圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的一個(gè)重要范疇，它是指對(duì)圖像停止物體辨認(rèn)，以不同方式辨認(rèn)各種目的和物體的技術(shù)，數(shù)字圖像處置與辨認(rèn)的研討很早，已有近50年的歷史，與模仿圖像相比，數(shù)字圖像具有存儲(chǔ)、傳輸便當(dāng)且可緊縮、傳輸過程中失真小、處置便當(dāng)?shù)葍?yōu)點(diǎn)。
這些都為圖像辨認(rèn)技術(shù)的開展提供了強(qiáng)大的推進(jìn)力，物體辨認(rèn)主要是指對(duì)三維世界中物體和環(huán)境的感知和認(rèn)知，屬于計(jì)算機(jī)視覺的范疇，是以數(shù)字圖像處置與辨認(rèn)為根底，分離人工智能、系統(tǒng)科學(xué)等學(xué)科的研討方向，其研討成果普遍應(yīng)用于各種工業(yè)和檢測(cè)機(jī)器人，現(xiàn)代圖像辨認(rèn)技術(shù)的缺乏之一是自順應(yīng)性能差，一旦目的圖像被強(qiáng)噪聲污染或目的圖像存在較大的不完好性。
常常得不到理想的結(jié)果，圖像辨認(rèn)問題的數(shù)學(xué)性質(zhì)屬于從形式空間到類別空間的映射問題，目前，在圖像辨認(rèn)的開展中，主要有三種辨認(rèn)辦法：統(tǒng)計(jì)形式辨認(rèn)、構(gòu)造形式辨認(rèn)和含糊形式辨認(rèn)，圖像分割是圖像處置中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，自1970年代以來(lái)，其研討已有幾十年的歷史，不斷遭到人們的高度注重，到目前為止，曾經(jīng)在各種理論的協(xié)助下提出了數(shù)千種分割，算法和這方面的研討依然活潑。
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