视觉识别秤背后的 AI 技术原理

01 · RECOGNITION PROCESS

获取信息的过程可以类比为人类“看”的动作。在识别设备中，首先需要通过摄像头拍摄秤盘上的商品，将光感信息转化为机器可以识别的电信息。

在图像描述中，可以通过不同色彩模式下的参数描述每个像素点，进而描述一张照片。例如，HSB 色彩模式通过色相、饱和度和亮度三个维度描述像素；此外还有常见的 RGB、LAB、灰度等多种方式。

预处理是图像进入识别环节前的处理过程，包括对信息的挑选和加工。摄像头拍摄多张照片后，需要快速选出最清晰的一张；接下来再进行降噪处理。

图像处理可能包括图像修复填充、去雾、对比度增强、无损放大、拉伸图像恢复、清晰度增强和色彩增强等。其目的都是排除干扰因素，获得更适合算法识别的照片。

简单来说，待识别的图像各式各样：有的包含苹果，有的包含香蕉。要对这些图片进行分类，就需要依据图像本身的特征加以识别。获取香蕉、苹果等对象特征的过程，就是“特征抽取”。

特征抽取获得的信息并不一定都对识别有用。例如，苹果上贴有标签，而识别并不依靠标签，那么就需要保留苹果本身的相关特征，摒弃标签特征，这就是“特征选择”。特征抽取和选择是图像识别过程中的关键技术，也是理解图像识别的重点。

“分类器设计”是指通过训练得到一套识别规则，并利用这套规则进行特征分类，使图像识别获得较高的识别率。“分类决策”则是在特征空间中对被识别对象进行分类，从而判断研究对象具体属于哪一类。

例如，在无码商品识别中，如果发现具有大面积叶片特征的商品通常属于蔬菜，就可以在特征分类中加入蔬菜类别。这样，当算法再次发现大面积叶片特征时，会优先在叶类蔬菜中匹配，而不是进入水果或干货品类。

03 · REAL-WORLD CHALLENGES

原文数据摘录
早在 2015 年 2 月 15 日，新浪科技报道了一篇关于微软图像识别研究的论文。论文内容显示，在一项图像识别基准测试中，电脑系统的识别能力已经超越人类：人类在归类 ImageNet 数据库中的图像时，识别错误率为 5.1%，而微软研究小组的深度学习系统错误率为 4.94%。

随着技术日渐成熟，机器在图像处理效率和准确度上超越人类并非不可想象。技术人员随之面对新的问题：如何让这些技术真正为人所用，摆脱高昂费用和实验室的苛刻条件，进入复杂的现实世界，服务各行各业与普通家庭。

通过视觉识别在生产应用中需要解决的问题，可以大致了解技术与落地之间的距离。