?圖像識別是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。識別過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。簡單來說，圖像識別就是計算機如何像人一樣讀懂圖片的內容。借助圖像識別技術，我們不僅可以通過圖片搜索更快的獲取信息，還可以產生一種新的與外部世界交互的方式，甚至會讓外部世界更加智能的運行。?

目前的圖像識別技術是作為一個工具來幫助我們與外部世界進行交互，只為我們自身的視覺提供了一個輔助作用，所有的行動還需我們自己完成。而當機器真正具有了視覺之后，它們完全有可能代替我們去完成這些行動。目前的圖像識別應用就像是盲人的導盲犬，在盲人行動時為其指引方向；而未來的圖像識別技術將會同其他人工智能技術融合在一起，成為盲人的全職管家，不需要盲人進行任何行動，而是由這個管家幫助其完成所有事情。舉個例子，如果圖像識別是一個工具，就如同我們在駕駛汽車時佩戴谷歌眼鏡，它將外部信息進行分析后傳遞給我們，我們再依據這些信息做出行駛決策；而如果將圖像識別利用在機器視覺和人工智能上，這就如同谷歌的無人駕駛汽車，機器不僅可以對外部信息進行獲取和分析，還全權負責所有的行駛活動，讓我們得到完全解放。?

在人工智能中，感知是通過解釋傳感器的響應而為機器提供它們所處世界的信息，其中它們與人類共有的感知形態包括視覺、聽覺和觸覺，而視覺最為重要，因為視覺是一切行動的基礎。人類感覺信息中的80%都是視覺信息，機器視覺之于人工智能的意義就是視覺之于人類的意義，而決定著機器視覺的就是圖像識別技術。?

更重要的是，在某些應用場景，機器視覺比人類的生理視覺更具優勢，它更加準確、客觀和穩定。人類視覺有著天然的局限，我們看起來能立刻且毫無費力的感知世界，而且似乎也能詳細生動的感知整個視覺場景，但這只是一個錯覺，只有投射到眼球中心的視覺場景的中間部分，我們才能詳細而色彩鮮明的看清楚。偏離中間大約10度的位置，神經細胞更加分散并且只能探知光和陰影。也就是說，在我們視覺世界的邊緣是無色、模糊的。因此，我們才會存在“變化盲視”，才會在經歷著多樣事物發生時，僅僅關注其中一樣，而忽視了其他事物的發生，或者不知道它們的發生。而機器在這方面就有著更多的優勢，它們能夠發現和記錄視力所及范圍內發生的所有事情。拿應用最廣的視頻監控來說，傳統監控需要有人在電視墻前時刻保持高度警惕，然后再通過自己對視頻的判斷來得出結論，但這往往會因為人的疲勞、視覺局限和注意力分散等原因影響監控效果。但有了成熟的圖像識別技術之后，再加以人工智能的支持，計算機就可以自行對視頻進行分析和判斷，發現異常情況直接報警，帶來了更高的效率和準確度；在反恐領域，借助機器的人臉識別技術也要遠遠優于人的主觀判斷。?

圖像識別技術，連接著機器和這個一無所知的世界，幫助它越發了解這個世界，并最終代替我們完成更多的任務。賽麥吉作為一家致力于影像測試卡的高新技術企業，為我國的識別技術以及人工智能技術的進步奉獻自己的力量。

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