圖像識(shí)別原理主要是需處理具有一定復(fù)雜性的信息，處理技術(shù)并不是隨意出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)中，結(jié)合計(jì)算機(jī)程序?qū)ο嚓P(guān)內(nèi)容模擬并予以實(shí)現(xiàn)。圖像識(shí)別的過(guò)程歸納起來(lái)主要包括4個(gè)步驟：

獲取信息：主要是指將聲音和光等信息通過(guò)傳感器向電信號(hào)轉(zhuǎn)換，也就是對(duì)識(shí)別對(duì)象的基本信息進(jìn)行獲取，并將其向計(jì)算機(jī)可識(shí)別的信息轉(zhuǎn)換。

信息預(yù)處理：主要是指采用去噪、變換及平滑等操作對(duì)圖像進(jìn)行處理，基于此使圖像的重要特點(diǎn)提高。

抽取及選擇特征：主要是指在模式識(shí)別中，抽取及選擇圖像特征，概括而言就是識(shí)別圖像具有種類(lèi)多樣的特點(diǎn)，如采用一定方式分離，就要識(shí)別圖像的特征，獲取特征也被稱(chēng)為特征抽��；在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。

設(shè)計(jì)分類(lèi)器及分類(lèi)決策：其中設(shè)計(jì)分類(lèi)器就是根據(jù)訓(xùn)練對(duì)識(shí)別規(guī)則進(jìn)行制定，基于此識(shí)別規(guī)則能夠得到特征的主要種類(lèi)，進(jìn)而使圖像識(shí)別的不斷提高辨識(shí)率，此后再通過(guò)識(shí)別特殊特征，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的評(píng)價(jià)和確認(rèn)。

ISP特性

AECAGC，自動(dòng)曝光和增益控制

AWB，自動(dòng)白平衡

AFC，自動(dòng)對(duì)焦

DPC，壞點(diǎn)檢測(cè)

LENC，鏡頭陰影校正

Ø  CCM，色彩校正矩陣

50/60Hz 燈光閃爍消除

增強(qiáng)色彩插值（去馬賽克）

伽馬校正

圖像降噪

銳化增強(qiáng)

亮度、飽和度、色度和對(duì)比度控制

數(shù)字變焦（放大4x，縮小16x）

ARC，自動(dòng)動(dòng)態(tài)范圍控制（僅支持HDR）

閃光燈控制

機(jī)械快門(mén)控制

作為一門(mén)科技含量較高的新興技術(shù)，AI的圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)與用戶(hù)的生活緊密結(jié)合在一起，許多科技巨頭也開(kāi)始了在圖像識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的布局：

Facebook簽下的人工智能專(zhuān)家Yann LeCun最重大的成就就是在圖像識(shí)別領(lǐng)域，其提出的LeNet為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在應(yīng)用到各種不同的圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)都取得了不錯(cuò)效果，被認(rèn)為是通用圖像識(shí)別系統(tǒng)的代表之一；Google 借助模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”通過(guò)對(duì)數(shù)百萬(wàn)份 YouTube 視頻的學(xué)習(xí)自行掌握了貓的關(guān)鍵特征，這是機(jī)器在沒(méi)有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。負(fù)責(zé)這個(gè)項(xiàng)目的Andrew NG已經(jīng)轉(zhuǎn)投百度領(lǐng)導(dǎo)百度研究院，其一個(gè)重要的研究方向就是人工智能和圖像識(shí)別。這也能看出國(guó)內(nèi)科技公司對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)以及人工智能技術(shù)的重視程度。

圖像識(shí)別是一個(gè)非常抽象的領(lǐng)域。當(dāng)應(yīng)用于具體情境時(shí)，其改變企業(yè)的潛力是無(wú)可辯駁的。圖像識(shí)別技術(shù)，連接著機(jī)器和這個(gè)一無(wú)所知的世界，幫助它越發(fā)了解這個(gè)世界，并最終代替我們完成更多的任務(wù)。

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