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。

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。

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。