检信智能 Allemotion OS图像识别是怎样实现的 图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以不同模式识别各种目标和物体，并对劣质图像进行一系列的增强。图像识别是重构技术手段，从而有效提高图像质量。今天所指的图像识别，不仅是靠人眼，还要借助计算机技术。虽然人类的识别能力非常强大，但对于飞速发展的社会，人类的识别能力已经不能满足我们的需要，因此产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞一样。 用肉眼完全观察细胞是不现实的。这自然会产生用于观察的仪器，例如显微镜。通常当一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此。创造这项技术是为了让计算机代替人类处理大量物理信息，解决人类无法识别或识别率特别低的信息。在一般的工业用途中，使用工业相机拍照，然后通过软件根据图片的灰度差异进行进一步的识别和处理。随着计算机和信息技术的飞速发展，图像识别技术的应用逐渐扩展到多个领域，尤其是人脸和指纹识别、卫星云图像识别、临床医学诊断等领域。通常，图像识别技术主要是指利用计算机根据既定目标，对捕获系统的前端图片进行处理。图像识别技术在日常生活中的应用也非常普遍，比如车牌抓取、商品条码识别、手写识别等。随着这项技术的逐步发展和不断完善，未来将会有更广泛的应用。图像识别以开放API的形式提供给用户。用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动收集关键数据，打造智能业务系统，提高业务效率。

检信智能 Allemotion OS 对图像识别的简单介绍图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种模式的目标和物体。它是深度学习算法的实际应用。现阶段，图像识别技术一般分为人脸识别和产品识别。人脸识别主要用于安检、身份验证和移动支付；产品图像识别主要应用于商品流通领域，尤其是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。传统的图像识别过程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。另外，在地理学中，图像识别是指对遥感图像进行分类的技术。图像识别可以基于图像的主要特征。每个图像都有自己的特点。例如，字母A有一个尖点，P有一个圆，Y的中心有一个锐角。对图像识别过程中眼球运动的研究表明，视线始终集中在图像的主要特征上。此外，眼睛的扫描路径总是从一个特征到另一个特征。可见，在图像识别过程中，感知机制需要剔除冗余输入信息，提取关键信息。同时，大脑中有一种负责信息整合的机制，可以将分阶段获得的信息组织成完整的知觉图像。在人体图像识别系统中，复杂图像的识别往往是通过不同层次的信息处理来实现的。对于一个熟悉的角色，因为你掌握了它的主要特征，你就会把它认作一个单元，不再关注它的细节。这种由孤立的单元材料组成的整体单元称为块，每个块同时被感知。在文字材料的识别中，人们不仅可以将汉字的笔画组合成一个块，还可以将经常一起出现的文字或单词组合成块单元进行识别。在计算机图像识别系统中，图像内容通常由图像特征来描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似于文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建立索引和查询。

什么是语音识别？语音识别有什么作用语言作为人类交流的基本方式，在几千年的历史长河中不断传承。近年来，随着语音识别技术的不断成熟，它在我们的生活中得到了广泛的应用，成为通过自然语言进行人机交互的重要方式之一。语音识别技术如何让机器“理解”人类语言？随着计算机技术的快速发展，人们对机器的依赖已经达到了一个非常高的水平。语音识别技术使人和机器通过自然语言进行交互成为可能。通过语音识别控制房间照明、空调温度和电视相关操作是很常见的。根据识别对象的不同，语音识别任务大致可以分为三类，即孤立词识别、关键词识别(或关键词检测)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别先前已知的孤立词，如“开放”和“封闭”。连续语音识别的任务是识别任何连续的语音，如句子或段落。连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别所有的文本，只检测一些已知关键词出现的位置。根据目标说话人，语音识别技术可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别。前者只能识别一个或几个人的声音，而后者可以被任何人使用。显然，独立于人的语音识别系统更符合实际需求，但比识别特定的人要困难得多。此外，根据语音设备和渠道，可分为桌面(PC)语音识别、电话语音识别和嵌入式设备(手机、PDA等)语音识别。不同的采集通道会扭曲人类发音的声学特征，因此我们需要构建自己的识别系统。语音识别应用广泛。常见的应用系统包括:语音输入系统，比键盘输入更符合人们的日常习惯，也更自然；语音控制系统，即使用语音识别控制设备比手动控制更快更方便，可应用于工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等诸多领域。

让机器听懂人声，这是人们长久以来的梦想。语音识别是一门交叉学科，涉及多学科研究领域。不同领域的研究成果为语音识别的发展做出了贡献。语音识别技术是一种高科技，它可以让机器通过识别和理解的过程将语音信号转换成相应的文本或命令。计算机语音识别过程与人类语音识别过程基本相同。当前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论。一个完整的语音识别系统大致可以分为三个部分：(1)语音特征提取：目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。(2)声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型是识别系统的底层模型，也是语音识别系统中关键的部分。声学模型通常是从获得的语音特征中训练生成的，目的是为每个发音建立一个发音模板。在识别过程中，将未知语音特征与声学模型（模式）进行匹配和比较，计算未知语音的特征向量序列与每个发音模板的距离。声学模型的设计与语言发音的特点密切相关。声学模型单元大小对语音训练数据的大小、语音识别系统的识别率和灵活性有很大影响。(3)语义理解：计算机对语音识别结果的语法和语义进行分析。理解语言的含义，以便做出相应的反应。它通常是通过语言模型来实现的。语音识别技术的应用：语音识别过程实际上就是一个识别过程。就像人们在听语音时，不会将语音与语言的语法结构和语义结构分开，因为当语音的发音模糊时，人们可以利用这些知识来指导理解语言的过程。对于机器来说，语音识别系统也需要使用这些知识，但鉴于语音信号的可变性、动态性和瞬态性，语音识别技术与人脑仍有一定差距。因此，在语音识别技术的选择、应用模式和系统开发等方面都需要专业的设计和调试，以达到良好的应用效果。

检信智能 Allemotion OS 对语音识别的简单介绍 语言作为人类交流的基本方式，在几千年的历史长河中不断传承。近年来，随着语音识别技术的不断成熟，它在我们的生活中得到了广泛的应用，成为通过自然语言进行人机交互的重要方式之一。语音识别技术如何让机器“理解”人类语言？随着计算机技术的快速发展，人们对机器的依赖已经达到了一个非常高的水平。语音识别技术使人和机器通过自然语言进行交互成为可能。通过语音识别控制房间照明、空调温度和电视相关操作是很常见的。根据识别对象的不同，语音识别任务大致可以分为三类，即孤立词识别、关键词识别(或关键词检测)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别先前已知的孤立词，如“开放”和“封闭”。连续语音识别的任务是识别任何连续的语音，如句子或段落。连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别所有的文本，只检测一些已知关键词出现的位置。根据目标说话人，语音识别技术可以分为特定人语音识别和非特定人语音识别。前者只能识别一个或几个人的声音，而后者可以被任何人使用。显然，独立于人的语音识别系统更符合实际需求，但比识别特定的人要困难得多。此外，根据语音设备和渠道，可分为桌面(PC)语音识别、电话语音识别和嵌入式设备(手机、PDA等)语音识别。不同的采集通道会扭曲人类发音的声学特征，因此我们需要构建自己的识别系统。语音识别应用广泛。常见的应用系统包括:语音输入系统，比键盘输入更符合人们的日常习惯，也更自然；语音控制系统，即使用语音识别控制设备比手动控制更快更方便，可应用于工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等诸多领域。

Tensorboard可视化：基于LeNet5进行面部表情分类 面部表情分类面部表情是面部肌肉的一个或多个动作或状态的结果。这些运动表达了个体对观察者的情绪状态。面部表情是非语言交际的一种形式。它是表达人类之间的社会信息的主要手段，不过也发生在大多数其他哺乳动物和其他一些动物物种中。人类的面部表情至少有21种，除了常见的高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧6种，还有惊喜（高兴＋吃惊）、悲愤（悲伤＋愤怒）等15种可被区分的复合表情。面部表情识别技术主要的应用领域包括人机交互、智能控制、安全、医疗、通信等领域。网络架构LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。LeNet5的网络架构如下：但是因为我们要做的是面部表情分类，而且CK+数据集样本大小是48*48，因此需要对LeNet5网络进行微调。网络架构如下： 网络结构如下：计算图如下：代码实现预处理数据集加载，并进行预处理，同时将测试集的前225张样本拼接成15张*15张的大图片，用于Tensorboard可视化。%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport cv2import numpy as npfrom tensorflow import name_scope as namespacefrom tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projectorNUM_PIC_SHOW=225base_filedir='D:/CV/datasets/facial_exp/CK+'dict_str2int={'anger':0,'contempt':1,'disgust':2,'fear':3,'happy':4,'sadness':5,'surprise':6}labels=[]data=[]#读取图片并将其保存至datafor expdir in os.listdir(base_filedir): base_expdir=os.path.join(base_filedir,expdir) for name in os.listdir(base_expdir): labels.append(dict_str2int[expdir]) path=os.path.join(base_expdir,name) path=path.replace('\\','/') #将\替换为/ img = cv2.imread(path,0) data.append(img)data=np.array(data)labels=np.array(labels)#将data打乱permutation = np.random.permutation(data.shape[0])data = data[permutation,:,:]labels = labels[permutation]#取前225个图片拼成一张大图片，用于tensorboard可视化img_set=data[:NUM_PIC_SHOW]#前225的数据用于显示label_set=labels[:NUM_PIC_SHOW]big_pic=Noneindex=0for row in range(15): row_vector=img_set[index] index+=1 for col in range(1,15): img=img_set[index] row_vector=np.hstack([row_vector,img]) index+=1 if(row==0): big_pic=row_vector else: big_pic=np.vstack([big_pic,row_vector])plt.imshow(big_pic, cmap='gray')plt.show()#写入大图片cv2.imwrite(D:/Jupyter/TensorflowLearning/facial_expression_cnn_projector/data/faces.png,big_pic)#转换数据格式和形状data=data.reshape(-1,48*48).astype('float32')/255.0labels=labels.astype('float32')#0.3的比例测试scale=0.3test_data=data[:int(scale*data.shape[0])]test_labels=labels[:int(scale*data.shape[0])]train_data=data[int(scale*data.shape[0]):]train_labels=labels[int(scale*data.shape[0]):]print(train_data.shape)print(train_labels.shape)print(test_data.shape)print(test_labels.shape)#将标签one-hottrain_labels_onehot=np.zeros((train_labels.shape[0],7))test_labels_onehot=np.zeros((test_labels.shape[0],7))for i,label in enumerate(train_labels): train_labels_onehot[i,int(label)]=1for i,label in enumerate(test_labels): test_labels_onehot[i,int(label)]=1print(train_labels_onehot.shape)print(test_labels_onehot.shape)2.定义前向网络import tensorflow as tfIMAGE_SIZE=48 #图片大小NUM_CHANNELS=1 #图片通道CONV1_SIZE=5CONV1_KERNEL_NUM=32CONV2_SIZE=5CONV2_KERNEL_NUM=64FC_SIZE=512 #隐层大小OUTPUT_NODE=7 #输出大小#参数概要，用于tensorboard实时查看训练过程def variable_summaries(var): with namespace('summaries'): mean=tf.reduce_mean(var) tf.summary.scalar('mean',mean) #平均值 with namespace('stddev'): stddev=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var-mean))) tf.summary.scalar('stddev',stddev) #标准差 tf.summary.scalar('max',tf.reduce_max(var))#最大值 tf.summary.scalar('min',tf.reduce_min(var))#最小值 tf.summary.histogram('histogram',var)#直方图#获取权重def get_weight(shape,regularizer,name=None): w=tf.Variable(tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1),name=name) #variable_summaries(w) if(regularizer!=None): tf.add_to_collection('losses',tf.contrib.layers.l2_regularizer(regularizer)(w)) return w#获取偏置def get_bias(shape,name=None): b=tf.Variable(tf.zeros(shape),name=name) #variable_summaries(b) return b #定义前向网络def forward(x,train,regularizer): with tf.name_scope('layer'): #把输入reshape with namespace('reshape_input'): x_reshaped=tf.reshape(x,[-1,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,NUM_CHANNELS]) with tf.name_scope('conv1'): #定义两个卷积层 conv1_w=get_weight([CONV1_SIZE,CONV1_SIZE,NUM_CHANNELS,CONV1_KERNEL_NUM],regularizer=regularizer,name='conv1_w') conv1_b=get_bias([CONV1_KERNEL_NUM],name='conv1_b') conv1=tf.nn.conv2d(x_reshaped,conv1_w,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') relu1=tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1,conv1_b)) pool1=tf.nn.max_pool(relu1,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') with tf.name_scope('conv2'): conv2_w=get_weight([CONV2_SIZE,CONV2_SIZE,CONV1_KERNEL_NUM,CONV2_KERNEL_NUM],regularizer=regularizer,name='conv2_w') conv2_b=get_bias([CONV2_KERNEL_NUM],name='conv2_b') conv2=tf.nn.conv2d(pool1,conv2_w,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') relu2=tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2,conv2_b)) #对卷机后的输出添加偏置，并通过relu完成非线性激活 pool2=tf.nn.max_pool(relu2,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') with tf.name_scope('flatten'): #定义reshape层 pool_shape=pool2.get_shape().as_list() #获得张量的维度并转换为列表 nodes=pool_shape[1]*pool_shape[2]*pool_shape[3] #[0]为batch值，[1][2][3]分别为长宽和深度 #print(type(pool2)) reshaped=tf.reshape(pool2,[-1,nodes]) with tf.name_scope('fc1'): #定义两层全连接层 fc1_w=get_weight([nodes,FC_SIZE],regularizer,name='fc1_w') fc1_b=get_bias([FC_SIZE],name='fc1_b') fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(reshaped,fc1_w)+fc1_b) if(train): fc1=tf.nn.dropout(fc1,0.5) with tf.name_scope('fc2'): fc2_w=get_weight([FC_SIZE,OUTPUT_NODE],regularizer,name='fc2_w') fc2_b=get_bias([OUTPUT_NODE],name='fc2_b') y=tf.matmul(fc1,fc2_w)+fc2_b return y3.定义反向传播 ，可视化设置，并进行训练，BATCH_SIZE=100 #每次样本数LEARNING_RATE_BASE=0.005 #基本学习率LEARNING_RATE_DECAY=0.99 #学习率衰减率REGULARIZER=0.0001 #正则化系数STEPS=2500 #训练次数MOVING_AVERAGE_DECAY=0.99 #滑动平均衰减系数SAVE_PATH='.\\facial_expression_cnn_projector\\' #参数保存路径data_len=train_data.shape[0]#将拼接为big_pic的测试样本保存至标量，用于训练过程可视化pic_stack=tf.stack(test_data[:NUM_PIC_SHOW]) #stack拼接图片张量embedding=tf.Variable(pic_stack,trainable=False,name='embedding')if(tf.gfile.Exists(os.path.join(SAVE_PATH,'projector'))==False): tf.gfile.MkDir(os.path.join(SAVE_PATH,'projector'))#创建metadata文件，存放可视化图片的labelif(tf.gfile.Exists(os.path.join(SAVE_PATH,'projector','metadata.tsv'))==True): tf.gfile.DeleteRecursively(os.path.join(SAVE_PATH,'projector')) tf.gfile.MkDir(os.path.join(SAVE_PATH,'projector'))#将可视化图片的标签写入with open(os.path.join(SAVE_PATH,'projector','metadata.tsv'),'w') as f: for i in range(NUM_PIC_SHOW): f.write(str(label_set[i])+'\n')with tf.Session() as sess: with tf.name_scope('input'): #x=tf.placeholder(tf.float32,[BATCH_SIZE,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,NUM_CHANNELS],name='x_input') x=tf.placeholder(tf.float32,[None,IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*NUM_CHANNELS],name='x_input') y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,OUTPUT_NODE],name='y_input') #reshape可视化图片 with namespace('input_reshape'): image_shaped_input=tf.reshape(x,[-1,IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE,1]) #把输入reshape tf.summary.image('input',image_shaped_input,7) #添加到tensorboard中显示 y=forward(x,True,REGULARIZER) global_step=tf.Variable(0,trainable=False) with namespace('loss'): #softmax并计算交叉熵 ce=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,labels=tf.argmax(y_,1)) cem=tf.reduce_mean(ce) #求每个样本的交叉熵 loss=cem+tf.add_n(tf.get_collection('losses')) tf.summary.scalar('loss',loss) #loss只有一个值，就直接输出 learning_rate=tf.train.exponential_decay( LEARNING_RATE_BASE, global_step, data_len/BATCH_SIZE, LEARNING_RATE_DECAY, staircase=True ) with namespace('train'): train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss,global_step=global_step) ema=tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY,global_step) ema_op=ema.apply(tf.trainable_variables()) with namespace('accuracy'): correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)) tf.summary.scalar('accuracy',accuracy) with tf.control_dependencies([train_step,ema_op]): train_op=tf.no_op(name='train') init_op=tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) #合并所有的summary merged=tf.summary.merge_all() #写入图结构 writer=tf.summary.FileWriter(os.path.join(SAVE_PATH,'projector'),sess.graph) saver=tf.train.Saver() #保存网络的模型 #配置可视化 config=projector.ProjectorConfig() #tensorboard配置对象 embed=config.embeddings.add() #增加一项 embed.tensor_name=embedding.name #指定可视化的变量 embed.metadata_path='D:/Jupyter/TensorflowLearning/facial_expression_cnn_projector/projector/metadata.tsv' #路径 embed.sprite.image_path='D:/Jupyter/TensorflowLearning/facial_expression_cnn_projector/data/faces.png' embed.sprite.single_image_dim.extend([IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE])#可视化图片大小 projector.visualize_embeddings(writer,config) #断点续训 #ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH) #if(ckpt and ckpt.model_checkpoint_path): # saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path) for i in range(STEPS): run_option=tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE) run_metadata=tf.RunMetadata() start=(i*BATCH_SIZE)%(data_len-BATCH_SIZE) end=start+BATCH_SIZE summary,_,loss_value,step=sess.run([merged,train_op,loss,global_step], feed_dict={x:train_data[start:end],y_:train_labels_onehot[start:end]}, options=run_option, run_metadata=run_metadata) writer.add_run_metadata(run_metadata,'step%03d'%i) writer.add_summary(summary,i)#写summary和i到文件 if(i%100==0): acc=sess.run(accuracy,feed_dict={x:test_data,y_:test_labels_onehot}) print('%d %g'%(step,loss_value)) print('acc:%f'%(acc)) saver.save(sess,os.path.join(SAVE_PATH,'projector','model'),global_step=global_step) writer.close()可视化训练过程执行上面的代码，打开tensorboard，可以看到训练精度和交叉熵损失如下：由于只有六百多的训练样本，故得到曲线抖动很大，训练精度大概在百分之八九十多浮动，测试精度在百分之七八十浮动，可见精度不高。下面使用Tensorboard将训练过程可视化(图片是用Power Point录频然后用迅雷应用截取gif得到的)： ————————————————版权声明：本文为CSDN博主「陈建驱」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。