圖像識別技術主要依賴於哪些領域

① 現階段的圖像識別技術可以運用到哪些行業呢

圖像識別這個領域長期屬於科研人士的領域，工業化的應用相對較少，因此在學術圈和工業界有很大的鴻溝。搞科研的不知道這些技術能做些什麼，他們理想的應用場景大多不靠譜。工業界也不了解圖像技術，遇到問題也不會想到通過圖像演算法來解決。樓主提到的這位老師，掌握了很多圖像相關技術，並做了很多demo場景，大多都是科研圈裡經常討論的應用場景。基本所有搞圖像研究的人都能想到這些應用方向。個人覺得首先要定大方向。然後找合作人，建團隊。只是做一點技術外包，太浪費技術了。有兩個最常見的大方向，一是2B的整體解決方案，二是2C的移動互聯網應用。如果選2B的整體解決方案，相對比較穩定，但發展不會很快。需要找一個公關很強的合夥人，然後一個簡單的外包技術團隊。產品不是簡單的提供技術和介面，要做成一個完整的系統或解決方案，才能賣出價錢。現在很多國企事業單位都有一些項目需要用到圖像相關演算法技術，價格也不錯，關鍵是能不能談下來。如果選2C的移動互聯網應用，可能發展很快，也可能有很大風險，但只要選定這條路，後面機會還是很多的。同樣需要合夥人，需要一個執行力很強的互聯網團隊，還需要一個啟動idea。搞科研的人，自己組團隊比較難，打包加入或者合並到一個團隊中相對機會多一些，最關鍵的是轉變成互聯網思維。對於2C的項目，聚焦很重要，不能搞這么多方向，選一個點做到極致，市面上NO.1的水平。

不要選那種大而牛的項目，也不要選得太科研前沿，一定要簡單實用。科研上很成熟的技術，到了實際場景中大多數都會掛掉，還是要根據實戰情況來定製。前面有人提到過名片全能王，就是一個非常好的例子。看起來簡單的圖像矯正和文字識別，可以做成上億的用戶量。產品還是以圖像識別技術為核心，但他們做到了業內最好的水平。其實技術也不難，但需要全力以赴做這一個點到極致。千萬別去做什麼自然場景物體識別搜索一類的大方向，一是大公司都在盯著，二是大公司投入那麼多都還沒做出來呢。垂直的小方向，幾十億的蛋糕，那些大公司也看不起，小公司做不成，但你做成了足夠你吃了。

前面還有匿名用戶表示悲觀，他看到的和那些整天在屋子裡搞科研的博士看到的一樣多，很多科研人士對用戶需求和工業界發展了解太少，在那些誰都能想到的理想場景中當然只能看到絕望。如果想創業，就要走出去，和各種各樣的人打交道，要行動起來，在實戰中才能找到突破點。移動互聯網給了圖像演算法大量的新的應用場景，幾年後回頭看，你會發現很多機會只是現在沒發現。

② 圖像識別的具體應用

圖像識別技術是人工智慧研究的一個重要分支，也是人們日常生活中使用最廣泛的人工智慧技術之一。近年來，隨著深度學習技術的發展，圖像識別准確率顯著提高。本論文研究了圖像識別的傳統技術和深度學習技術，分析了深度學習技術的幾點不足，並給出未來可行的解決方案。
【關鍵詞】人工智慧 圖像識別 深度學習
1 概述
圖像識別技術是人工智慧研究的一個重要分支，其是以圖像為基礎，利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別不同模式的對象的技術。目前圖像識別技術的應用十分廣泛，在安全領域，有人臉識別，指紋識別等；在軍事領域，有地形勘察，飛行物識別等；在交通領域，有交通標志識別、車牌號識別等。圖像識別技術的研究是更高級的圖像理解、機器人、無人駕駛等技術的重要基礎。
傳統圖像識別技術主要由圖像處理、特徵提取、分類器設計等步驟構成。通過專家設計、提取出圖像特徵，對圖像進行識別、分類。近年來深度學習的發展，大大提高了圖像識別的准確率。深度學習從大量數據中學習知識（特徵），自動完成特徵提取與分類任務。但是目前的深度學習技術過於依賴大數據，只有在擁有大量標記訓練樣本的情況下才能夠取得較好的識別效果。