當今時代，科技的發展對現代生活有著決定性的影響。AI的進步如此之快，如果學習腳步慢下來，很可能就被技術淘汰掉，更難說怎麼去預測未來。在眾多AI演算法中，發展最快、最具影響力和吸引力的技術之一就是影象識別。

為什麼要入局影象識別？

透過各種AI獨角獸企業，我們可以發現，影象識別市場潛力巨大，並且已經有了很大的商業價值體現。當真正運用於具體情況時，它在提升企業效益的能力是無可爭議的。讓我們來看看影象識別的幾種應用：

醫療保健

：

影象識別可以實現最近較為火熱的技術-增強現實（AR）。它可在AI應用場景中提供AR技術和相關資料集，如果醫療輔助應用了AI，那麼將擁有一個十分難得的醫療助手。透過它，醫生可以在檢查時獲得患者傷口的實時詳細診斷意見，並能同時大大增加效率和準確率。

圖1 醫療保健

教育

：

影象識別可以幫助有學習困難或身體殘疾的學生，透過他們可以感知的形式獲得他們需要的教育，以幫助有身體上障礙的同學透過不同的形式提取內容。

商業

：

當一個人在商場看到他想買的東西，但是沒法知道從哪裡可以買到更合適的或者相似的，那麼這個人就可以拍一張照片。然後將其上傳到一個某個網站上，透過影象識別技術滿足自己的需求。

圖2 商業購物

企業流程管理

：

影象識別系統還可以在企業運營過程中起到輔助作用。例如，在某人被授予執行某項任務的權利之前，機器可以進行面部識別，這將取代傳統的身份證。

下面介紹影象識別技術

的經典演算法

1、深度優先搜尋

如圖3，給定圖G，初始狀態是所有頂點都沒有被訪問過，選擇圖G任意一個頂點i作為遍歷的初始點。深度優先搜尋遞迴呼叫的步驟是：① 訪問搜尋到的還沒有遍歷過的相鄰點Vi；② 將此頂點標記為已訪問的節點；③ 搜尋頂點還沒有被訪問的鄰居節點，如果該鄰點i有鄰居節點，從這個鄰居開始同樣的訪問和搜尋，重複迴圈，直到所有節點都被訪問。

圖3 深度優先遍歷

2、廣度優先搜尋（BFS）

廣度優先搜尋的實現過程是：從圖中的一個頂點Vi開始，在訪問Vi之後，依次訪問Vi還沒有被訪問的鄰居節點，然後從這些鄰居節點中訪問其餘鄰居節點，重複此迴圈，直到所有節點都被訪問。

3、A*搜尋演算法（A-Star）

A*演算法是一種在圖形平面上尋找多節點路徑的演算法，可以解決最優路徑和一些策略設計問題。演算法過程如下：

如果開啟的表不為空，從表頭獲取一個節點N；如果為空，則演算法失敗。

N節點如果是目標節點，則找到解決方案，如果沒有N節點不是目標節點，那麼繼續搜尋，或在一定情況下，終止演算法。

展開N的所有後繼節點，即可以從N直接相關的子節點，同時計算每個後繼節點的估計值f（n），並進行排序，將最小的放在頭中。以此方式重複該演算法，回到1。

圖4 AI促進生產力

4、Floyd-Warshall演算法

該演算法適用於求解任意兩點間最短路徑，正確處理有向圖最短路徑問題。演算法過程：

建立一組從源頂點Vi到圖中所有頂點的距離S，並指定圖中所有頂點的距離值。所有頂點最初都是i，到源頂點的距離是0。

計算最短路徑並執行（V–1）遍歷。

G中的每條邊：若起點U的距離加上邊的權重W小於V終點的距離，則更新終點V的距離。

如果到V的距離較小，則說明存在迴路。檢查圖中是否存在形成迴路的負加權邊，遍歷圖中所有邊，計算U到V的距離。

圖5 Floyd演算法虛擬碼

影象識別是利用計算機對影象進行處理、分析和理解，從而識別目標和物體的不同模式的技術。比如，人類可以利用影象識別自動垃圾分類，有利於實現資源的迴圈利用，是解決垃圾處理問題的有效途徑。目前，傳統行業的各種分類工作還過於依賴於人工，效率低、成本高，但如果透過研究影象識別演算法的應用，必然能促進各個傳統行業的迭代升級。影象識別技術，對於未來發展具有重要意義，讓我們拭目以待。