圖像辨識原理
圖像辨識是什麼? 圖像辨識顧名思義就是辨別圖片，然而這彷彿是人類與生俱來的能力，其實卻是我們從出生以來慢慢累積的技能。而人類在學習辨識圖片的過程也非常簡單，就是不斷的犯錯。答錯的時候被糾正，答對的時候被獎勵。
比如手寫數字辨識就需要把每個手寫影像標記上代表的數字、人臉辨識就需要標示出影像上臉部的位置、物件識別就需要標示每個圖片中有什麼物品。. 這些整理成特定格式、標示好的資料就是資料集 (Dataset)，對機器學習和深度學習都是非常重要的。. MNIST資料庫 (Mixed National Institute of Standards and Technology database)是一個歷史悠久的手寫數字 (handwritten digits)資料集，許多
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衛星影像、醫學影像、舊照片重建、. 美工應用: 海報設計、動畫製作、電影特效、 量測尺寸 長、寬、直徑、面積、體積、形狀、元件間的距離、 計數 數錢、體細胞計數、微生物計數、魚苗計數. 自動辨識
它的原理是先設定一個K值，然後均勻的在整張圖面上以每隔K pixels的距離佈置一個keypoint，因此嚴格來說，Dense並沒有detect的動作。 在某些情況下（如風景類圖片），Dense的效果其實不會比FAST、Harris、 DoG等其它detector差。
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圖像識別(Image Recognition)圖像識別是指利用電腦對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。信息的獲取：是通過感測器，將光或聲音等信息轉化為電信息。信息可以是二維的圖象如文字，圖象等；可以是一維的波形如聲波，心電圖，腦電圖；也可以是物理量與邏輯值。
關心圖像辨識研究的朋友可能知道，為了評估和改進 AI 的辨識能力，研究人員會設計一些「對抗性」圖像，主要被用來欺騙機器視覺系統。 之前就介紹過麻省理工大學一項研究，他們用演算法生成「對抗性」圖像，並加到 3D 列印模型上，之後用這些模型去騙
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及定義膚色，來達到人臉辨識的第一步驟。 2.2 人臉辨識方法 人臉辨識是指圖像中，辨識人臉的真實身分。一般而言，目前做 人臉辨識的方法大致可分為下兩種：Feature-based 和Color-based。(1) Feature-based 利用人臉部的一些特徵來偵測人臉，例如：人臉上
OCR（Optical Character Recognition）是光學文字辨識的縮寫，透過光學輸入的技術掃描印刷上的文字轉化為圖像，並利用識別技術把圖像中的文字轉換成文本格式。現時OCR的智能文字識別亦在社會上廣泛地使用。OCR是通過各種具光學設備的攝像器材將紙質文檔
通常我們想要訓練一個準確性高、泛化性好的CNN圖像辨識器，除了模型本身的架構外，最關鍵的就是我們所擁有的資料，資料量越大、越完整，那想必不用太過於複雜的架構也能獲得不錯的效果！但一般來說，圖像資料的收集往往是我們最大的痛點，而在資料有限的狀況下，我們又該如何自己創造
骨架追蹤原理 首先，骨架追蹤是由 3D 深度圖像轉為骨架追蹤系統，透過 Light Coding 技術所獲得的只是基本的影像資料，重點還是要辨識影像，轉換為動作指令。Kinect 可同時辨識 6 人，包含 2 人的動作追蹤，每人能追蹤 20 個點，包含軀幹
OCR（Optical Character Recognition）是光學文字辨識的縮寫，透過光學輸入的技術掃描印刷上的文字轉化為圖像，並利用識別技術把圖像中的文字轉換成文本格式。現時OCR的智能文字識別亦在社會上廣泛地使用。OCR是通過各種具光學設備的攝像器材將紙質文檔
每當深度學習又有什麼重大突破時，這些進展十有八九都和卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN）有關。CNN 又被稱為 CNNs 或 ConvNets，它是目前深度神經網路（deep neural network）領域的發展主力，在圖片辨別上甚至可以做到比人類還精準的程度。