目前国内的图像识别普遍使用的是深度学习中的“表示学习方法”。
深度学习方法包括多个层，一般有5～20個分层，不同层会分析图像中的不同抽象特征，例如物体边缘存在位置、边缘特征、局部边缘的组合形态、组合层特征分析等。
深度学习是使用这些层分析图片原始数据进行特征表示，而后进行特征综合分析。
而周皓岚无意中搞出来的图像识别模块，则是以AI为核心，通过外部程序去完成识别图片的逻辑。
这个图像识别模块的学习效率和分辨效率都提高了不少。
说白了就是，当AI可以做到对图片中物体的分辨归类之后，图片数据的分析就是一个将任务实时化改动的事情。
放在视频也一样，视频其实就是大量图片帧的组合数据，将视频解析为独立的图片帧数进行连续解析也能快速完成视频的识别。
为了测试图像识别技术的上限，周皓岚请了仝明伟帮忙。
仝明伟对此也很感兴趣，他从公司的数据库里找来了大量的图片，并把这些图片都录入了在图像识别模块里。
周皓岚先做的是人物图像识别，从数据库里收集了大量人类的图像后，周皓岚开始了图片识别模型的开发工作。
每一张图片说白了都是像素点的阵列集合，算法在分析图片时，就是在分析这些像素点的色值数据。
现阶段灼光科技的AI大模型只是刚刚建立，当前的程度还不能理解自然语言，无法直接加载相关论文了解分析相关知识。
所以仝明伟和周皓岚没有盲目地直接让人工智能自主学习训练图片分析能力，而是采取了人工引导的方式。
就这样整个技术部门前后折腾了半个月，这个图像识别模块还真被他训教出来了。
因为最先做的是人脸识别，所以仝明伟买了个智能门锁，然后把这个模块装在了智能门锁上。
深度学习方法包括多个层，一般有5～20個分层，不同层会分析图像中的不同抽象特征，例如物体边缘存在位置、边缘特征、局部边缘的组合形态、组合层特征分析等。
深度学习是使用这些层分析图片原始数据进行特征表示，而后进行特征综合分析。
而周皓岚无意中搞出来的图像识别模块，则是以AI为核心，通过外部程序去完成识别图片的逻辑。
这个图像识别模块的学习效率和分辨效率都提高了不少。
说白了就是，当AI可以做到对图片中物体的分辨归类之后，图片数据的分析就是一个将任务实时化改动的事情。
放在视频也一样，视频其实就是大量图片帧的组合数据，将视频解析为独立的图片帧数进行连续解析也能快速完成视频的识别。
为了测试图像识别技术的上限，周皓岚请了仝明伟帮忙。
仝明伟对此也很感兴趣，他从公司的数据库里找来了大量的图片，并把这些图片都录入了在图像识别模块里。
周皓岚先做的是人物图像识别，从数据库里收集了大量人类的图像后，周皓岚开始了图片识别模型的开发工作。
每一张图片说白了都是像素点的阵列集合，算法在分析图片时，就是在分析这些像素点的色值数据。
现阶段灼光科技的AI大模型只是刚刚建立，当前的程度还不能理解自然语言，无法直接加载相关论文了解分析相关知识。
所以仝明伟和周皓岚没有盲目地直接让人工智能自主学习训练图片分析能力，而是采取了人工引导的方式。
就这样整个技术部门前后折腾了半个月，这个图像识别模块还真被他训教出来了。
因为最先做的是人脸识别，所以仝明伟买了个智能门锁，然后把这个模块装在了智能门锁上。