2016-2022年图形图像识别和处理系统市场分析与预测报告

汇智联恒2016-20222016-2022年图形图像识别和处理系统市场分析与预测报告汇智联恒2016汇智联恒20162016-2022年图形图像识别和处理系统市场分析与预测报告报告目录报告目录 1图表目录 12第一章 2013-2015年全球图形图像识别和处理系统行业发展分析 1第一节 全球图形图像识别和处理系统行业发展轨迹综述 1一、 全球图形图像识别和处理系统行业发展历程 1二、 全球图形图像识别和处理系统行业发展面临的问题 5三、 全球图形图像识别和处理系统行业技术发展现状及趋势 6第二节 全球图形图像识别和处理系统行业市场情况 8第三节 部分国家地区图形图像识别和处理系统行业发展状况 9一、 美国图形图像识别和处理系统行业发展分析 9二、 欧洲图形图像识别和处理系统行业发展分析 10三、 日本图形图像识别和处理系统行业发展分析 10四、 韩国图形图像识别和处理系统行业发展分析 11第二章 2013-2015年中国图形图像识别和处理系统行业发展形势 12第一节 图形图像识别和处理系统行业发展概况 12一、 图形图像识别和处理系统行业发展特点分析 12二、 图形图像识别和处理系统行业投资现状分析 12三、 图形图像识别和处理系统行业总产值分析 15四、 图形图像识别和处理系统行业技术发展分析 15第二节 图形图像识别和处理系统行业市场情况分析 24一、 图形图像识别和处理系统行业市场发展分析 24二、 图形图像识别和处理系统市场存在的问题 28三、 图形图像识别和处理系统市场规模分析 30第三节 图形图像识别和处理系统产销状况分析 30一、 图形图像识别和处理系统产量分析 30二、 图形图像识别和处理系统市场需求状况分析 31第四节 产品发展趋势预测 31一、 产品发展新动态 31二、 技术新动态 34三、 产品发展趋势预测 35第五节 宏观经济环境分析 37一、 国民经济运行情况GDP 37二、 消费价格指数CPI、PPI 38三、 全国居民收入情况 39四、 社会消费品零售总额 42五、 工业发展形势 43六、 固定资产投资情况 46七、 财政收支情况 49八、 对外贸易&进出口 53第三章 2013-2015年中国图形图像识别和处理系统行业区域市场分析 58第一节 华北地区图形图像识别和处理系统行业分析 58一、 行业发展现状分析 58二、 市场规模情况分析 58三、 市场需求情况分析 59四、 行业发展前景预测 59五、 行业投资风险预测 59第二节 东北地区图形图像识别和处理系统行业分析 60一、 行业发展现状分析 60二、 市场规模情况分析 60三、 市场需求情况分析 61四、 行业发展前景预测 61五、 行业投资风险预测 61第三节 华东地区图形图像识别和处理系统行业分析 62一、 行业发展现状分析 62二、 市场规模情况分析 62三、 市场需求情况分析 63四、 行业发展前景预测 63五、 行业投资风险预测 63第四节 华南地区图形图像识别和处理系统行业分析 64一、 行业发展现状分析 64二、 市场规模情况分析 64三、 市场需求情况分析 65四、 行业发展前景预测 65五、 行业投资风险预测 65第五节 华中地区图形图像识别和处理系统行业分析 66一、 行业发展现状分析 66二、 市场规模情况分析 66三、 市场需求情况分析 67四、 行业发展前景预测 67五、 行业投资风险预测 67第六节 第六节西南地区图形图像识别和处理系统行业分析 68一、 行业发展现状分析 68二、 市场规模情况分析 68三、 市场需求情况分析 69四、 行业发展前景预测 69五、 行业投资风险预测 69第七节 西北地区图形图像识别和处理系统行业分析 70一、 行业发展现状分析 70二、 市场规模情况分析 70三、 市场需求情况分析 71四、 行业发展前景预测 71五、 行业投资风险预测 71第四章 2013-2015年图形图像识别和处理系统行业投资与发展前景分析 73第一节 图形图像识别和处理系统行业投资情况分析 73一、 总体投资情况 73二、 投资规模情况 73三、 投资增速情况 74四、 分地区投资分析 74第二节 图形图像识别和处理系统行业投资机会分析 75一、 图形图像识别和处理系统投资项目分析 75二、 可以投资的图形图像识别和处理系统模式 75三、 图形图像识别和处理系统投资机会 75四、 图形图像识别和处理系统投资新方向 76第三节 2016-2022年行业发展前景分析 80第五章 2013-2015年图形图像识别和处理系统行业竞争格局分析 81第一节 图形图像识别和处理系统行业集中度分析 81一、 图形图像识别和处理系统市场集中度分析 81二、 图形图像识别和处理系统企业集中度分析 82三、 图形图像识别和处理系统区域集中度分析 82第二节 图形图像识别和处理系统行业主要企业竞争力分析 82一、 重点企业资产总计对比分析 82二、 重点企业从业人员对比分析 83三、 重点企业全营业收入对比分析 83四、 重点企业利润总额对比分析 83五、 重点企业综合竞争力对比分析 83第三节 图形图像识别和处理系统行业竞争格局分析 84一、 图形图像识别和处理系统行业竞争分析 84二、 中外图形图像识别和处理系统产品竞争分析 84三、 我国图形图像识别和处理系统市场竞争分析 84四、 主要图形图像识别和处理系统企业动向 85第六章 2013-2015年中国图形图像识别和处理系统行业整体运行指标分析 89第一节 中国图形图像识别和处理系统行业总体规模分析 89一、 企业数量结构分析 89二、 行业生产规模分析 90第二节 中国图形图像识别和处理系统行业产销分析 90一、 行业产成品情况总体分析 90二、 行业产品销售收入总体分析 91第三节 中国图形图像识别和处理系统行业财务指标总体分析 91一、 行业盈利能力分析 91二、 行业偿债能力分析 91三、 行业营运能力分析 92四、 行业发展能力分析 92第四节 产销运存分析 92一、 图形图像识别和处理系统行业产销情况 92二、 图形图像识别和处理系统行业库存情况 93三、 图形图像识别和处理系统行业资金周转情况 93第五节 盈利水平分析 94一、 图形图像识别和处理系统行业价格走势 94二、 图形图像识别和处理系统行业毛利率情况 94三、 图形图像识别和处理系统行业赢利能力 95四、 图形图像识别和处理系统行业赢利水平 95五、 图形图像识别和处理系统行业赢利预测 96第七章 2013-2015年图形图像识别和处理系统行业盈利能力分析 97第一节 中国图形图像识别和处理系统行业利润总额分析 97一、 利润总额分析 97二、 不同规模企业利润总额比较分析 98三、 不同所有制企业利润总额比较分析 98第二节 中国图形图像识别和处理系统行业销售利润率 99一、 销售利润率分析 99二、 不同规模企业销售利润率比较分析 99三、 不同所有制企业销售利润率比较分析 100第三节 中国图形图像识别和处理系统行业总资产利润率分析 100一、 总资产利润率分析 100二、 不同规模企业总资产利润率比较分析 101三、 不同所有制企业总资产利润率比较分析 101第四节 中国图形图像识别和处理系统行业产值利税率分析 102一、 产值利税率分析 102二、 不同规模企业产值利税率比较分析 102三、 不同所有制企业产值利税率比较分析 103第八章 图形图像识别和处理系统重点企业发展分析 104第一节 汉王科技 104第二节 赛为智能 106第三节 捷顺科技 109第四节 大恒科技 112第九章 2013-2015年图形图像识别和处理系统产品竞争力优势分析 115第一节 整体产品竞争力评价 115第二节 整体产品竞争力评价结果分析 115第三节 竞争优势评价及构建建议 116第四节 观点与结论 117第十章 2013-2015年图形图像识别和处理系统行业投资策略分析 118第一节 行业发展特征 118一、 行业的周期性 118二、 行业的区域性 119三、 行业的上下游 119四、 行业经营模式 120第二节 行业投资形势分析 121一、 行业发展格局 121二、 行业进入壁垒 121三、 行业SWOT分析 123四、 行业五力模型分析 124第三节 图形图像识别和处理系统行业投资效益分析 129第四节 图形图像识别和处理系统行业投资策略研究 130第十一章 2016-2022年图形图像识别和处理系统行业投资风险预警 132第一节 影响图形图像识别和处理系统行业发展的主要因素 132一、 影响图形图像识别和处理系统行业运行的有利因素 132二、 影响图形图像识别和处理系统行业运行的稳定因素 132三、 影响图形图像识别和处理系统行业运行的不利因素 132四、 我国图形图像识别和处理系统行业发展面临的挑战 132五、 我国图形图像识别和处理系统行业发展面临的机遇 133第二节 图形图像识别和处理系统行业投资风险预警 133一、 图形图像识别和处理系统行业市场风险预测 133二、 图形图像识别和处理系统行业政策风险预测 134三、 图形图像识别和处理系统行业经营风险预测 134四、 图形图像识别和处理系统行业技术风险预测 135五、 图形图像识别和处理系统行业竞争风险预测 136六、 图形图像识别和处理系统行业其他风险预测 136第十二章 2016-2022年图形图像识别和处理系统行业发展趋势分析 138第一节 中国图形图像识别和处理系统市场趋势分析 138一、 我国图形图像识别和处理系统市场趋势总结 138二、 我国图形图像识别和处理系统发展趋势分析 139第二节 图形图像识别和处理系统产品发展趋势分析 139一、 图形图像识别和处理系统产品技术趋势分析 139二、 图形图像识别和处理系统产品价格趋势分析 141第三节 中国图形图像识别和处理系统行业供需预测 141一、 中国图形图像识别和处理系统供给预测 141二、 中国图形图像识别和处理系统需求预测 142第四节 图形图像识别和处理系统行业规划建议 142第十三章 图形图像识别和处理系统企业管理策略建议 146第一节 市场策略分析 146一、 图形图像识别和处理系统价格策略分析 146二、 图形图像识别和处理系统渠道策略分析 147第二节 销售策略分析 149一、 媒介选择策略分析 149二、 产品定位策略分析 149三、 企业宣传策略分析 150第三节 提高图形图像识别和处理系统企业竞争力的策略 150一、 提高中国图形图像识别和处理系统企业核心竞争力的对策 150二、 图形图像识别和处理系统企业提升竞争力的主要方向 153三、 影响图形图像识别和处理系统企业核心竞争力的因素及提升途径 153四、 提高图形图像识别和处理系统企业竞争力的策略 154第四节 对我国图形图像识别和处理系统品牌的战略思考 158一、 图形图像识别和处理系统实施品牌战略的意义 158二、 图形图像识别和处理系统企业品牌的现状分析 159三、 我国图形图像识别和处理系统企业的品牌战略 159四、 图形图像识别和处理系统品牌战略管理的策略 160

图表目录TOC\h\z\c"图表"图表1：2013-2015年全球图形图像识别和处理系统行业市场规模 8图表2：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业总产值 15图表3：图像识别系统 16图表4：玻璃瓶口识别及处理 17图表5：俯拍图像缺陷检测 18图表6：封锁环横裂纹及处理后图像 18图表7：顶拍图像缺陷检测 19图表8：瓶口极坐标图像 19图表9：图像处理技术 20图表10：图像亮度对比 20图表11：图像色彩对比 21图表12：不同方向的灰度直方图 22图表13：直方图均衡化前后的图形变化以及直方图变化 23图表14：采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理 24图表15：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业市场规模 30图表16：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业总产值 30图表17：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业需求规模 31图表18：2011-2015年国内生产总值及增长速度 37图表19：2011-2015年三次产业增加值占国内生产总值比重 38图表20：2015年居民消费价格月度涨跌幅度 38图表21：2015年居民消费价格比上年涨跌幅度单位：% 39图表22：2015年新建商品住宅月同比价格上涨、持平、下降城市个数变化情况 39图表23：2011-2015年全国居民人均可支配收入及增长速度 40图表24：2015年按收入来源分的全国居民人均可支配收入及占比 41图表25：2011-2015年社会消费品零售总额 42图表26：2011-2015年全部工业增加值及其增长速度 43图表27：2015年主要工业产品产量及增长速度 44图表28：2011-2015年建筑业增加值及其增长速度 45图表29：2011-2015年全社会固定资产投资 46图表30：2015年按领域分固定资产投资（不含农户）及其占比 47图表31：2015年分行业固定资产投资（不含农户）及其增长速度 47图表32：2015年固定资产投资新增主要生产与运营能力 48图表33：2015年房地产开发和销售主要指标完成情况及其增长速度 48图表34：2011-2015年全国一般公共预算收入 49图表35：2011-2015年货物进出口总额 54图表36：2015年货物进出口总额及其增长速度 54图表37：2015年主要商品出口数量、金额及其增长速度 55图表38：2015年主要商品进口数量、金额及其增长速度 55图表39：2015年对主要国家和地区货物进出口额及其增长速度 56图表40：2015年外商直接投资（不含银行、证券、保险）及其增长速度 56图表41：2015年对外直接投资额（不含银行、证券、保险）及其增长速度 57图表42：2013-2015年华北地区图形图像识别和处理系统行业市场规模 58图表43：2013-2015年华北地区图形图像识别和处理系统行业需求规模 59图表44：2013-2015年东北地区图形图像识别和处理系统行业市场规模 60图表45：2013-2015年东北地区图形图像识别和处理系统行业需求规模 61图表46：2013-2015年华东地区图形图像识别和处理系统行业市场规模 62图表47：2013-2015年华东地区图形图像识别和处理系统行业市需求规模 63图表48：2013-2015年华南地区图形图像识别和处理系统行业市场规模 64图表49：2013-2015年华南地区图形图像识别和处理系统行业需求规模 65图表50：2013-2015年华中地区图形图像识别和处理系统行业市场规模 66图表51：2013-2015年华中地区图形图像识别和处理系统行业需求规模 67图表52：2013-2015年西南地区图形图像识别和处理系统行业市场规模 68图表53：2013-2015年西南地区图形图像识别和处理系统行业需求规模 69图表54：2013-2015年西北地区图形图像识别和处理系统行业市场规模 70图表55：2013-2015年西北地区图形图像识别和处理系统行业需求规模 71图表56：2013-2015年我国地区图形图像识别和处理系统行业投资场规模 73图表57：2013-2015年我国地区图形图像识别和处理系统行业投资增速 74图表58：2015年我国地区图形图像识别和处理系统行业地区投资情况 74图表59：2016-2022年图形图像识别和处理系统行业市场规模预测 81图表60：2015年我国图形图像识别和处理系统行业市场集中度分析 81图表61：2015年我国图形图像识别和处理系统行业区域集中度 82图表62：重点企业资产总计对比分析 82图表63：重点企业从业人员对比分析 83图表64：重点企业全营业收入对比分析 83图表65：重点企业利润总额对比分析 83图表66：重点企业综合竞争力对比分析 83图表67：2015年我国图形图像识别和处理系统行业企业数量结构 89图表68：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业生产规模 90图表69：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业产成品 90图表70：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业销售收入 91图表71：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业盈利能力变化 91图表72：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业盈利能力变化 91图表73：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业盈利能力变化 92图表74：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业盈利能力变化 92图表75：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业产销率 92图表76：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业存货 93图表77：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业资产周转率 93图表78：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业价格指数 94图表79：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业毛利率 94图表80：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业盈利能力 95图表81：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业总利润 95图表82：图形图像识别和处理系统行业赢利预测 96图表83：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业利润总额 97图表84：2015年不同规模企业利润总额比较分析 98图表85：2015年不同所有制企业利润总额比较分析 98图表86：2013-2015我国图形图像识别和处理系统行业销售利润率 99图表87：不同规模企业销售利润率比较分析 99图表88：不同所有制企业销售利润率比较分析 100图表89：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业资产利润率 100图表90：不同规模企业总资产利润率比较分析 101图表91：不同所有制企业总资产利润率比较分析 101图表92：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业产值利税率分析 102图表93：不同规模企业产值利税率比较分析 102图表94：不同所有制企业产值利税率比较分析 103图表95：汉王科技资产负债表 105图表96：汉王科技利润表 105图表97：汉王科技成长能力分析 106图表98：汉王科技盈利能力分析 106图表99：汉王科技偿债能力分析 106图表100：赛为智能资产负债表 108图表101：赛为智能利润表 108图表102：赛为智能成长能力分析 108图表103：赛为智能盈利能力分析 109图表104：赛为智能偿债能力分析 109图表105：捷顺科技资产负债表 111图表106：捷顺科技利润表 111图表107：捷顺科技成长能力分析 112图表108：捷顺科技盈利能力分析 112图表109：捷顺科技偿债能力分析 112图表110：大恒科技资产负债表 113图表111：大恒科技利润表 114图表112：大恒科技成长能力分析 114图表113：大恒科技盈利能力分析 114图表114：大恒科技偿债能力分析 114图表115：行业的周期性 118图表116：企业区域分布 119图表118：图形图像识别和处理系统行业投资方向预测 130图表119：图形图像识别和处理系统产品价格趋势分析 141图表120：中国图形图像识别和处理系统供给预测 141版权申明本报告是北京汇智联恒咨询有限公司的研究成果。本报告内所有数据、观点、结论的版权均属北京汇智联恒咨询有限公司拥有。未经北京汇智联恒咨询有限公司的明确书面许可，任何人不得以全文或部分形式（包含纸制、电子等）传播。不可断章取义或增删、曲解本报告内容。北京汇智联恒咨询有限公司对其独立研究或与其他机构共同合作的所有研究数据、研究技术方法、研究模型、研究结论及衍生服务产品拥有全部知识产权，任何人不得侵害和擅自使用。本报告及衍生产品最终解释权归北京汇智联恒咨询有限公司所有。免责声明本报告所载资料的来源及观点的出处皆被北京汇智联恒咨询有限公司认为可靠，但北京汇智联恒咨询有限公司对这些信息本身的准确性和完整性不作任何保证。尽管北京汇智联恒咨询有限公司相信本报告的研究和分析成果是准确的并体现了行业发展趋势，但所有阅读本报告的读者在确定相关的经营和投资决策前应寻求更多的行业信息作为依据。读者须明白，本报告所载资料、观点及推测仅反映北京汇智联恒咨询有限公司于最初发布此报告时的判断，北京汇智联恒咨询有限公司可能会在此之后发布与此报告所载资料不一致及有不同观点和推测的报告。北京汇智联恒咨询有限公司不对因使用此报告的材料而引致的损失负任何法律责任。2013-2015年全球图形图像识别和处理系统行业发展分析全球图形图像识别和处理系统行业发展轨迹综述全球图形图像识别和处理系统行业发展历程移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：第一，从用户读取信息的习惯来看，相比于文字，图片能够为用户提供更加生动、容易理解、有趣及更具艺术感的信息；第二，从图片来源来看，智能手机为我们带来方便的拍摄和截屏手段，帮助我们更快的用图片来采集和记录信息。但伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，计算机的图像识别技术就显得尤为重要。图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。现在随着图形识别技术的不断进步，越来越多的科技公司开始涉及图形识别领域，这标志着读图时代正式到来，并且将引领我们进入更加智能的未来。图像识别的初级阶段——娱乐化、工具化在这个阶段，用户主要是借助图像识别技术来满足某些娱乐化需求。例如，百度魔图的“大咖配”功能可以帮助用户找到与其长相最匹配的明星，百度的图片搜索可以找到相似的图片；Facebook研发了根据相片进行人脸匹配的DeepFace；雅虎收购的图像识别公司IQEngine开发的Glow可以通过图像识别自动生成照片的标签以帮助用户管理手机上的照片；国内专注于图像识别的创业公司旷视科技成立了VisionHacker游戏工作室，借助图形识别技术研发移动端的体感游戏。这个阶段还有一个非常重要的细分领域——OCR(OpticalCharacterRecognition，光学字符识别)，是指光学设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，就是计算机对文字的阅读。语言和文字是我们获取信息最基本、最重要的途径。在比特世界，我们可以借助互联网和计算机轻松的获取和处理文字。但一旦文字以图片的形式表现出来，就对我们获取和处理文字平添了很多麻烦。这一方面表现为数字世界中由于特定原因被存储称图片格式的文字；另一方面是我们在现实生活中看到的所有物理形态的文字。所以我们需要借助OCR技术将这些文字和信息提取出来。在这方面，国内产品包括百度的涂书笔记和百度翻译等；而谷歌借助经过DistBelief训练的大型分布式神经网络，对于Google街景图库的上千万门牌号的识别率超过90%，每天可识别百万门牌号。在这个阶段，图像识别技术仅作为我们的辅助工具存在，为我们自身的人类视觉提供了强有力的辅助和增强，带给了我们一种全新的与外部世界进行交互的方式。我们可以通过搜索找到图片中的关键信息；可以随手拍下一件陌生物体而迅速找到与之相关的各类信息；可以将潜在搭讪对象拍下提前去她的社交网络了解一番；也可以将人脸识别作为主要的身份认证方式……这些应用虽然看起来很普通，但当图像识别技术渗透到我们行为习惯的方方面面时，我们就相当于把一部分视力外包给了机器，就像我们已经把部分记忆外包给了搜索引擎一样。这将极大改善我们与外部世界的交互方式，此前我们利用科技工具探寻外部世界的流程是这样：人眼捕捉目标信息、大脑将信息进行分析、转化成机器可以理解的关键词、与机器交互获得结果。而当图像识别技术赋予了机器“眼睛”之后，这个过程就可以简化为：人眼借助机器捕捉目标信息、机器和互联网直接对信息进行分析并返回结果。图像识别使摄像头成为解密信息的钥匙，我们仅需把摄像头对准某一未知事物，就能得到预想的答案。摄像头成为连接人和世界信息的重要入口之一。图像识别的高级阶段——拥有视觉的机器目前的图像识别技术是作为一个工具来帮助我们与外部世界进行交互，只为我们自身的视觉提供了一个辅助作用，所有的行动还需我们自己完成。而当机器真正具有了视觉之后，它们完全有可能代替我们去完成这些行动。目前的图像识别应用就像是盲人的导盲犬，在盲人行动时为其指引方向；而未来的图像识别技术将会同其他人工智能技术融合在一起成为盲人的全职管家，不需要盲人进行任何行动，而是由这个管家帮助其完成所有事情。举个例子，如果图像识别是一个工具，就如同我们在驾驶汽车时佩戴谷歌眼镜，它将外部信息进行分析后传递给我们，我们再依据这些信息做出行驶决策；而如果将图像识别利用在图形图像识别和处理系统和人工智能上，这就如同谷歌的无人驾驶汽车，机器不仅可以对外部信息进行获取和分析，还全权负责所有的行驶活动，让我们得到完全解放。在人工智能中，感知是通过解释传感器的响应而为机器提供它们所处的世界的信息，其中它们与人类共有的感知形态包括视觉、听觉和触觉，而视觉最为重要，因为视觉是一切行动的基础。我们对世界的感知不是直接的，而是依赖于“无意识推理”，也就是说在我们能感知物体之前，大脑必须依据到达感官的信息来推断这个物体可能是什么，这构成了人类最重要的预判和处理突发时间的能力。而视觉是这个过程中最及时和准确的信息获取渠道，人类感觉信息中的80%都是视觉信息。图形图像识别和处理系统之于人工智能的意义就是视觉之于人类的意义，而决定着图形图像识别和处理系统的就是图像识别技术。更重要的是，在某些应用场景，图形图像识别和处理系统比人类的生理视觉更具优势，它更加准确、客观和稳定。人类视觉有着天然的局限，我们看起来能立刻且毫无费力的感知世界，而且似乎也能详细生动的感知整个视觉场景，但这只是一个错觉，只有投射到眼球中心的视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明的看清楚。偏离中间大约10度的位置，神经细胞更加分散并且智能探知光和阴影。也就是说，在我们视觉世界的边缘是无色、模糊的。因此，我们才会存在“变化盲视”，才会在经历着多样事物发生时，仅仅关注其中一样，而忽视了其他样事物的发生，而且不知道它们的发生。而机器在这方面就有着更多的优势，它们能够发现和记录视力所及范围内发生的所有事情。拿应用最广的视频监控来说，传统监控需要有人在电视墙前时刻保持高度警惕，然后再通过自己对视频的判断来得出结论，但这往往会因为人的疲劳、视觉局限和注意力分散等原因影响监控效果。但有了成熟的图像识别技术之后，再加以人工智能的支持，计算机就可以自行对视频进行分析和判断，发现异常情况直接报警，带来了更高的效率和准确度；在反恐领域，借助机器的人脸识别技术也要远远优于人的主观判断。许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能专家YannLeCun最重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google借助模拟神经网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。值得一提的是，负责这个项目的AndrewNG已经转投百度领导百度研究院，其一个重要的研究方向就是人工智能和图像识别。这也能看出国内科技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。全球图形图像识别和处理系统行业发展面临的问题分辨现实世界中的各种复杂景物对为类来说是一件轻而易取的事，而用计算机进行图像识别却非常困难，图像识别大多数成功的应用是相对简单（或对识别环境有严格的限制）的领域，并且多是二维的。当前图像识别所面临者许多问题：首先，完成一幅图像的识别要经过许多不同的处理过程，图像的识别正是这些过程的综合作用的结果。但是缺少一个普遍的原理来指导这些过程在完成特定任务时应该如何组织和搭配，即使是对于各种常用的图像分割算法之间的性能比较，也没有一个较好的统一的标准。还有，现在的各种图像识别算法都或多或少带有一定的局限性，图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。这个模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板，也是不可能的。在一种环境下效果很好，但另一种环境下就可能很差，传统的只简单处理方法很难构造图像中景物的完整描述。再次，一些能用性，效果好的算法往往计算量很大，难以实时应用。最后，为类对生物体的视觉机理还不清楚，不能给计算机图像识别提供有力的指导。全球图形图像识别和处理系统行业技术发展现状及趋势格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板，而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型，拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型，这个图像也就被识别了。这种模型从神经上和记忆探寻的过程上来看，都比模板匹配模型更适宜，而且还能说明对一些不规则的，但某些方面与原型相似的图像的识别。但是，这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的，它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人提出了一个更复杂的模型，即“泛魔”识别模型。尽管计算机图像识别技术面临着很大的挑战，但还是取得了很大的发展，多年的发展变化，不难看出一些特点：1.立体视觉与人工智能仍然是计算机图像识别今后发展的方向，短时间内实现全自动的通用性很大的计算机视觉系统的可能性不大，今后应结合各种实际应用开发各种用途的计算机视觉系统。2.七十年代末Marr提出的视觉计算理论极大地促进了计算机视觉的发展，但同时也存在不少缺陷，视觉识别是一个极其复杂的过程，在Marr的理论中，有些东西是作为一种假设出现的，有些重要问题甚至还没有涉及，图像识别技术的发展必须以视觉计算理论的发展为前提。3.一些优秀的数学方法，如神经网络，模糊集，分形理论，小波分析，遗传算法纷纷应用于图像识别领域，取得了一定的成就，这些方法的继续发展完美以及各种方法相互融合，取长补短的综合集成是往后发展的重要任务。全球图形图像识别和处理系统行业市场情况图表SEQ图表\*ARABIC1：2013-2015年全球图形图像识别和处理系统行业市场规模数据来源：国家统计局今后有两点值得关注。一是亚洲市场的动向。除了日系及欧洲制造设备厂商在亚洲设立制造基地之外，还有越来越多的当地厂商开始开发制造设备及检查装置，因此，图像处理系统的需求不断扩大。另一点是数字标准。在欧美的图像处理标准化团体力图主导标准的情况下，日本的图像处理标准团体也为了掌握主导权而展开了对抗。今后需求有望增加的地区为东南亚、中南美及非洲。在泰国、印尼及马来西亚，车载图像处理系统的需求保持旺盛势头。另外，在东南亚市场，欧美厂商的食品工厂对图像处理系统的需求也很高。墨西哥、巴西、阿根廷及非洲市场方面，汽车相关产品及数字家电的生产基地备受关注，图像处理系统的需求有望增加。部分国家地区图形图像识别和处理系统行业发展状况美国图形图像识别和处理系统行业发展分析美国普渡大学（PurdueUniversity）的研究者们正在开发一种能够让机器识别一般环境原本是什么样的人工智能技术。谷歌眼镜和诺基亚城市万花筒（NokiaCityLens）等设备让我们认识了增强现实技术，这些设备帮助我们识别四周环境中的“有趣点”。不久之后我们智能手机上的摄像头也将具备类似的能力，识别给定视野中的所有东西。这不只是“面部识别”技术，而是识别“所有”的物体。美国普渡大学（PurdueUniversity）的研究者们正在开发一种能够让机器识别一般环境原本是什么样的人工智能技术。打个比方，你曾在数年前与朋友们拍下了在演唱会的合影照片。你现在想找到这张照片，但是需要在手机存储的数千张照片里查找。如果你可以启动基于对图片内环境的搜索，如“音乐会”或“舞台”，你就可以很轻松地把这张照片找出来。普渡大学的研究者们现在正在构建这一被称为“深度学习”的人工智能技术。它能让机器像人一样来处理信息。机器借助这一技术就能识别像“树”和“轿车”等物体，并创建多个可以被检索和搜索的信息层。很自然地，进行这一处理过程的最优平台不是移动设备，但是随着科技的进步，这种技术最终将在手机等移动设备上得到应用。它能分析场景，并把标签帖到所有物体上。当你让这种机器获得视觉，天空就是它的极限。这种人工智能技术“提升”移动设备功能的潜力将是非凡的。这种方法绝不会导致低效率，研究显示这一图形处理方法的效率是常规方法的15倍以上。它能被用于医学设备，比如扫瞄病人的设备，而这些设备也因此能“学会”发现癌症或其他风险因素。这种技术“何时”和“是否”能够在智能手机和可穿戴设备上得到应用，是目前大家都非常关心的问题。美国海军研究办公室、国家科学基金会和美国国防部高级研究计划署（DARPA）正在提供该项目的研究经费。此外，卡洛西亚洛还创建了一家名为TeraDeep的公司使这项研究进入商业化应用。欧洲图形图像识别和处理系统行业发展分析2014年,欧洲图像处理的需求增长率高达20%,总销量中有37%用于出口。亚洲是欧洲图像处理产品的最大市场(占总销售额的20%,与2013年同比增长19%),之后是北美(占总销量的14%,与2013年同比增长21%)。中国占总销量份额为7%,同比增长13%,是欧洲机器视觉行业的第三大市场。从欧洲机器视觉行业用户所属的行业来看,工业和非工业领域的需求都十分强劲。2014年,工业领域的销量占总销量的76%,较去年增长16%。汽车行业是最大的用户群,占2014年总销售额的21%,较上一年同比增长17%。其次是电子和电气行业(包括半导体,占比14.6%)、餐饮业(6.5%)和金属工业(5.7%)。2014年,除了德国之外,欧洲机器视觉行业的企业从前一年的48家升至60家。这些企业来自奥地利、丹麦、芬兰、法国、以色列、意大利等国。日本图形图像识别和处理系统行业发展分析日本研发出用于图像识别的数据压缩为16分之1大小技术。同样容量大小的存储空间，能对16倍多的对象物进行识别。对于像可穿戴设备和智能手机这样存储空间有限的移动终端，他们提出将把该技术运用到相关图像识别app上。电气通信大学研究院情报理工学研究科开发出了把用于图像识别的数据压缩为16分之1大小的技术。如此一来，同样容量大小的存储空间，能对16倍多的对象物进行识别。对于像可穿戴设备和智能手机这样存储空间有限的移动终端，他们提出将把该技术运用到相关图像识别app上。采用了“标量量化”压缩技术和机械学习相结合的方法，将图像分类标本大幅压缩。能识别256种图像的app数据量从54MB减少到3.4MB，能识别1000种图像的则从72MB减少到4.5MB。识别精度和速度则基本不变。因为是在移动终端内部完成一系列识别过程，因此能实时进行图像识别。对于应用场景，研发人员进行的设想是，比如，当摄像头对着一个物体时，能实时判断出该物体是什么，并显示出与之相关的文章或文字介绍。具体说来，像健康管理app中对食物进行卡路里计算、观光app中对风景名胜进行讲解等。计划将推动智能手机、智能眼镜等厂商使用该技术。韩国图形图像识别和处理系统行业发展分析为了回应来自世界其他区域的廉价劳动力所带来的威胁，自动化系统已成为保证韩国制造业竞争力的一大关键法宝。而图形图像识别和处理系统则成为现在许多工业流程中必不可少的一部分，因为它的成本较低廉，富有竞争力，更重要的是能提供快速、准确、可重复的检测能力。视觉化系统和机器人解决方案正得到越来越多的应用，不论它们是独立成套还是互相结合，都会对大大提高竞争实力有所助益。

2013-2015年中国图形图像识别和处理系统行业发展形势图形图像识别和处理系统行业发展概况图形图像识别和处理系统行业发展特点分析近一两年来，人工智能领域得到了媒体界、产业界和学术界等前所未有的关注，大家一致认为智能化时代正在到来，机器正在越来越多的取代人类特有的优势和技能，而其中最为重要的可能就是图像识别技术。图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。简单来说，就是让机器能够通过对感知信息的处理像人类一样读懂图片的内容，而不是只看到像素。目前，伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，计算机的图像识别技术就显得尤为重要。计算机视觉有着广泛应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。图形图像识别和处理系统行业投资现状分析随着我国国民经济的迅速增长,机动车的规模与流量大幅增加,随之而来的管理问题也日益严重。因此迫切需要采用高科技手段,对这些违法违章车辆牌照进行登记,汽车牌照识别系统的出现成为了交通管制必不可少的有力武器。汽车牌照的识别系统在公共安全,交通管理,及相关军事部门有着重要的应用价值。它是一个基于数字图像处理和字符识别的智能化交通管理系统,该系统先通过图像采集,再对图像进行处理以

克服图像干扰,改善识别效果,而后进行二值化,归一化等处理,最后进行识别。车牌识别系统使得车辆管理更趋于数字化,网络化,大大提高了交通管理的有效性与方便性。车牌识别系统作为整个智能交通系统的一部分,其重要性不言而喻。车牌识别是一项涉及到数字图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能等多门学科的技术,它在交通监视和控制中占有很重要的地位,已成为现代交通工程领域中研究的重点和热点之一。该项技术应用前景广泛,例如用在自动收费系统、不停车缴费、失窃车辆的查寻、停车场车辆管理、特殊部门车辆的出入控制等等。

车牌识别一般可以分为车牌的定位、牌照上字符的分割和字符识别三个主要组成部分。通过研究进行车牌识别的各项关键技术,在分析了近年来一些典型的车牌识别算法的基础上,最终确定一系列有效的算法对车牌进行识别。

在车牌定位上,根据车牌图像在HSV色彩空间各分量的取值范围规律,首先对符合该取值范围的像素进行色彩过滤,然后利用数学形态学进行处理,形成多个符合车牌颜色特征的连通区域。接下来,分别根据车牌的形状特征和车牌上字符的纹理特征,逐步对得到的连通区域进行分析和排除,从而得到车牌区域。该定位方法优点是可以过滤掉车牌临近区域那些颜色、纹理与车牌特征不符合的干扰纹理,如栅格、边框等。在字符分割阶段,在进行了车牌的倾斜矫正和确定了车牌字符的上下边界后,主要借助相关的投影信息和先验知识来确定每个字符的分割位置,并针对断裂和粘连字符进行了简单而有效的处理。对于单个字符的识别问题,我们在进行必要的预处理后采用改进的BP神经网络来进行单个字符的识别。

由于在车牌识别中用到的算法一般都比较复杂,直接用高级语言编程很困难,所以本文通过编写VC++与Matlab的接口来实现算法编程,并且最终编写的程序可以脱离VC++和Matlab平台独立运行。Matlab的编程高效而灵活,它具有强大、丰富的内置函数,并且其在图像处理方面的应用有着独特优势。通过接口来调用我们在Matlab下编写好的函数,这样做能够使我们从繁琐的编程工作中解脱出来,从而可以集中精力进行车牌识别算法的研究。手势识别系统和人脸识别系统相似主要从摄像头中采集手势数据,进行特征提取,再将提取到的信息传输给机器，让机器理解信息的含义。以下一手势识别为例。手势识别也是讲特征提取到的信息传送给机器，让机器理解手势信息的含义。手势识别工作主要分三个阶段:预处理、特征提取、欧式距离判定。预处理阶段应当从手势图片中去除噪声信号,利用肤色和背景在HIS颜色模型空间中的不同数值范围将手势从背景中提取出来,利用边缘检测算子提取手势的轮廓曲线。利用傅里叶描述子对轮廓曲线进行数学建模进而进行特征提取。通过欧氏距离的比较,对手势进行识别。通过对视频流采样,完成对几种动态手势的识别。利用若干人对手势一到手势十十种静态手势在该手势库上做统计实验。在背景光线均匀的情况下,手势基本能够正确识别。利用若干人进行动态手势识别,在背景光线均匀的情况下,手势动作基本能够正确识别。本系统具有旋转不变,比例伸缩性,平移不变性,利用实验者在手势一到手势十十种静态手势库上做旋转不变性,比例伸缩性,平移不变性统计实验,效果良好。本系统最大特色是符合人的操作习惯进行数据采集,和传统的佩戴颜色手套,在手上做标记等数据采集方式比较更加贴近人的操作习惯。操作者在手势动作时更加自然。不足之处客观上容易受外界环境干扰例如光线、温度、背景颜色等等。主观上和操作者的操作习惯也有关系。

图像识别系统的应用还有很多，在此不一一列举。随着科技的发展，图像识别技术越来越被人类所需求，可见图像识别技术的重要性。图形图像识别和处理系统行业总产值分析图表SEQ图表\*ARABIC2：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业总产值数据来源：国家统计局图形图像识别和处理系统行业技术发展分析从目的上可以将图像处理分为两类，分别是图像识别技术和图像处理技术。针对图像处理技术，可以是旋转、亮度、对比度、饱和度、RGB调节、调节图像尺寸等属性方面的处理技术和添加文字、图像增强、弱化、水印、特效、镂空等处理方法。甚至为了达到更精微的处理效果，一些软件还使用了图层。图表SEQ图表\*ARABIC3：图像识别系统数据来源：汇智联恒缺陷检测识别玻璃瓶口缺陷识别包括俯拍图像识别、顶拍图像识别两个部分，识别算法主要包括三部分：图像定位、缺陷提取和缺陷识别。图表SEQ图表\*ARABIC4：玻璃瓶口识别及处理数据来源：汇智联恒图表SEQ图表\*ARABIC5：俯拍图像缺陷检测数据来源：汇智联恒图表SEQ图表\*ARABIC6：封锁环横裂纹及处理后图像数据来源：汇智联恒图表SEQ图表\*ARABIC7：顶拍图像缺陷检测数据来源：汇智联恒图表SEQ图表\*ARABIC8：瓶口极坐标图像数据来源：汇智联恒图像处理技术的主要内容图表SEQ图表\*ARABIC9：图像处理技术数据来源：汇智联恒图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0％～100％(由黑到白)表示。以下三幅图是不同亮度对比。图表SEQ图表\*ARABIC10：图像亮度对比数据来源：汇智联恒对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。图表SEQ图表\*ARABIC11：图像色彩对比数据来源：汇智联恒直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。我们可以具体看一下下面两个不同图形的灰度直方图：图表SEQ图表\*ARABIC12：不同方向的灰度直方图数据来源：汇智联恒直方图均衡化通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图的图像，即在一定灰度范围内具有相同的象素点数的图像的过程。下面是直方图均衡化前后的图形变化以及直方图变化：图表SEQ图表\*ARABIC13：直方图均衡化前后的图形变化以及直方图变化数据来源：汇智联恒图像的噪声图像的噪声：就像对于听觉而言，在打电话时对方说话我们有时候会听到很嘈杂的噪声，以至于听不清楚对方在说什么。同样的，对于图像，原本我们可以很清晰的看到一幅图像，但是有时候图像上会有一些我们不需要的图案，使我们无法很清楚的看清一幅图，这就是图像的噪声。主要是采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理。图表SEQ图表\*ARABIC14：采用滤波器对带噪声图像进行滤波处理数据来源：汇智联恒图形图像识别和处理系统行业市场情况分析图形图像识别和处理系统行业市场发展分析图像识别技术在安防领域的应用展望说起图像识别，人类的这一能力非常突出。图形作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形，甚至能感知到与图像距离或者形状的改变，这一过程叫做图像再认。在图像识别中，既要有当时进入感官的信息，也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。计算机图像识别技术，则是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。图像识别所研究的问题，是如何用计算机代替人类去自动处理大量的物理信息，解决人类所无法识别或者识别过于耗费资源的问题，从而很大程度上解放人类的劳动力。图像识别技术是人工智能的一个重要领域。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息，抽出关键的信息。同时，在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的**如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，有一定的局限性。格式塔心理学家又据此提出了一个原型匹配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板，而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型，拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型，这个图像也就被识别了。但是，这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的，它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人提出了一个更复杂的模型，即“泛魔”识别模型。随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术越来越成为人工智能的基础安防技术，它将是未来科技领域几大关键产业的核心技术之一。微软、谷歌、Facebook、亚马逊、百度、腾讯等巨头都在倾注大量资源推动这项功能进步。比如微软的图像识别应用“我看起来有多大”(HowOldDoILook?)，成为网络上红极一时的话题。在去年举行的第六届ImageNet图像识别技术比赛中，微软凭借“图像识别的深度残差学习”(DeepResidualLearningforImageRecognition)系统获得第一名。科技公司如此热衷于图像识别技术的应用和创新，这种进步显然会大大方便互联网、传媒行业及科研领域的相关工作。图像识别技术与安防技术的融合现在，图像识别技术的应用范围已经远远突破视觉的范围，而更多地体现为机器智能、数字技术的特点。可以说，图像识别技术就是人类视觉认知的延伸。视频监控在过去的实际应用中，面临的最大问题就是必须由人工查看视频。视频智能分析技术正是为解决这一问题而生，它通过对视频进行智能分析、有效信息的结构化数据提取，从而让视频监控的使用者真正告别人工安防而走进自动化安防的新时代。目前视频智能分析主要有两种产品形态：前端智能和后端智能。前端智能以科达感知型摄像机为代表，将智能分析算法嵌入到前端摄像机，前端摄像机对采集的视频内容立即进行分析，提取出画面中关键的、感兴趣的、有效的信息，形成结构化的数据，将后端感兴趣的内容实时传给后端做存储或深入分析。后端智能是前端摄像机只负责采集视频图像，将码流传递到后端服务器做集中处理。这样对于后端的计算压力比较大，也不利于实时处理。更合理的方式是前端摄像机进行基础的结构化数据提取，后端服务器再进行深度二次分析;也就是说，将前端和后端配合起来做智能分析，才真正让视频图像智能分析实现最大化价值。视频监控领域是图像识别技术一直在寻求突破的主要领域之一。视频智能分析技术目前在公安、交通、零售、司法、教育等行业都获得了普及性应用。公安公安行业借助智能视频分析主要用于实现城市道路、广场及各类重点场所的人、车、物等目标的识别，提取包括人的性别、人脸、全身等信息，车的车标、车牌、车身颜色等信息，这些信息均可提炼为计算机能识别的结构化数据，送入后端进行专业的安全管理应用，主要包括实时布控、高危人员比对、以图搜图、多点碰撞、语义搜索等方面。交通具有分析、感知能力的智能摄像机通过视频识别分析技术，可对每辆车进行完整的违法行为分析、识别、抓拍和录像，记录车辆违法的整个过程，再将每条记录生成非结构化的视频、照片数据和结构化的文本数据提交给后端智能管理与分析系统，由系统进行高度智能的交通违法行为处理。基于智能视频分析技术，智能交通管理系统还能得出不同品牌的车型拥有量、过车高峰期、车辆进出城高峰期及行驶方向等丰富的交通数据，为城市交通流量管控、交通道路规划等提供详实的数据支撑。零售视频智能分析在零售门店视频监控方面的领先应用，是科达为联合利华门店建设的热点统计系统，系统通过感知型摄像机和后端的大数据分析平台相配合，用于开展个人护理类商品陈列和货架布局的顾客行为数据收集及分析，比如顾客在不同商品前的停留时间是多少、商品陈列和货架布局调整前后的人流动向对比和购买金额对比等，进而作为最终的经营决策参考。这一系统不仅创新了视频监控系统远程管理零售门店的应用，更为连锁零售行业如何通过视频监控系统开展消费数据比对、分析等大数据应用开创了有益启示。司法和教育在监狱和看守所，视频智能分析技术更是较早得到了运用。除传统的智能分析技术应用之外，感知型摄像机也被用在AB门等出入口，用于对所有过往人员进行脸部和全身的图像采集，同时提供结构化和半结构化数据给后端管理平台，平台对人员进行实时比对，用于有效杜绝非法出入。学校采用视频智能分析技术可以开展安全管理和教育录播两种应用，后者通过教室内的智能跟踪摄像机自动识别、跟踪老师的运动图像，同时对视频和声音进行记录，再生成录播课程。应该说，图像识别技术对于整个安防方案来说都是一项艰巨而又关键的任务，直接决定了后续图像处理与分析的准确性和便捷性。在视频监控领域，图像识别技术正面临着不小的挑战，具体可阐释为：其一，对图像质量的要求越来越高，图像识别与处理的算法也越来越复杂;其二，对图像的实时性处理和传输要求越来越高;其三，图像识别的算法更加个性化，也更加成为市场竞争力的关键所在;其四，图像数据往往涉及隐私，因此也需要提供可以信任的安全保证。面对这些挑战，科达深知要使图像识别技术与安防技术实现更好的融合，任重而道远。尽管在业界已经拥有了一定的知名度，科达仍然深耕于安防行业，把感知型摄像机视为视频监控的未来，在将图像识别技术更好地应用于具体的行业需求方面，为其他人工智能的应用提供了一条有价值的参考路径。图形图像识别和处理系统市场存在的问题第一是技术层面：室外夜间光照不足、恶劣天气、图像压缩处理、网络传输链路带宽受限等因素造成图像质量下降，给安防智能视频分析带来先天困难；目标与背景相似或背景杂乱等导致目标分割以及特征信息提取困难；针对复杂异常行为、事件建模困难，相应的智能分析算法识别性能不高。上述因素容易造成虚假报警、漏报警、跟踪困难等不良后果，制约了智能视频分析应用系统实战性能的提升。而在产品硬件上还存在一些问题，硬件包括前端摄像机和后端服务器。就基于像素比对的智能分析来说，图像的清晰度直接影响到比对的结果，而越清晰的摄像机图像像素点越多，运算比对也让服务器压力更大。例如智能分析中的车牌识别，不同清晰度的摄像机得到的视频资源，分析准确率相差很大，同时后端服务器的比对效率也会有明显的不同，使用标清时单台服务器的分析能力可能是20路，准确率为90%，而使用200万高清时，处理能力可能是5路，但准确率却可达到98%。该问题需在前端的更新换代和“云计算”技术得到高效推广的情况下才能够得以较好的解决。第二是产业层面：主要的困惑还是客户对智能视频分析产品的过高期望与该技术的性能表现易受使用条件的限制。由于用户对智能分析这类产品接触不多，对这类产品的效果有疑问。而有的厂家为了能够吸引客户进行夸大宣传，结果实际使用效果与宣传效果不符，使得这些客户对智能视频分析产品再无好感。厂商对产品大部分用户没有认真梳理应用需求；产品研发部门缺乏对安防行业的深入理解，导致智能视频分析产品功能千遍一律，缺乏针对性。再者，缺少权威的标准认证体系，导致用户对产品的性能无法有效把控。第三是市场层面：目前很多智能视频分析产品多是自主研发，而这类企业就需要摊薄早期的开发成本。因此，这类产品在定价方面可能要高于一般客户的承受能力，这也就决定了智能分析产品尤其是行为分析产品只能在监狱、高档小区或者机关重地等具有严格、精准监控需求的地方。图形图像识别和处理系统市场规模分析图表SEQ图表\*ARABIC15：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业市场规模数据来源：国家统计局图形图像识别和处理系统产销状况分析图形图像识别和处理系统产量分析图表SEQ图表\*ARABIC16：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业总产值数据来源：国家统计局图形图像识别和处理系统市场需求状况分析图表SEQ图表\*ARABIC17：2013-2015年我国图形图像识别和处理系统行业需求规模数据来源：国家统计局产品发展趋势预测产品发展新动态人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行的一系列计算和分别判断的相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸与人体的其他生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制性为身份鉴别提供了必要的前提，与其他类型的生物识别比较，人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”。非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。符合视觉特性：具有“以貌识人”的特性及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。人脸识别技术流程主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。（1）人脸图像采集不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像。（2）人脸检测人脸检测在实际应用中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法是基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。（3）人脸图像预处理对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。（4）特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。基于代数特征方法的基本思想是将人脸在空域内的高维描述转化为频域或者其他空间内的低维描述，其表征方法分为线性投影表征方法和非线性投影表征方法。基于线性投影的方法主要有主成分分析法或称K-L变换、独立成分分析法和Fisher线性判别分析法。非线性特征提取方法有两个重要的分支：基于核的特征提取技术和以流形学习为主导的特征提取技术。（5）匹配与识别提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程；另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。技术新动态中国生物特征识别行业基本与国外同步，在80年代初就开始了研究，最早发展的是指纹识别技术，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。1996年之后，我国开始对人脸识别、虹膜识别等生物认证技术进行研究。2000年以后，中国的生物特征识别技术开始步入产业化阶段，形成了一定的产业供求关系，指纹技术也从单一的门禁考勤设备向公安刑侦、金融内部防控、社保养老金领取、医疗等行业领域发展，指纹识别产业开始步入由点到面的全面发展阶段。在技术应用层面，生物特征识别技术也在慢慢地和新兴的自动识别技术进行融合，如智能卡、二维条形码、RFID等，并且不同的生物特征识别技术（如指纹识别、人脸识别）也在相互结合，通过多重技术整合提高识别的精准性。尽管当前全球经济形势整体低迷，但人们对身份识别与验证、风险管控等需求日益增长，全球生物特征识别市场增长迅速，特别是在发展中国家，生物识别市场年增长率高达60%～70%。从市场应用的角度而言，国内较认可指纹、虹膜、人脸等几种生物特征识别技术，根据国际生物识别集团（IBG）最新权威报告《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示，在各种生物特征识别技术中，自动指纹识别系统和实时扫描所占份额最大，为38.3%；指纹识别占到28.4%；人脸识别占到11.4%；虹膜识别、语音识别、静脉识别和掌形识别各占8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。在我国生物特征识别一个突出的市场变化就是，经过短短三年时间，我国人脸识别技术的市场份额从零增长到16%，指纹识别的市场份额则从98%下降到82%，充分显示了人脸识别技术的市场前景。产品发展趋势预测图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着科学技术的发展，数字图像处理技术的应用领域也将随之不断扩大。数字图像处理技术未来应用领域主要有以下七个方面：（1）航天航空技术方面：数字图像处理技术在航天航空技术方面的应用，除JPL对月球、火星照片的处理之外，另一方面是在飞机遥感和卫星遥感技术中。图像在空中先处理（数字化编码）成数字信号存人磁带中，在卫星经过地面站上空时，再高速传送下来，然后由处理中心分析判读。这些图像无论是在成像、存储、传输过程中，还是在判读分析中，都必须采用很多数字图像处理方法。现在世界各国都在利用各类卫星所获取的图像进行资源调查、灾害检测、资源勘察、农业规划、城市规划。在气象预报和对太空其它星球研究方面，数字图像处理技术也发挥了相当大的作用。（2）生物医学工程方面：数字图像处理技术在生物医学工程方面的应用十分广泛，且很有成效。除了CT技术之外，还有一类是对医用显微技术的处理分析，如染色体分析、癌细胞识别等。此外，在X光肺部图像增晰、超声波图像处理、心电图分析、立体定向放射治疗等医学诊断方面都