神经网络图像识别技术,人工神经网络图像识别

识别花卉植物的软件有哪些？

拍照识别植物app：形色、拍花识照、花伴侣、花帮主、发现识花。

1、形色形色app是一款生活服务应用，是一款可轻松识别植物的手机软件，可以随时随地，拍照上传植物图片，形色可以马上给出花名和4千种常见植物准确率，超过92%快速识别，1秒给出答案。

形色app每天上传35万张图片景点遍布，全球五大洲用户遍布，209个国家和地区。

2、拍花识照拍照识花app是一款拍照识图软件，拍照识花app可以帮助用户轻松拍照识花，让用户将不认识的花卉植物拍摄下来，在线识别，轻松了解花卉信息，是日常学习识花时的助手，也是野外旅游途中植物鉴别的利器。

3、花伴侣《花伴侣电脑版》是一款识花软件，《花伴侣电脑版》花草树木，一拍呈名。只需要拍摄植物的花、果、叶等特征部位，即可快速识别植物。

花伴侣能识别中国野生及栽培植物3000属，近5000种，几乎涵盖身边所有常见花草树木。

4、花帮主花帮主是一款集养花问题解答、园艺知识和相关资讯传播等功能为一体的移动端产品，核心是养花、护花，聚集了行业专家、民间高手也有养花小白，主旨打造一个养花人交流互动的平台，成为养花者的大本营。

5、发现识花发现识花app软件是一款操作简单的识花软件，是个通过拍照/看图就能轻松识别花卉品种，提供植被相关信息的移动软件。

现在已可以识别上千种常见花卉植物，用户只需拍照就能识别出相片中的花卉种类，让植物控告别有花不识花的窘态。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用写作猫。

尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。

这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。

backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k 个模式对，输出层单元的j 的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i 的加权输入为该单元的实际输出为函数f 为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：a. 计算同一层单元的误差；b. 修正权值和阈值；c. 返回（2）二、 BP 网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。

增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。

神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：① 有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。

特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。

② 无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。

此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。当BP 网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。

其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。

由于BP 网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。

例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。

在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。

从实验数据库中选择0～9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60 个图像样本。

将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构本试验采用三层的BP 网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。

输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10 个模式，所以输出层神经元选择10 个，10 个神经元与10 个模式一一对应。

3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')这里numdata 为训练样本矩阵，大小为128×40， targets 为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。

newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层前向BP 网络的函数，函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数；TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数；BTF 用于指定网络的训练函数；BLF 用于指定权值和阀值的学习函数；PF 用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。

设置训练参数net.performFcn = 'sse'; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B 为测试样本向量集,128×20 的点阵。

D 为网络对训练样本的识别结果，A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

有什么好的图像识别教程，主要是讲原理的？

图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。

图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。

而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。

【图为大脑神经元】图像识别的要点：图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。

一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。

而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别，其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。

图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。

5 图片编程的注意事项：图片编程时不要将简单的处理繁杂化，同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂，这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。

END注意事项有概念不清晰的请至网上自行查阅。文中内容纯属个人经验，对借鉴此产生的后果概不负责。

OCR是什么软件，有什么用处，如何使用？

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别），是属于图型识别（Pattern Recognition，PR）的一门学问。

其目的就是要让计算机知道它到底看到了什么，尤其是文字资料。

由于OCR是一门与识别率拔河的技术，因此如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。

而根据文字资料存在的媒体介质不同，及取得这些资料的方式不同，就衍生出各式各样、各种不同的应用。在此对OCR作一基本介绍，包括其技术简介以及其应用介绍。

一、OCR的发展要谈OCR的发展，早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。

以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。

OCR可以说是一种不确定的技术研究，正确率就像是一个无穷趋近函数，知道其趋近值，却只能靠近而无法达到，永远在与100%作拉锯战。

因为其牵扯的因素太多了，书写者的习惯或文件印刷品质、扫描仪的扫瞄品质、识别的方法、学习及测试的样本……等等，多少都会影响其正确率，也因此，OCR的产品除了需有一个强有力的识别核心外，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，亦是决定产品好坏的重要因素。

一个OCR识别系统，其目的很简单，只是要把影像作一个转换，使影像内的图形继续保存、有表格则表格内资料及影像内的文字，一律变成计算机文字，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。

其处理流程如下图：(在下面的站点上）从影像到结果输出，须经过影像输入、影像前处理、文字特征抽取、比对识别、最后经人工校正将认错的文字更正，将结果输出。

在此逐一介绍：影象输入：欲经过OCR处理的标的物须透过光学仪器，如影像扫描仪、传真机或任何摄影器材，将影像转入计算机。

科技的进步，扫描仪等的输入装置已制作的愈来愈精致，轻薄短小、品质也高，对OCR有相当大的帮助，扫描仪的分辨率使影像更清晰、扫除速度更增进OCR处理的效率。

影象前处理：影像前处理是OCR系统中，须解决问题最多的一个模块，从得到一个不是黑就是白的二值化影像，或灰阶、彩色的影像，到独立出一个个的文字影像的过程，都属于影像前处理。

包含了影像正规化、去除噪声、影像矫正等的影像处理，及图文分析、文字行与字分离的文件前处理。

在影像处理方面，在学理及技术方面都已达成熟阶段，因此在市面上或网站上有不少可用的链接库；在文件前处理方面，则凭各家本领了；影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的题纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。

文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。

而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。

而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。

对比数据库：当输入文字算完特征后，不管是用统计或结构的特征，都须有一比对数据库或特征数据库来进行比对，数据库的内容应包含所有欲识别的字集文字，根据与输入文字一样的特征抽取方法所得的特征群组。

对比识别：这是可充分发挥数学运算理论的一个模块，根据不同的特征特性，选用不同的数学距离函数，较有名的比对方法有，欧式空间的比对方法、松弛比对法（Relaxation）、动态程序比对法（Dynamic Programming，DP），以及类神经网络的数据库建立及比对、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，为了使识别的结果更稳定，也有所谓的专家系统（Experts System）被提出，利用各种特征比对方法的相异互补性，使识别出的结果，其信心度特别的高。

字词后处理：由于OCR的识别率并无法达到百分之百，或想加强比对的正确性及信心值，一些除错或甚至帮忙更正的功能，也成为OCR系统中必要的一个模块。

字词后处理就是一例，利用比对后的识别文字与其可能的相似候选字群中，根据前后的识别文字找出最合乎逻辑的词，做更正的功能。字词数据库：为字词后处理所建立的词库。

人工校正：OCR最后的关卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠标，跟着软件设计的节奏操作或仅是观看，而在此有可能须特别花使用者的精神及时间，去更正甚至找寻可能是OCR出错的地方。

一个好的OCR软件，除了有一个稳定的影像处理及识别核心，以降低错误率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影响OCR的处理效率，因此，文字影像与识别文字的对照，及其屏幕信息摆放的位置、还有每一识别文字的候选字功能、拒认字的功能、及字词后处理后特意标示出可能有问题的字词，都是为使用者设计尽量少使用键盘的一种功能，当然，不是说系统没显示出的文字就一定正确，就像完全由键盘输入的工作人员也会有出错的时候，这时要重新校正一次或能允许些许的错，就完全看使用单位的需求了。

结果输出：其实输出是件简单的事，但却须看使用者用OCR到底为了什么？

有人只要文本文件作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字文件、有人要漂漂亮亮的和输入文件一模一样，所以有原文重现的功能、有人注重表格内的文字，所以要和Excel等软件结合。

无论怎么变化，都只是输出档案格式的变化而已。

需要一款图像识别软件或者像素识别原理文章

如果说你的图像识别软件或者是像素是被软件不行的话，那就说明了你的碟片夹了无法成功，所以说你要自觉一点，这些之类的软件工程方面的这些这些这些这些没有头绪的话，那实在是没有办法了，那就只能放弃了，因为有些东西确实搞不懂，那就真的没办法了。

如何在电脑中将图片识别出来

在电脑图片中将图片识别出来的方法很简单，只需要一个OCR文字识别软件，然后会去操作就可以了，以下是识别的步骤，大家可以参考一下：使用工具：迅捷OCR文字识别软件，搜素迅捷办公找到。

步骤一：在软件上方选择图片局部识别，进入版块后，点击添加文件按钮将需要识别的图片添加进来。步骤二：图片添加进来后，在页面的左下角可以修改识别后的文件的“输出目录”。

步骤三：输出目录修改好后，点击图片下方的第二个小工具在图片上框选出想要识别的文字范围，框选完软件就会自动去识别了。

步骤四：图片文字识别出来会显示在右边方框，觉得没什么问题的话就可以点击右下角保存为TXT了，这样整个步骤就完成了。希望以上的方法能够解决到你的问题。

研究生图像处理方向具体学哪些知识，用哪些软件？

研究生往图像处理方向发展，从原则上来说，需要学很多编程开发的语言。java, vb, python, r, c++, matlab等。

以下是一些需要用的软件：1、visual studioMicrosoft visual studio community 15/17(一般简称vs)，号称宇宙第一的ide，可不是浪得虚名。

在这里推荐的是免费的社区版，可以说兼具所有ide 的优点。缺点是庞大臃肿(安装内存大)，但是后台占用很良心。

除了基本的c语言外，还可以开发c++,c#,asp等，现在许多公司和个人在都使用它，既方便团队协作，开发效率还高，使用起来很方便。

2、code blocks也是一个开源(open source)的ide，可跨平台(cross platform)，也就是说windows，linux，macOS都可以使用。

支持C99新标准，安装包小巧，包含所有组件大小才90多M，自带mingw编译器，支持语法彩色醒目显示，支持代码完成，支持工程管理、项目构建、调试等功能。

配置也很方便，有简单的关键词提示，官方没提供中文版，但是有第三方汉化包。

3、clion这是一款专业的C/C++编程软件，jetbrains公司的产品，同类型的idea、pycharm等，大家应该都非常了解。

它支持智能补全、语法提示、代码高亮等常见功能，此外还兼容cmake、代码重构等高级功能，因此开发效率更高，也更适合专业开发者，但缺点就是软件本身不免费，需要付费购买版权。

4、dev c++开源的c++ ide，一键下载安装，无需任何多余配置，有中文版本。主题多样，相当轻巧。

自带有简单的GCC、GDB调试工具，可以直接编译运行C++程序，基本功能和早期的VC6.0非常相似，没有任何自动补全、语法提示和语法检查的功能，插件扩展也比较少，因此，对于初学者来说，非常锻炼基本功。

扩展资料Visual Studio 2008为开发人员提供了在最新平台上加速创建紧密联系的应用程序的新工具，这些平台包括 Web、Windows Vista、Office 2007、SQL Server 2008 和Windows Server 2008。

对于 Web，ASP NET AJAX 及其他新技术使开发人员能够迅速创建更高效、交互式更强和更个性化的新一代 Web 体验。

Code::Blocks具有灵活而强大的配置功能，除支持自身的工程文件、C/C++文件外，还支持AngelScript、批处理、CSS文件、D语言文件、Diff/Patch文件、Fortan77文件、GameMonkey脚本文件、Hitachi汇编文件、Lua文件、MASM汇编文件、Matlab文件、NSIS开源安装程序文件。

参考资料百度百科—Visual Studio百度百科—Code::Blocks。

识别植物的软件有哪些？

识别植物的软件有：1、形色形色是由杭州睿琪软件有限公司推出的一款识别花卉、分享附近花卉的APP应用。不同于单纯鉴别花卉的应用，形色为用户搭建了一个持续性更强的社交平台。

用户可以一秒就能识别植物，App内部也有识花大师帮忙鉴定植物，还能在App内收集学习植物，这是最精彩的植物类App。形色，发现更多的花朵，遇见全世界的植物。2、花伴侣花草树木，一拍呈名。

只需要拍摄植物的花、果、叶等特征部位，即可快速识别植物。花伴侣能识别中国野生及栽培植物3000属，近5000种，几乎涵盖身边所有常见花草树木。

3、plantnetPlantNet是利用手机的相机从图像当中的花草来进行识别，使用户能够从大自然当中获悉到更多的动植物名称。

形色主要功能：1、拍照识花形色能够随时随地，拍照上传植物照片，并且可以立即给出花名和寓意。而且形色可精准识别4千种植物，准确率高达98%。

2、植物秘密（1）植物社区：花卉趣闻、多肉养护、花艺培训...形色植物话题圈丰富多样；（2）精选美文：花花世界，无奇不有，让用户秒变“百花通”；（3）花语壁纸：一花一语，一周心情，让喜欢的花开在手机屏幕上。

3、鉴定专家如果对“识花机器人”给的植物名称存在疑虑，可以去鉴定区找专家寻求答案。·如果是植物爱好者，可以在形色变身鉴定达人，去形色指点植物江山。以上内容参考百度百科-形色。

NeuroSolutions for Excel这个功能可以实现多种神经网络嘛？

神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验 (信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言，以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧，可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问题。

目前，神经网络已被广泛应到了数据密集型企业。本文主要介绍神经网络的应用领域以及推荐一款目前市场上功能最强大的神经网络软件NeuroSolutions。

神经网络的应用领域流程建模与控制（Process Modeling and Control ）为物理设备创建一个神经网络模型，通过该模型来决定设备的最佳控制设置。

机器故障诊断（Machine Diagnostics ）当检测到机器出现故障时，系统可以自动关闭机器。

证券管理（Portfolio Management）以一种高回报、低风险的方式分配证券资产进行投资。

目标识别（Target Recognition）通过视频或者红外图像数据检测是否存在敌方目标，被广泛运用于军事领域。

医学诊断（Medical Diagnosis）通过分析报告的症状和MRI、X-射线图像数据，协助医生诊断。信用评级（Credit Rating）根据财务状况，自动对公司或者个人进行信用评级。

目标市场（targeted marketing）根据统计学，找出对营销活动反响率最高的人群。语音识别（Voice Recognition）将语音转换为 ASCII 文本。

经济预测（Financial Forecasting）通过历史安全数据预测未来经济活动的安全性。

质量控制（Quality Control ）将照相机或传感器绑定到生产过程的最后环节，自动检查产品是否有缺陷。

智能搜索（Intelligent Searching ）互联网搜索引擎会基于用户过去的行为提供最相关的内容和广告。欺诈检测（Fraud Detection）检测信用卡欺诈交易，并自动拒绝付款。

光学字符识别（OCR）在人工神经网络介绍及OCR软件应用举例一文中提到，打印的文档被扫描并转换为电子格式，例如ASCII文本，易于操作和/或更有效地存储。

神经网络软件推荐NeuroSolutions是最热门的神经网络仿真软件，它可以协助你快速建构出你所要的神经网络、让你方便来训练、测试你的网络。

NeuroSolutions提供了90种以上的视觉化类神经组件，可让使用者任意连接及合成不同的网络架构以实现类神经网络仿真及专业化应用，这样同时兼具视觉化美感的操作界面及强大功能的专业化软件，是其他同等级的产品所望其项背的。

神经网络的应用领域及神经网络软件推荐NeuroSolutions特色功能：1、面向对象，图形人机界面方便使用，可利用拖拉方式建立出你要的网络模型2、提供NeuralWizard，协助找寻所需要的网络，并自动建构出你所需要的模型3、提供NeuralExpert专家分析系统，以询问方式协助建构网络模型4、NeuroSolutions for Excel，让你可以透过Excel来输入数据，建立网络，测试模型5、具有动态神经网络模型分析。

关于人工智能我们需要了解什么

随着互联网的不断发展，各种计算机智能系统技术也得到了很好的发展。那么有多少人了解人工智能呢？关于人工智能技术中的图像识别有哪些要点呢？大家对于人工智能需要了解什么？

对于当下热门的AI+图像识别技术来说，神经网络图像识别技术和非线性降维图像识别技术是两种最常用的图像识别技术。下面电脑培训为大家详细分析以下两种常见的AI图像识别技术。

一、神经网络图像识别技术想要了解AI图像的识别技术，最重要的就是需要了解神经网络图像识别技术，其实神经网络图像识别技术就是人工神经网络图像识别技术，它主要是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程中反映人脑某些特性的计算结构，在解释的过程中主要使用模拟，但是在实际使用过程中，IT培训发现神经网络系统本身是没有完全模拟人类的神经网络的，主要是通过对人类的神经网络抽象、简化和模拟实现相关计算结构效率进行提升的。

对于神经网络图像识别技术来说，图像识别主要可以通过神经网络学习算法的应用来实现。在使用神经网络的图像识别中，我们首先需要预处理相关图像。

并且昆明北大青鸟认为该预处理主要包括将真彩色图像转换为灰色，度数图、灰度图像的旋转和放大，灰度图像的标准化等。

二、非线性降维的图像识别技术除了神经网络的图像识别技术之外，非线性降维的图像识别技术也是当前AI时代更常用的图像识别技术。对于传统应用计算机实现的图像识别技术，它是一种相对高维的识别技术。

这种高维特性使得计算机在图像识别过程中经常承受很多不必要的负担。这种负担自然会影响图像识别的速度和质量，非线性降维图像识别技术是一种能够更好地实现图像识别和降维的技术形式。

在学习软件开发的过程中，很多人对IT行业的了解非常少，不知道IT行业具体能够做什么？

其实在生活中的很多技术都是需要在计算机技术的基础上进行实施的，在参加昆明电脑培训的同时了解更多相关的行业知识，这样对以后的发展有很大的帮助。