浙教版（2023）八年级下册信息科技第13课 图像识别技术 课件.pptVIP

”“”“”“”“2.7图像识别技术第二单元智能技术初体验实验心理学家赤瑞特拉证实：人类获取信息83%来自视觉，11%来自听觉。新知讲解一、图像识别图像识别技术是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，来识别图像中的对象的技术。每个图像都有独特的特征，图像识别技术通过提取图像的主要特征来识别图像。新知讲解采用识别文字的APP或软件，将图像中的文字识别为文本形式。车牌识别植物识别人脸识别二、图像识别技术的应用场景图像识别技术在生活中的应用越来越多。在文字识别领域，识别车牌号码、身份证号等；在图形识别领域，可以鉴别出各种植物、动物等；在人脸识别领域，可以实现手机支付、解锁等功能。新知讲解二、图像识别技术的应用场景1、火车站检票口人脸识别2、手机解锁3、扫一扫二维码4、自动驾驶新知讲解三、图像识别的过程图像识别的可以分为以下几个步骤：图像数字化、预处理、特征提取、选择分类并识别出图像。图像数字化图像数字化（采样、量化、编码）计算机处理、存储新知讲解图像采样就是把一幅图像在水平和垂直方向上等间距划分若干个网格，每一个网格所形成的微小方格称为像素点。=水平像素点的个数×垂直像素点的个数图像分辨率32×20像素512×320像素图像采样新知讲解图像量化量化是指要使用多大范围的数值来表示每个像素的颜色信息。一般用二进制来表示，其长度也称为像素深度（颜色深度），用量化位数来表示。位数值越大，颜色层次越丰富。新知讲解（3）编码可以实现压缩图像数据量.。数字化后得到的图像数据量一般较大，编码技术可以压缩存储量。字形图像用二进制表示图像图像编码2.预处理指图像处理中的去噪、平滑、变换等操作，从而突出图像的主要特征。预处理前预处理后新知讲解3.特征提取特征提取是指获取图像主要特征的过程。例如，在人脸识别过程中，人脸器官的形状,它们之间的距离等是图像的主要特征。提取人脸的特征点示意图新知讲解卷积神经网络在图像特征提取上有非常出色的表现。通过深度学习，卷积神经网络能以逐层抽象的方式来学习数据中蕴含的特征，通过多层变换之后，卷积神经网络可以将原始图像变换为更高层次的、抽象的特征。卷积神经网络提取图像特征新知讲解4.分类并识别分类并识别是指计算机先对图像进行种类预测，得到种类分布，再根据种类在相应训练好的模型中，用提取到的特征与模型中的数据进行匹配，从而的得到相应的结论。”“”“”“”“