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自动结账、自动补货、刷脸支付到如今的视觉识别秤,AI技术在零售业应用的开始。
01
电子秤识别的过程
1、 信息的获取
获取信息的过程可类比成人类“看”这个动作。在数字i识别设备中,需首先通过摄像头拍摄到秤盘的商品,将光感信息转化为机器可识别的电信息。如HSB色彩模式就可以通过色相,饱和度,亮度三个维度来描述像素,此外,还有大家常见的RGB、LAB、灰度等多种方式。
2、 信息的预处理
预处理就是将照片进行图像识别前的处理过程,包括对信息的挑选和加工。首先是挑选,在摄像头拍下照片的时候,需快速在拍摄的多张照片中,挑选最清晰的一张拿来使用。接下来是照片降噪处理。这里面对图像的处理包括:图像修复填充、图像去雾处理、图像对比增强、图像无损放大、拉伸图像恢复、图像清晰度增强、图像色彩增强等。
3、特征抽取和选择
简单地理解就是所研究的图像是各式各样的,有的图像里包含苹果,有的图像包含香蕉,如要将这些图片进行分类,就要通过这些图像所具有的本身特征来识别,而获取香蕉、苹果这些特征的过程就是【特征抽取】。
在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的,比如苹果上贴有一个标签,我们没有通过标签来识别的计划,这个时候就要提取苹果相关的特征,摒弃标签的特征,这就是【特征的选择】。
4、 分类器设计和分类决策
【分类器设计】是指通过训练而得到一种识别规则,通过此识别规则可得到一种特征分类,使图像识别技术能够得到高识别率。
【分类决策】是指在特征空间中对被识别对象进行分类,从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。如在无码商品的识别中,发现有大面积叶子特征的,都属于蔬菜,因为可在特征分类中加上蔬菜这个分类,这样,算法发现有大面积叶子的特征时就会在叶子蔬菜这个分类中去匹配,而不会跑到水果或干货的品类中去。
02
怎么提高图像识别的准确率?
1、 样本增强
数据增强是指在训练的过程中,为获得更多的样本和模拟实际情况中的多变的情况,对图像进行不同的处理以获得多样的样本。
2、 正确操作,避免脏数据
在图像识别的过程中,送入训练图像越干净,模型识别的准确率就会越高。干净是指有效样本,如正常的送入数字i识别的样本,都应是包含果蔬之类无码商品,而在使用过程中用摄像头拍下一些手机、钱包、或是主体不清晰的照片等,不在训练样本范围内的照片,这样子的称之为脏数据,脏数据越多,准确率就会越低。
脏数据图
有效数据图
3、 使用清晰度合适的照片
和人眼识别一样,如输入的图像太小,会不利于模型对图像识别图像特征。但是,也不是图像越大越好,如图像太大,则会增加计算机所需的计算资源,且模型如不够复杂,也无法处理它们。
4、 同时使用多套算法,然后将多套算法进行PK
在数字i识别的算法中,部署了多套算法,让不同的算法分别进行识别计算,然后将多套算法的识别结果进行PK,显示最有可能的那一张。如放上一根黄瓜,在A算法中,得出的黄瓜的概率最高,是80%;在B算中得出的苦瓜的概率最高,是30%。这两个结果pk后,80%明显大于30%。会推荐黄瓜,且将黄瓜放在第一位展示出来,将苦瓜放在第二位。
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