懂”这个世界，并不是件容易事，机器并不具备这种对图像进行识别分类的能力。因此，机器该如何学习识图分类？就成为一个非常值得思考的问题。随着人工智能的发展，AI图像识别技术便可以通过使用计算机视觉应用程序和图像识别技术来训练机器，使其了解学习这些人类视觉上所获得的信息。

什么是AI图像识别技术？

AI图像识别技术的出现，使得计算机视觉模型得以检测、识别图像并执行分类，使得机器也能“看懂”世界。作为人工智能和计算机视觉的一个分支，AI图像识别技术结合了深度学习技术，为诸多现实应用提供有力的支持。

什么是AI图像识别技术呢？AI图像识别技术就是利用技术对图像进行处理、分析和理解，借助深度学习技术准确识别检测到的物体并将其分类为各种预定类别，并对质量不佳的图像进行一系列的增强与重建技术手段，从而有效改善图像质量。

AI图像识别的原理是怎样的？

AI图像识别技术的原理主要是需处理具有一定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，而是根据研究人员的实践，结合计算机程序对相关内容进行模拟并予以实现。该技术的计算机实现与人类对图像识别的基本原理基本类似，包括人类感觉及视觉等方面，只是计算机不会受到任何因素的影响。

人类识别图像是依靠图像所具有的本身特征分类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片，在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。

计算机也采用同样的原理识别图像，采用对图像重要特征的分类和提取，并有效排除无用的多余特征，进而使图像识别得以实现。有时计算机对上述特征的提取比较明显，有时就比较普通，这将对计算机图像识别的效率产生较大影响。

AI图像识别是如何工作的？

由于图像识别技术的产生是基于人工智能的基础上，所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像的过程大体一致，归纳起来，该过程主要包括4个步骤：1、获取信息：将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换；2、信息预处理：采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高；3、抽取及选择特征：在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离、识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取；4、设计分类器及分类决策，其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别不断地提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。

AI图像识别技术有哪些应用？

如今，AI图像识别技术被广泛应用于各行各业，如安全领域中的人脸识别、指纹识别，零售领域中的商品识别、商品条码识别，交通领域中的车牌号识别、交通标志识别，军事领域中的飞行物识别、地形勘察等。而AI图像识别技术在工业领域中的运用，有效地推动AI技术与工业的深度融合，让工业机器看懂并了解世界。

目前，菲特依托光学、人工智能等技术所研发的AI图像算法平台，有效地解决了AI视觉检测在工业制造应用落地中的缺陷数据管理复杂、AI算法门槛高、现场部署难等问题，操作简单，零代码，模型一键下发，可直接部署于菲特的智能相机、算力盒子、AIBox等检测设备上，让深度学习的落地步骤更加清晰，将AI视觉检测应用到真实的生产环境中。