圖象識別

"為了編制模擬人類圖像識別活動的電腦程式,人們提出了不同的圖像識別模型。 當前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配,這個圖像也就被識別了。 同時

概念

圖形刺激作用於感覺器官,人們辨認出它是經驗過的某一圖形的過程,也叫圖像再認。在圖像識別中,既要有當時進入感官的信息,也要有記憶中存儲的信息。只有通過存儲的信息與當前的信息進行比較的加工過程,才能實現對圖像的再認。
人的圖像識別能力是很強的。圖像距離的改變或圖像在感覺器官上作用位置的改變,都會造成圖像在視網膜上的大小和形狀的改變。即使在這種情況下,人們仍然可以認出他們過去知覺過的圖像。甚至圖像識別可以不受感覺通道的限制。例如,人可以用眼看字,當別人在他背上寫字時,他也可認出這個字來。
圖像識別可能是以圖像的主要特徵為基礎的。每個圖像都有它的特徵,如字母A有個尖,P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明,視線總是集中在圖像的主要特徵上,也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方,這些地方的信息量最大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特徵轉到另一個特徵上。由此可見,在圖像識別過程中,知覺機制必須排除輸入的多餘信息,抽出關鍵的信息。同時,在大腦里必定有一個負責整合信息的機制,它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。
在人類圖像識別系統中,對複雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現。對於熟悉的圖形,由於掌握了它的主要特徵,就會把它當作一個單元來識別,而不再注意它的細節了。這種由孤立的單元材料組成的整體單位叫做組塊,每一個組塊是同時被感知的。在文字材料的識別中,人們不僅可以把一個漢字的筆劃或偏旁等單元組成一個組塊,而且能把經常在一起出現的字或詞組成組塊單位來加以識別。
圖像識別是人工智慧的一個重要領域。為了編制模擬人類圖像識別活動的電腦程式,人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認為,識別某個圖像,必須在過去的經驗中有這個圖像的記憶模式,又叫模板。當前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配,這個圖像也就被識別了。例如有一個字母A,如果在腦中有個A模板,字母A的大小、方位、形狀都與這個A模板完全一致,字母A就被識別了。這個模型簡單明了,也容易得到實際套用。但這種模型強調圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別,而事實上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的圖像,也能識別與模板不完全一致的圖像。例如,人們不僅能識別某一個具體的字母A,也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時,人能識別的圖像是大量的,如果所識別的每一個圖像在腦中都有一個相應的模板,也是不可能的。
為了解決模板匹配模型存在的問題,格式塔心理學家又提出了一個原型匹配模型。這種模型認為,在長時記憶中存儲的並不是所要識別的無數個模板,而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型,拿它來檢驗所要識別的圖像。如果能找到一個相似的原型,這個圖像也就被識別了。這種模型從神經上和記憶探尋的過程上來看,都比模板匹配模型更適宜,而且還能說明對一些不規則的,但某些方面與原型相似的圖像的識別。但是,這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進行辨別和加工的,它也難以在計算機程式中得到實現。因此又有人提出了一個更複雜的模型,即“泛魔”識別模型。

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