圖像分類：讓機器“看懂”世界

在人工智能領域，圖像分類是一項讓機器“看懂”世界的技術。無論是識別照片中的物體，還是通過手勢控制設備，圖像分類技術正悄然改變我們的生活。

當我們用手機對準文物，系統能進行識別并播放相關的歷史故事；攝像頭通過分析景區游客的分布情況，優先推薦人少的游覽路線；將不認識的花草圖片投送給AI，它會精細化解讀植物特性……這些熟悉的生活場景，都是圖像分類技術的實際應用。這是一項怎樣的技術？機器又是如何做到的？

機器是怎樣學習圖像分類的？

Step1：

數據采集，收集大量圖像數據，作為訓練模型的基礎。

Step2：

特征提取，從圖像中提取關鍵特征，比如顏色、形狀、紋理等。

Step3：

模型訓練，利用提取的特征來訓練模型，使其識別不同類別。

Step4：

模型評估，通過測試數據評估受訓模型的準確性。

Step5：

模型推理，將訓練好的模型應用于圖像分類。

圖像分類的應用場景

無人駕駛 車輛通過攝像頭、傳感器識別路上的行人、車輛和交通標志，確保駕駛的安全性。

智慧農業 農民能識別作物的健康狀況并及時采取措施。

學習和居家生活 當圖像分類技術應用于動態手勢識別，攝像頭捕捉手勢動作，由機器進行識別，并執行相應操作，這樣就能實現用手勢控制學習設備、智能家居設備。這項技術甚至能輔助聾啞人進行日常表達。

要特別注意的是，在手勢識別中，標簽設定很重要，一旦標簽設定有誤，模型可能會混淆不同的手勢，導致分類錯誤。

知識鏈接

圖像分類，就是讓機器識別圖像中的內容并對它們進行分類，就像我們看到一張照片就能分辨出照片里有什么。圖像分類技術讓機器具備了類似能力，核心流程包括數據采集、特征提取、模型訓練、模型評估和模型推理。

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慧眼識哪吒

為更好地理解特征提取的重要性，我們可以試試親自訓練模型進行圖像分類，比如借助浦育（OpenInnoLab）的AI圖像分類模塊，按照以下步驟操作：

怎樣實現“頭部操控術”？

擺動頭部控制飛船來躲避隕石的游戲你玩過嗎？其實，這個游戲背后的邏輯，就是用攝像頭捕捉我們的動作，通過圖像分類模型轉化為各種指令。

動起手來，在AI平臺上訓練一個頭部動作分類模型，然后將模型連接到游戲代碼，看看誰能用最少的動作通關！如果加入“眨眼發射激光”功能，模型需要增加哪些標簽呢？

你覺得圖像分類技術未來還能應用到哪些領域？如果讓你用圖像分類技術發明一款新工具，它會是什么？期待你的奇思妙想！