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本報導解釋了影像辨識的含義，以及影像辨識與電腦視覺、物件本地化和影像檢測有何不同。
影像辨識是電腦視覺和人工智慧（AI）的一個分支，用於分析照片以實現操作自動化。這項技術可以檢測圖片的位置、人、物體和其他方面，並從中推斷。
對於一個人來說，很容易用眼睛看物體或場景，並透過大腦自動辨識物體是不同的。人們可以賦予他們意義。另一方面，視覺辨識對機器來說是一項具有挑戰性的任務，需要大量的處理能力。因此，程式是在深度學習的幫助下製作的。
儘管隨著時間的推移，出現了幾種模仿人類視覺的方法，但影像辨識的主要目的是對檢測到的物體進行分類。 因此，它也被稱為物體檢測。
但影像辨識到底是如何工作的？
影像辨識技術的工作原理是找到突出區域，這些區域是影像或物體中儲存最多資訊的區域。它透過隔離和定位所選影像中，最詳實的部分或特徵來做到這一點，同時忽略了可能不太重要的元素。該技術採用影像辨識演算法，也稱為影像分類，將圖片作為輸入並輸出影像內容。 在確定圖片中的內容之前，必須教授演算法來理解類之間的區別。
影像辨識系統或平台，可以實現業務流程自動化並提高生產力。正因為如此，谷歌、臉書、微軟、蘋果和 Pinterest，以及其他知名公司都在影像辨識技術上花費了大量資金。本報導將簡要概述影像辨識技術。它將涵蓋影像辨識的含義和定義，以及影像辨識與電腦視覺、物件定位和影像檢測有何不同。
影像辨識的含義和定義
在電腦視覺領域，分類、辨識、本地化和檢測等術語通常可以互換使用。因此，許多任務相互交織在一起。 定義術語的含義並解釋其差異非常重要。
影像辨識是一套分析影像，並理解其背後特徵的隱藏表示的演算法和技術。然後，這些學到的表示被應用於，諸如自動將影像分類為不同類別，以及確定專案是否存在以及它們在圖片中的位置等任務。
影像辨識與電腦視覺
許多人交替使用「電腦視覺」和「影像辨識」這兩個詞。物件檢測、影像辨識和影像分類，都是通常用於影像辨識的電腦視覺任務案例。讓我們從影像辨識和電腦視覺之間的區別開始。
電腦視覺（CV，Computer vision）研究運算方法，幫助電腦理解和解釋數位圖片和影像的內容。因此，電腦視覺試圖教電腦檢視和理解，來自攝影機或感測器的視覺資料。人工智慧包括電腦視覺（CV），被稱為人工智慧的眼睛。電腦視覺是允許從圖像或影像串流中，實現任務自動化的方法集合。此外，電腦視覺不僅僅是辨識影像；電腦視覺覺還包括 OCR、人臉檢測和虹膜檢測。可以使用 OCR 將列印或手寫文字，轉換為電腦文字檔案。臉部辨識會自動辨識影像中的面孔。影像監控、生物辨識和機器人是主要用途。同樣，虹膜辨識透過虹膜辨識一個人。虹膜是眼睛的五顏六色的組成部分，有許多不同、錯綜複雜的圖案。
電腦視覺還包括影像辨識作為子集。這是一套檢測、分析和解釋圖片的策略，以幫助決策。它採用了在註釋資料集上訓練的神經網路。與電腦視覺類似，影像辨識的目標是自動執行任務。這些任務在影像辨識方面多種多樣。例如，它們可能是圖片的標記、影像主要物件的位置，或自動駕駛車輛的導航。
影像辨識與物件本地化
其他影像辨識任務包括影像分類和物體檢測。物件本地化是這些任務之一。影像辨識和物件定位通常以相同的方式使用，但兩者之間有很大的區別。顧名思義，物件定位是辨識和繪製影像中，特定物件周圍的框的過程。另一方面，物件本地化不涉及物件分類。 物件本地化試圖找到影像中的主要或最明顯的物件。相比之下，影像辨識試圖在影像中找到有趣的物件，並弄清楚它們屬於哪個類別或類。
影像辨識與影像檢測
影像辨識和影像檢測是兩個術語，有時可以互換使用。然而，在潛在的技術方面存在顯著差異。影像檢測是將影像作為輸入，並定位其中各種專案的過程。一個例子是人臉檢測，它使用演算法來搜尋類似於圖片人臉的模式。當我們只關注檢測時，發現的東西是否值得注意對我們來說沒有區別。影像檢測的唯一目的是區分一件事和另一件事，以計算圖片中包含的唯一實體的數量。因此，圍繞每個專案建立了邊界框。另一方面，影像辨識是找到影像的有趣部分，並弄清楚它們屬於哪種或群體的過程。
結論
現代技術使錄製無窮無盡的圖片和高品質影像，變得極其簡單和快速。但隨著資訊量的增加，出現了一個新的問題：找到更好、更有效的方法來組織這些資訊。傳統上，安排資料流程是一個耗時費力的過程。但影像辨識技術使遠端監控工作成為可能，從而節省資金並改善員工的工作條件和整體健康。Cameralyze 是無需編碼的電腦視覺的首要平台。完整的系統促進了全球企業電腦視覺應用的開發、佈署、可擴充性和安全性。
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