机器学习识别图像特征

图像识别是一种基于人工智能和计算机视觉技术的能力，它使计算机能够解释和理解图像中的内容。 详细来说，图像识别是计算机科学中的一个重要领域，特别是与人工智能和机器学习的交叉点。 它涉及使用算法和统计技术来“训练”计算机识别和分析图像中的各种特征。

第一步卷积完成，得到初步的特征图。 之后通过「池化」与「激活」，对特征图进行简化，也即对特征图中有特征部分（即有值部分）进行放大，这一步显然是为精准识别图形特征服务的。 要识别的图形越复杂，特征图得越精准，因此需要多次卷积、池化与激活。

Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。 谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。 前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。 今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。

计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。