图像识别教程

图像识别是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够“看”懂图片中的内容。本教程将为您介绍图像识别的基本概念、常用算法和应用场景。

基本概念

图像识别是指让计算机通过图像处理技术，从图像中提取出具有辨识度的特征，并对其进行分类和识别的过程。

常用算法

1. 传统算法

• 特征提取：如SIFT、SURF等算法，用于从图像中提取关键点。
• 分类器：如支持向量机（SVM）、决策树等，用于对提取的特征进行分类。

2. 深度学习算法

• 卷积神经网络（CNN）：通过多层卷积和池化操作，自动提取图像特征。
• 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如视频识别。

应用场景

• 人脸识别：如手机解锁、门禁系统等。
• 自动驾驶：通过识别道路标志、行人等，实现自动驾驶。
• 医学影像分析：如病变检测、肿瘤识别等。

扩展阅读

更多关于图像识别的资料，请访问图像识别专题。

图像识别示例