语音识别和图像识别的区别是什么?
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发布时间：2022-04-24 23:10
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时间：2022-04-04 01:45
度学习属于机器学习中人工神经网络发展的高级版。 语音识别、图像识别也都是属于模式识别的范畴。 不管是机器学习还是模式识别也都属于人工智能的分支。 几乎人工智能的所有方面都用深度学习，但是深度学习有个前提需要建立深层的神经网络和足够的数据集才能实现。 在语音和图像两个领域在2006年之前都建立了大量的数据测试集，深度学习一出现就应用于这两个方面也就不足为奇了。图象识别比较容易，因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用，语音多出来一个时间轴。而这个时间轴引入的难题就是：换个时间，换个人，换个背景噪音，都变得没法子识别了。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
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时间：2022-04-04 03:03
图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤:提取特征、建索引build以及查询。
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时间：2022-04-04 04:37
曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会和我们生活有哪些更深的接触，又跟大数据有什么关系？今天让我为你慢慢探索。数字图像（又称数码图像或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集 -> 图像预处理（如二值化、反色等处理方法）得到特征数据 -> 训练过程（分类器涉及和分类决策）-> 识别这几个步骤。由于数字图像和文字、数字均以像素为基本元素，加之数字图像识别和数字识别的基本过程类似，我将以图像识别技术中比较基础的数字识别简单讲述识别的过程。
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时间：2022-04-04 06:29
