简单介绍图像识别技术在各类行业的应用
图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环，一直备受重视。

微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果：它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。

如今，图像识别技术又发展到一个新高度。

这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代，以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步，这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。

其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。

发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。

01
网络搜索
以Facebook和谷歌为例，近日，Facebook专门为图像和视频理解打造了一个专业计算机视觉平台Lumos，该平台可以为整个社交网络提供视觉搜索功能，它将从两个方面改善社交网络上的用户体验：基于图片本身（而不是图片标签和拍照时间）的搜索；升级的自动图片描述系统（可向视觉障碍者描述图片内容）。

而对于谷歌而言，图片识别已经攻克，它的下一个挑战是视频识别，目标是提升图像识别技术，最终能够识别和搜索视频本身的原内容，从而改善视频推荐服务。

除此以外，Snap和Twitter等也都在致力于此。

02
智能家居
在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。

举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像进行识别，如果发现是可疑的人或物体，就可以及时报警给户主。

如果图像和主人的面部匹配，则会主动为主人开门。

还有家庭用的智能机器人，。