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自動結賬、自動補貨、刷臉支付到如今的視覺識別秤,AI技術在零售業應用的開始。
01
電子秤識別的過程
1、 信息的獲取
獲取信息的過程可類比成人類“看”這個動作。在數字i識別設備中,需首先通過攝像頭拍攝到秤盤的商品,將光感信息轉化為機器可識別的電信息。如HSB色彩模式就可以通過色相,飽和度,亮度三個維度來描述像素,此外,還有大家常見的RGB、LAB、灰度等多種方式。
2、 信息的預處理
預處理就是將照片進行圖像識別前的處理過程,包括對信息的挑選和加工。首先是挑選,在攝像頭拍下照片的時候,需快速在拍攝的多張照片中,挑選最清晰的一張拿來使用。接下來是照片降噪處理。這里面對圖像的處理包括:圖像修復填充、圖像去霧處理、圖像對比增強、圖像無損放大、拉伸圖像恢復、圖像清晰度增強、圖像色彩增強等。
3、特征抽取和選擇
簡單地理解就是所研究的圖像是各式各樣的,有的圖像里包含蘋果,有的圖像包含香蕉,如要將這些圖片進行分類,就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別,而獲取香蕉、蘋果這些特征的過程就是【特征抽取】。
在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的,比如蘋果上貼有一個標簽,我們沒有通過標簽來識別的計劃,這個時候就要提取蘋果相關的特征,摒棄標簽的特征,這就是【特征的選擇】。
4、 分類器設計和分類決策
【分類器設計】是指通過訓練而得到一種識別規則,通過此識別規則可得到一種特征分類,使圖像識別技術能夠得到高識別率。
【分類決策】是指在特征空間中對被識別對象進行分類,從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。如在無碼商品的識別中,發現有大面積葉子特征的,都屬于蔬菜,因為可在特征分類中加上蔬菜這個分類,這樣,算法發現有大面積葉子的特征時就會在葉子蔬菜這個分類中去匹配,而不會跑到水果或干貨的品類中去。
02
怎么提高圖像識別的準確率?
1、 樣本增強
數據增強是指在訓練的過程中,為獲得更多的樣本和模擬實際情況中的多變的情況,對圖像進行不同的處理以獲得多樣的樣本。
2、 正確操作,避免臟數據
在圖像識別的過程中,送入訓練圖像越干凈,模型識別的準確率就會越高。干凈是指有效樣本,如正常的送入數字i識別的樣本,都應是包含果蔬之類無碼商品,而在使用過程中用攝像頭拍下一些手機、錢包、或是主體不清晰的照片等,不在訓練樣本范圍內的照片,這樣子的稱之為臟數據,臟數據越多,準確率就會越低。
臟數據圖
有效數據圖
3、 使用清晰度合適的照片
和人眼識別一樣,如輸入的圖像太小,會不利于模型對圖像識別圖像特征。但是,也不是圖像越大越好,如圖像太大,則會增加計算機所需的計算資源,且模型如不夠復雜,也無法處理它們。
4、 同時使用多套算法,然后將多套算法進行PK
在數字i識別的算法中,部署了多套算法,讓不同的算法分別進行識別計算,然后將多套算法的識別結果進行PK,顯示最有可能的那一張。如放上一根黃瓜,在A算法中,得出的黃瓜的概率最高,是80%;在B算中得出的苦瓜的概率最高,是30%。這兩個結果pk后,80%明顯大于30%。會推薦黃瓜,且將黃瓜放在第一位展示出來,將苦瓜放在第二位。
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