坚信这几天大家和笔者一样，正在为抢票殚精竭虑。　　无论是指定自己的账号，还是最后确认自己的火车票订单，都要过8张一厘米见方的小图这一关。

　　这一款“卖萌任性”的验证码的经常出现为了阻拦形形色色的抢票软件。然而，“道高一尺魔高一丈”，图片验证码刚一发售，就被部分抢票软件密码了。

　　据传，融合了360人工智能研究院视觉辨识技术的360浏览器，就早已可以较慢精确辨识图片验证码。而今年这项技术将更为成熟期强劲，不仅可以自动识别验证码，用户还可以自动指定、自动递交订单。笔者在抢票中也尝试过，显然可以自动识别验证码。　　所有这些步骤的已完成，归功于一项技术：图像识别技术！　　只不过，图像识别技术是人工智能的一个最重要领域。

图像识别在学术界早已被研究了几十年，从约50年前就有人明确提出让计算机外接照相机来辨识照相机看见的东西(图灵奖获得者MarvinMinsky)。这个闻地在2020-03-30 或许没什么，但是在50年前明确提出则非常容易。

　　图像识别方法可以分成两大类，模型的方法和搜寻的方法。　　模型就是通过机器学习的方式自学一些未知的图像，建构合乎这些特征的“新的不得而知图像”，经过这个模型辨别出有其应当具备的标签。　　搜寻的方法是将未知标签的图像数据竣工一个可以展开高效率检索的数据库，称作图像索引。与模型的方法较为一起，就是必要省却创建模型的环节，必要用这些数据来展开给定。

　　所以，只要享有图像数据，那些抢票软件的验证码之后沦为小菜一碟了。　　自动图像识别有多牛？　　笔者有适当用数字说出了　　在深度自学方式用于之前，最差的辨识“前5准确率”(也就是给待测图像预测出的前5个标签中有一个是对的)只有74%左右，而深度自学第一次就将这个结果提高了将近10个百分点，抵达83.6%。而近期的2015年的最差结果超过了96.3%。

　　想象一下：　　淘宝上有多达10000种实物商品，在全国有所不同的城市，标示着有所不同的标签，如何较慢寻找？一个图像识别系统必不可少。　　有个技术大牛曾这样举例：去参与朋友家里的一个聚会，主人家里有一株很漂亮的花，参予聚会的朋友们这都想要告诉花上的名字，惜主人也忘了。

于是，我启动我研发的花卉识别器，顺利地辨识出有了这株花。　　顺利辨识出有这是“Amaryllis(孤挺花)”，得意了我的哥　　图像识别与安防渊源很深　　辨识的最基础是海量数据，而安防毫无疑问是个极大的数据入口，而且预示着反感的数据分析、图像分析市场需求。　　视频监控在过去的应用于中仅次于的问题是人工查阅的问题，视频智能分析技术应运而生。目前安防行业使用的一般是前端智能+后端智能的方式，前端的摄像机展开基础的结构化数据萃取，后端再行展开深度二次分析。

　　要告诉，视频监控领域是图像识别技术仍然在谋求突破的主要领域之一。　　在公安领域，城市道路、广场及各类重点场所的人、车、物等目标的辨识，萃取还包括人的性别、人脸、全身等信息，车的车标、车牌、车身颜色等信息，都牵涉到到视频图像分析技术。破案与搜索的效率获得前所未有的提升。

　　在智能交通领域，具备分析、感官能力的智能摄像机通过视频辨识分析技术，可对每辆车展开原始的违法行为分析、辨识、抓拍和视频，记录车辆违法的整个过程，再行将每条记录分解文本数据递交给后端智能管理与分析系统，是不是神秘到没有朋友呢？　　监狱、看守所等司法系统以及校园等教育地域的安防都与监控、视频图像识别密不可分……图像识别与安防关系密切。　　笔者语　　作为安防行业的一个小小的细胞，自知这个行业的辽阔，只不过我们很多安防技术并不是古板的、官方的。随着安防的民用化不断深入，很多安防人正在将安防映射我们日常生活的每个细节。

　　比如，抢票这个事儿。

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