[发明专利]一种利用AI算法的智能图像识别方法

说明书

本发明公开了一种利用AI算法的智能图像识别方法，它包括以下步骤：步骤1：获取图像信息；步骤2：图像预处理；步骤3：图像特征抽取和选择；步骤4：分类器设计；步骤5：分类决策。有益效果在于：本发明的基于AI算法的智能图像识别方法在识别图像过程中，对于在特定识别模式下出现识别错误情况时，错误纠正识别规则启动，人工修订识别结果，并添加错误情况下的错误纠正识别规则，使得识别方法基于AI算法下可以自动学习错误纠正识别规则，提高图像的识别精准度。

技术领域

本发明涉及到智能图像识别的方法领域，本发明涉及一种利用AI算法的智能图像识别方法。

背景技术

人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别是人工智能的一个重要领域。主要的图像识别方法有基于神经网络的图像识别方法、基于小波矩的图像识别方法等。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。

数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。

现有的基于AI算法的智能图像识别方法在识别图像过程中，对于在特定识别模式下出现识别错误情况时，缺少及时纠正方法，进而影响图像识别精准度，因此需要一种新型的图像识别方法来解决现有的问题。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种利用AI算法的智能图像识别方法。

本发明通过以下技术方案来实现上述目的：

一种利用AI算法的智能图像识别方法，它包括以下步骤：

步骤1：获取图像信息；

步骤2：图像预处理；

步骤3：图像特征抽取和选择；

步骤4：分类器设计；

步骤5：分类决策。

进一步的，所述获取图像信息为通过传感器将光和声信息转换为电信息，所述获取图像信息通过传感器进行，并通过图像处理器和音频处理器对声光图像进行信息转换，图像类型包括模拟图像、数字图像、矢量图象和位图图像。

进一步的，所述图像预处理包括去噪、平滑、中值滤波、梯度算子、和变换，所述变换包括图像求反、对比度拉伸、动态范围压缩和灰度级切片，所述图像预处理过程包括数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强。