小伙伴们哈喽，这次其他的周婕就不说了，主要就是来讲讲图像识别算法有哪些,如何进行图像识别，还有关于算法,纹理,形状等等各种相关干货，成功的路上不会一帆风顺，每一个成功的背后都有一个惊人的故事。
人类会关注图中对象的形状，深度学习计算机系统所用的算法不一样，它会研究对象的纹理。
图片中的动物轮廓是猫，但是猫披着大象皮肤纹理，将图片交给人识别，人会说是猫，如果给计算机视觉算法处理，它会说是大象。德国研究人员认为：人看的是形状，计算机看的是纹理。
这一发现相当有趣，但它证明计算机算法离人类视觉还有很远距离。
当你看着一张猫的照片，轻松就能知道猫有没有条纹，不管照片是黑白照，有斑点，还是磨损或者褪色了，都能轻松识别。不论宠物蜷缩在枕头背后；或者跳到工作台上，拍照时留下一片朦胧，你都能轻松识别。如果用机器视觉系统（用深度神经网络驱动）识别，准确率甚至比人还要高，但是当图片稍微新奇一点，或者有噪点、条纹，机器视觉系统就会犯傻了。
为什么会这样呢？
德国研究团队给出一个原因，这个原因出乎意料：人类会关注图中对象的形状，深度学习计算机系统所用的算法不一样，它会研究对象的纹理。
德国的发现告诉我们人类与机器“思考”问题时有着明显区别，也许还能揭示人类视觉进化的秘密。
有大象皮肤的猫和时钟做的飞机
深度学习算法是怎样“工作”的呢？
首先人类向算法展示大量图片，有的图片有猫，有的没有。算法从图片中找到“特定模式”，然后用模式来做出判断，看看面对之前从未见过的图片应该贴怎样的标签。
神经网络架构是根据人类视觉系统开发的，网络各层连接在一起，从图片中提取抽象特点。神经网络系统通过一系列联系得出正确答案，不过整个处理过程十分神秘，人类往往只能在事实形成之后再解释这个神秘的过程。
美国俄勒冈州立大学计算机科学家Thomas Dietterich说：“我们正在努力，想搞清到底是什么让深度学习计算机视觉算法走向成功，又是什么让它变得脆弱。”
怎样做？研究人员修改图片，欺骗神经网络，看看会发生什么事。研究人员发现，即使只是小小的修改，系统也会给出完全错误的答案，当修改幅度很大时，系统甚至无法给图片贴标签。还有一些研究人员追溯网络，查看单个神经元会对图像做出怎样的反应，理解系统学到了什么。
德国图宾根大学（University of Tübingen）科学家Geirhos领导的团队采用独特方法进行研究。去年，团队发表报告称，他们用特殊噪点干扰图像，给图像降级，然后用图像训练神经网络，研究发现，如果将新图像交给系统处理，这些图像被人扭曲过（相同的扭曲），在识别扭曲图像时，系统的表现比人好。不过如果图像扭曲的方式稍有不同，神经网络就无能为力了，即使在人眼看来图像的扭曲方式并无不同，算法也会犯错。
向人类视觉靠近
目前的深度学习技术可以将局部特征（比如纹理）与整体模式（比如形状）结合 在一起。
Columbia大学计算机神经科学家Nikolaus Kriegeskorte说：“在这些论文中有一点让人感到稍稍有些奇怪，架构虽然允许这样做，不过如果你训练神经网络时只是希望它分辨标准图像，它不会自动整合，这点在论文中得到明显证明。”
如果强迫模型忽视纹理，又会怎样呢？Geirhos想找到答案。团队将训练分类算法的图片拿出来，用不同的方式给它们“粉刷”，将实用纹理信息剔除，然后再用新图片重新训练深度学习模型，系统转而依赖更全局的模式，像人类一样更加偏爱形状。
当算法这样行动时，分辨噪点图像的能力同样更强了，虽然在此之前研究人员并没有专门训练算法，让它识别扭曲图像。
对于人类来说，可能自然而然也存在这样的“偏爱”，比如偏爱形状，因为当我们看到一件东西，想确定它是什么时，靠形状判断是最有效的方式，即使环境中有许多干扰，同样如此。人类生活在3D世界，可以从多个角度观察，我们还可以借助其它感知（比如触觉）来识别对象。所以说，人类偏爱形状胜过纹理完全合理。
德国图宾根大学研究人员Felix Wichmann认为：这项研究告诉我们数据产生的偏见和影响远比我们认为的大得多。之前研究人员也曾发现相同的问题，例如：在面部识别程序、自动招聘算法及其它神经网络中，模型过于重视意料之外的特征，因为训练算法所用的数据存在根深蒂固的偏见。想将这种不想要的偏见从算法决策机制中剔除相当困难，尽管如此，Wichmann认为新研究证明剔除还是有可能的。
虽然Geirhos的模型专注于形状，不过如果图像中噪点过多，或者特定像素发生变化，模型仍然会失败。由此可以证明，计算机算法离人类视觉还有很远距离。在人类大脑中，可能还有一些重要机制没有在算法中体现出来。Wichmann认为，在某些情况下，关注数据集可能更重要。
多伦多大学计算机科学家Sanja Fidler认同此观点，她说：“我们要设计更聪明的数据和更聪明的任务。”她和同事正在研究一个问题：如何给神经网络分派第二任务，通过第二任务让它在完成主任务时有更好表现。受到Geirhos的启发，最近她们对图像分类算法进行训练，不只让算法识别对象本身，还让它识别对象轮廓（或者形状）中的像素。
结果证明，执行常规对象识别任务时，神经网络越来越好，自动变得越来越好。
Fidler指出：“如果指派单一任务，你会特别关注某些东西，对其它视而不见。如果分派多个任务，也许能感知更多。算法也是一样的。”
当算法执行多个任务时，它会关注不同的信息，就像Geirhos所做的“形状纹理”实验一样。
美国俄勒冈州立大学计算机科学家Thomas Dietterich认为：“这项研究是一个激动人心的突破，深度学习到底发生了什么？我们对此有了更深的理解，也许研究还能帮助我们突破极限，看到更多东西。正因如此，我很喜欢这些论文。”
上面就是本文分享的全部内容，希望在一定程度上可以帮到你，看完了这篇图像识别算法有哪些「推荐如何进行图像识别」还是不太明白的话，建议多阅读几遍。更多相关知识，尽在寂寞网，每天坚持更新！
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