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人工智能、機器學習和機器視覺
日期：2018-07-11
來源：J9九游会中国
如今，人工智能越來越多的被大家提及和應用，但是，到底什麽是人工智能、機器學習和機器視覺?下麵就人工智能、機器學習和機器視覺作簡要介紹。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家係統等。
機器學習 ( Machine Learning, ML ) 是人工智能的一個研究分支，主要是設計和分析一些讓計算及自動獲取知識的算法，涉及到概率論、統計學、逼近論等多個領域。
深度學習( Deep Learning, DL )又是機器學習的一個分支，深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機製來解釋數據，例如圖像、聲音和文本。同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分。
不同的學習框架下建立的學習模型很是不同，例如，卷積神經網絡(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網(Deep Belief Nets，簡稱DBNs)就是一種無監督學習下的機器學習模型。
因此，簡單而言，人工智能、機器學習和深度學習是一種包含關係。我們通過在計算能力和計算方式上的探索在不斷接近人工智能的本質——一個具備自我學習和應變能力的智能機體。但我們不能單純地認為人工智能隻是把數學模型做的更準確一點，讓機器擁有擬人化能力是一個漫長的發展過程：畢竟從計算機誕生到現在的移動互聯網，我們就用了70年的時間。
大數據和機器學習讓計算機變得特別聰明，以至於使計算機能夠在某些領域很大程度的超過人類的極限能力，比如穀歌AlphaGo戰勝了圍棋世界冠軍李世石，而人工智能的目的絕對不是讓計算機和人類下下棋而已，可以說未來幾十年將麵臨由大數據帶來的智能革命，機器會獲得越來越全麵的能力。
但實際上，人工智能的應用範圍博大精深，繁冗複雜，在每一個垂直領域的應用都需要克服難以想象的障礙。所以，我們先拆分大腦的功能，讓機器一點點實現智能化。人的大腦需要借助各種感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然後進行判斷，這其中用機器來代替人眼來做測量跟判斷的動作，稱為機器視覺，機器視覺是人工智能學科中發展的最為快速的分支，而當今大家熟知的人臉識別技術就是機器視覺最富有挑戰性的課題之一。
在人臉識別領域，傳統的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情，並且選取特征的好壞很大程度上依賴於經驗和運氣，而深度學習是一種無監督學習自動學習特征的方法，可以更好的表達樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應用前景和科研價值，因此使用深度學習方法的對人臉識別進行研究，可以在光照、表情、姿態以及低分辨率等問題進行改進。
基於深度學習的人臉識別方法，以稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器構建深度層次網絡為例，並對該深度層次網絡進行了訓練。為了驗證深度學習方法的人臉識別率，分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數據庫上做算法測評，測試內容有softmax分類器人臉識別、深度網絡頂層微調算法和深度網絡整體微調算法三個方麵。對各個數據庫的人臉圖像進行的預處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強算法以及同態濾波算法。另外，使用深度網絡整體微調算法對低分辨率問題做了進一步驗證。最後，利用matlab GUI編程實現一個基於稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器的人臉識別係統，該係統的深度層次網絡的層次和節點可調，且具備完整的識別功能。
實驗結果表明深度學習方法對原始數據具有高效準確的抽象表達，在光照、表情、姿態以及低分辨率的條件下取得了良好的表現，尤其是在低分辨率的情況下。
再強大的算法如果不和現實的應用場景相結合也無異於紙上談兵，除了名次的提升和無限接近於100%的實驗結果，並沒有帶來實際的價值更何談社會效益。人工智能產生的初衷是為了取代人力，將人類解放出來去創造更多的價值，人臉識別技術也同樣應該遵循這個基本原則。目前，隨著技術的發展和市場需求的快速增長，人臉已經在很多領域發揮了這樣的價值，如人臉識別考勤門禁，遠程在線核身，用刷臉替代實名場景中需要的人力和物力。在安防方麵的應用比如公共場所動態監控、緝拿逃犯、人員布控等。
相比於人眼的效率來說，人工智能的人臉識別能力要遠遠超過人類。但這並不代表機器不會出錯，畢竟，人工智能的意義是賦予人類更強大的能力、協助人類更高效的工作，而並非取代人類。
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用係統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家係統等。
機器學習 ( Machine Learning, ML ) 是人工智能的一個研究分支，主要是設計和分析一些讓計算及自動獲取知識的算法，涉及到概率論、統計學、逼近論等多個領域。
深度學習( Deep Learning, DL )又是機器學習的一個分支，深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機製來解釋數據，例如圖像、聲音和文本。同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分。
不同的學習框架下建立的學習模型很是不同，例如，卷積神經網絡(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網(Deep Belief Nets，簡稱DBNs)就是一種無監督學習下的機器學習模型。
因此，簡單而言，人工智能、機器學習和深度學習是一種包含關係。我們通過在計算能力和計算方式上的探索在不斷接近人工智能的本質——一個具備自我學習和應變能力的智能機體。但我們不能單純地認為人工智能隻是把數學模型做的更準確一點，讓機器擁有擬人化能力是一個漫長的發展過程：畢竟從計算機誕生到現在的移動互聯網，我們就用了70年的時間。
大數據和機器學習讓計算機變得特別聰明，以至於使計算機能夠在某些領域很大程度的超過人類的極限能力，比如穀歌AlphaGo戰勝了圍棋世界冠軍李世石，而人工智能的目的絕對不是讓計算機和人類下下棋而已，可以說未來幾十年將麵臨由大數據帶來的智能革命，機器會獲得越來越全麵的能力。
但實際上，人工智能的應用範圍博大精深，繁冗複雜，在每一個垂直領域的應用都需要克服難以想象的障礙。所以，我們先拆分大腦的功能，讓機器一點點實現智能化。人的大腦需要借助各種感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然後進行判斷，這其中用機器來代替人眼來做測量跟判斷的動作，稱為機器視覺，機器視覺是人工智能學科中發展的最為快速的分支，而當今大家熟知的人臉識別技術就是機器視覺最富有挑戰性的課題之一。
在人臉識別領域，傳統的人臉特征都是人工選取，例如SIFT，HOG等等，但是人工選取特征是一件非常費力事情，並且選取特征的好壞很大程度上依賴於經驗和運氣，而深度學習是一種無監督學習自動學習特征的方法，可以更好的表達樣本。人臉識別以其所具有的非侵入性、便捷性、安全性等特性擁有著廣闊的應用前景和科研價值，因此使用深度學習方法的對人臉識別進行研究，可以在光照、表情、姿態以及低分辨率等問題進行改進。
基於深度學習的人臉識別方法，以稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器構建深度層次網絡為例，並對該深度層次網絡進行了訓練。為了驗證深度學習方法的人臉識別率，分別在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人臉數據庫上做算法測評，測試內容有softmax分類器人臉識別、深度網絡頂層微調算法和深度網絡整體微調算法三個方麵。對各個數據庫的人臉圖像進行的預處理有直方圖均衡化、非局部均值算法、小波變換處理、Retinex圖像增強算法以及同態濾波算法。另外，使用深度網絡整體微調算法對低分辨率問題做了進一步驗證。最後，利用matlab GUI編程實現一個基於稀疏自編碼神經網絡和softmax分類器的人臉識別係統，該係統的深度層次網絡的層次和節點可調，且具備完整的識別功能。
實驗結果表明深度學習方法對原始數據具有高效準確的抽象表達，在光照、表情、姿態以及低分辨率的條件下取得了良好的表現，尤其是在低分辨率的情況下。
再強大的算法如果不和現實的應用場景相結合也無異於紙上談兵，除了名次的提升和無限接近於100%的實驗結果，並沒有帶來實際的價值更何談社會效益。人工智能產生的初衷是為了取代人力，將人類解放出來去創造更多的價值，人臉識別技術也同樣應該遵循這個基本原則。目前，隨著技術的發展和市場需求的快速增長，人臉已經在很多領域發揮了這樣的價值，如人臉識別考勤門禁，遠程在線核身，用刷臉替代實名場景中需要的人力和物力。在安防方麵的應用比如公共場所動態監控、緝拿逃犯、人員布控等。
相比於人眼的效率來說，人工智能的人臉識別能力要遠遠超過人類。但這並不代表機器不會出錯，畢竟，人工智能的意義是賦予人類更強大的能力、協助人類更高效的工作，而並非取代人類。
