如何通過人工神經網路實現圖像識別？

人工神經網路作為一個新技術正不斷融入各個學科，其獨有的優勢在數字圖像處理中也得到了不錯的運用。針對卷積神經網路做圖像識別，則是一個相當火的方向，如騰訊雲識別，只要上傳任意一張圖像就能識別出圖中有人還是有花等，那這到底是怎麼實現的呢？

下面我們就以如何通過神經網路識別人物肖像來說事。

假設有一張女人的圖像：

這是一張大小為350x450的圖像，那現在我們在人工智慧里設定，如果在看到其他的圖，只要其大小為350x450，並且所有像素點跟上面這張圖一樣，那就判定圖中的人是女的。

很顯然，在海量的圖像里除了這張能再找到完全一樣的才怪。那怎麼辦嘞，每個人都長的不一樣，有的白一點，有的黑一點，即使是同一個女人，也有可能她吃胖了，那豈不是認不出來了？

這時神經網路發揮作用了，我們看這張圖時看到了什麼特徵？帽子、長發、捲髮、大眼睛而且還露背了。

再分析一下，頭髮是黑色的，黑色的像素亮度低，頭髮一般是一簇的，捲髮是大卷的，大眼睛在整個臉部佔比多一點，好像都是廢話，但對於神經網路不是，這都是特徵。

若我們有10萬張長發的人的圖像，讓神經分析所有圖中像素點的位置和像素點的值的共同點，最終會得到一個網路，只要跟這個網路里記憶的特徵相同或者相似的就會被定義為長發。10萬個長發髮型樣本幾乎覆蓋了所有能想到的髮型，當再拿一張長發的人的圖像來通過網路，就會查到一個大多數女人的特徵：長發。

那該有人問了，這還是不能知道圖中的人是男是女啊，有的動物也是長發，比如馬。。。。。。

那我們再增加特徵唄，10萬張嘴的特徵，10萬張鼻子的特徵等，只管往上加，每一個物種都有其共同特徵和獨有特徵。

假如在人工智慧里定義一個女人需要滿足100個特徵，那麼在海量的圖像里只要滿足這100個我們定義的特徵，那麼她就是女人。

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