图像识别方法和设备的制作流程
编写一个简单的图像识别程序
编写一个简单的图像识别程序图像识别是一种人工智能技术，它借助计算机视觉技术，对所处理的图像进行分析和解释。
图像识别已经广泛应用于许多领域，如医学影像分析、安防监控、交通检测等，并取得了很好的效果。
图像识别的基本流程如下：1.数据收集和准备：首先，需要收集能够代表要识别的对象或场景的图像数据。
这些数据应尽可能地多样化，以便模型能够适应不同的情境。
然后，需要对数据进行预处理，如图像去噪、尺度归一化等，以提高识别的准确性。
2.特征提取：特征提取是图像识别中非常重要的步骤。
它将图像中的关键信息提取出来，并转换为计算机能够理解的形式。
常用的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、局部二值模式（LBP）等。
这些方法能够根据图像的空间和频域特征，提取图像中的纹理、边缘、形状等信息。
3.模型训练：在完成特征提取后，需要使用机器学习算法来训练模型。
将提取的特征与相应的标签进行匹配，通过监督学习的方法来训练模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
训练模型的目标是使模型能够准确地判断输入图像的类别。
4.模型评估和优化：训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能，通过计算准确率、召回率等指标，判断模型的精度和泛化能力。
如果模型表现不佳，可以通过调整参数、增加数据量、改变算法等方式来优化模型。
5.图像识别应用：在完成模型的训练和优化后，就可以应用图像识别技术来实际识别图像。
将待识别的图像输入到模型中，模型将对图像进行分析，并给出判断结果。
根据判断结果，可以进行相应的后续处理，如物体跟踪、异常检测等。
随着深度学习技术的发展，基于神经网络的图像识别方法已经取得了很大的突破。
深度学习算法能够自动学习图像中的特征，并通过多层次的处理，提高模型的准确性。
其中，卷积神经网络（CNN）是深度学习方法中最常用的图像识别算法之一。
CNN是一种由多个卷积层和池化层构成的神经网络结构。
图像识别流程
图像识别流程图像识别是计算机视觉领域的一个重要应用，它主要通过算法去识别并理解图片中的内容。
下面将介绍一下图像识别的基本流程。
首先，图像识别的第一步是图像的预处理。
这个步骤是为了将原始图片转换为计算机可识别的数字矩阵。
在这一步中，图片会被转换成灰度图或者彩色图像。
对于灰度图来说，每个像素点会有一个0到255之间的值，表示像素的亮度。
对于彩色图像来说，还需要将图片分解成RGB三个通道的矩阵。
接下来，图像识别的第二步是特征提取。
在这一步中，我们会从图片中提取出一些重要的特征，用于表示图片中的内容。
常用的特征提取方法包括边缘检测，角点检测，纹理提取等。
这些特征可以用于区分不同图片之间的差异，从而帮助计算机进行分类识别。
然后，图像识别的第三步是模型训练。
在这一步中，我们会使用机器学习算法来训练一个分类器，用于识别图片中的内容。
首先，需要准备一个训练集，这个训练集包含了大量已经标注好类别的图片。
然后，将这些图片经过预处理和特征提取，得到对应的特征向量。
接下来，将这些特征向量作为输入，将图片的类别作为输出，使用机器学习算法进行训练。
训练完成后，图像识别的第四步是进行预测。
在这一步中，我们会将待预测的图片也经过预处理和特征提取，得到对应的特征向量。
然后，将这个特征向量输入到之前训练好的分类器中，进行分类预测。
根据分类器的输出，即可判断出图片中的内容。
最后，图像识别的第五步是结果评估。
在这一步中，我们会将预测的结果与真实的标签进行对比，计算分类器的准确率等评价指标。
如果准确率较高，那么说明图像识别的流程是正确的，可以使用这个模型进行实际应用。
如果准确率较低，那么需要调整预处理、特征提取或者机器学习算法等步骤，以提高识别的准确率。
综上所述，图像识别的流程包括预处理、特征提取、模型训练、预测和结果评估。
这个流程可以帮助计算机实现对图片的自动识别和理解。
随着深度学习技术的发展，图像识别的准确率不断提高，已经在很多领域得到了广泛的应用和推广。
利用AI技术进行图像识别的步骤
利用AI技术进行图像识别的步骤一、引言图像识别是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域中的重要应用之一，它利用计算机算法和技术的发展，实现对图像内容的自动分析和识别。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，图像识别在许多领域得到了广泛应用，例如人脸识别、物体检测和医学影像分析等。
本文将介绍利用AI技术进行图像识别的步骤，希望为读者提供一个全面而清晰的指南。
二、数据采集与预处理1. 收集标注数据：首先需要收集一组包含已经标注好的图像数据集。
标注可以通过手动或半自动化方式完成，确保每个图像都有对应的正确标签。
2. 数据预处理：收集到的图像可能存在各种问题，如噪声、大小不统一或者光照差异。
因此，在进行训练之前需要对数据进行预处理。
这包括去噪、调整大小或裁剪以及增强对比度等操作。
三、模型选择与训练1. 选择适当的模型架构：根据需求和问题类型选择合适的神经网络模型架构。
常用的图像识别模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。
2. 数据集划分：将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。
通常采用70%的数据作为训练集，20%作为验证集，10%作为测试集。
3. 模型训练：使用训练集对选定的模型进行训练，并通过迭代优化模型参数来使得模型更准确地预测图像内容。
训练过程中需要选择合适的损失函数和优化算法，并设置合理的超参数。
4. 验证与调优：在每一轮迭代结束后，使用验证集评估当前模型的性能，并根据结果进行调优。
这可能涉及到调整学习率、正则化方法或者增加/减少网络深度等。
四、模型评估与调整1. 测试集评估：在完成模型训练后，使用测试集对最终生成的图像识别模型进行评估。
通过计算准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型性能。
2. 调整策略：如果发现模型在某些类别上表现不佳，需要进一步分析原因并进行调整。
图像处理即图像识别过程
图像处理即图像识别过程图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析,以达到所需的结果。
图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。
这种处理大多数是依赖于软件实现的。
其目的是去除干扰、噪声,将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式,主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
l)图像采集图像采集是数字图像数据提取的主要方式。
数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。
图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。
为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。
通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。
图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。
图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。
图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。
但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。
为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。
目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。
使用计算机视觉技术进行图像识别的步骤和方法
使用计算机视觉技术进行图像识别的步骤和方法计算机视觉技术是一门涉及图像处理、模式识别和计算机学习的科学领域。
它的目标是使计算机能够像人类一样理解和解释图像，并进行自动化的图像分析和识别。
在本文中，将详细介绍使用计算机视觉技术进行图像识别的步骤和方法。
图像识别是计算机视觉技术中的一个重要应用领域，它涉及将输入的图像与预定义的类别或对象进行比较，并确定图像所属的类别或识别出其中的对象。
下面是使用计算机视觉技术进行图像识别的一般步骤和方法：1. 收集和准备数据：图像识别的首要任务是收集具有代表性的数据集并进行预处理。
这些数据集应包含不同类别或对象的图像样本。
预处理步骤可能包括图像的缩放、裁剪、旋转、调整亮度和对比度等操作，以确保数据集的一致性和准确性。
2. 特征提取：特征提取是图像识别的关键步骤。
它涉及将图像转换成可量化和可度量的特征向量。
常用的特征提取方法包括灰度直方图、颜色直方图、梯度方向直方图和局部二值模式等。
这些特征可以通过图像处理算法和数学模型来提取。
3. 模型训练：在进行图像识别之前，必须训练一个机器学习模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）等。
通过输入已经标记好的图像和相应的类别标签，机器学习模型能够学习和识别图像中的模式和特征。
4. 模型评估和优化：训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
这就是通过测试数据集来对模型的准确性、召回率和精确度等指标进行评估。
如果模型表现不佳，可以调整模型的超参数、增加训练样本或使用集成学习等方法来提高模型的性能。
5. 图像分类和识别：一旦模型训练完成并通过评估，就可以使用它来进行图像分类和识别。
这是将新的、未知的图像输入到模型中，并利用先前学习到的模型权重和特征来确定图像所属的类别或对象。
模型会根据每个类别的概率分布输出最可能的类别结果。
利用Ai技术进行图像识别的步骤和技巧
利用Ai技术进行图像识别的步骤和技巧图像识别是一种利用人工智能技术解析和理解图像的方法。
AI技术在图像识别领域具有广泛的应用，可以帮助我们实现自动化的图像分析和物体检测。
本文将介绍在利用AI技术进行图像识别时的一些基本步骤和技巧。
一、准备数据集在进行图像识别之前，首先需要准备一个包含各种不同类别图像的数据集。
数据集的选择与实际任务紧密相关。
例如，如果你要进行动物识别，可以准备一个包含各种不同动物的图像数据集；如果你要进行人脸识别，可以准备一个包含各种不同人脸的图像数据集。
数据集的质量和多样性对于训练模型的精度和泛化能力至关重要。
二、数据预处理在进行图像识别之前，需要对数据进行预处理。
常见的预处理操作包括图像的缩放、旋转、裁剪和灰度化等。
预处理能够减小图像的尺寸，加快训练和识别的速度，同时还可以排除一些无关的噪音和干扰。
三、选择合适的模型选择合适的模型是进行图像识别的关键一步。
目前常用的图像识别模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）和深度学习模型。
根据不同的应用场景和需求，选择适合的模型能够提高识别的准确性和效率。
四、模型训练在选择了合适的模型后，需要对模型进行训练。
训练模型需要使用数据集中的图像样本进行有监督的学习。
通常需要将数据集分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
通过多次迭代优化模型参数，使其具备较好的泛化能力和准确性。
五、模型评估与调优在完成模型训练之后，需要对模型进行评估和调优。
评估模型的性能可以使用各种评估指标，如准确率、召回率和F1值等。
如果模型的性能不够理想，可以尝试调整模型结构、参数或增加更多的训练数据来改进模型的表现。
六、模型部署与应用在模型训练和调优完成后，可以将模型部署到实际应用中。
部署模型可以通过各种方式进行，如移植到嵌入式设备、云端服务器或移动终端等。
根据实际应用需求，可以对模型进行一些优化，以提高识别的速度和效果。
使用AI技术进行图像识别的步骤与方法
使用AI技术进行图像识别的步骤与方法一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别已经成为当下最受关注的研究领域之一。
利用AI技术进行图像识别可以广泛应用于安防监控、人脸识别、智能驾驶等领域。
本文将针对使用AI技术进行图像识别的步骤和方法进行详细介绍。
二、数据准备要实现准确的图像识别，首先需要大量高质量的训练数据集。
该数据集应包含具有代表性的样本图片，并且每个样本都要标记出相应的类别或特征。
这可以通过手动标记数据来完成，也可以利用现有开源数据集。
三、网络模型选择在进行图像识别前，需要选择合适的神经网络模型来构建系统。
常用的网络模型包括卷积神经网络（CNN）、深度残差网络（ResNet）和循环神经网络（RNN）等。
根据具体任务需求和计算资源限制，选择最适合问题背景的模型。
四、数据预处理在将数据输入到神经网络之前，需要对其进行预处理操作。
这些操作包括图像缩放、剪裁、增强和标准化等。
图像预处理的目的是提取有用的特征并降低噪声对模型性能的影响。
五、网络训练网络训练是使用AI技术进行图像识别的关键步骤之一。
通过将训练数据集输入到所选择的神经网络中，可以通过反向传播算法来调整网络参数，使其逐渐收敛于最优解。
在训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化器，并设置适当的学习率。
六、模型评估与调优在完成网络训练后，需要对模型进行评估以验证其性能。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
如果模型表现不佳，可以尝试调整超参数或修改网络结构，并重新进行训练。
七、模型部署在完成模型开发和调优后，需要将其部署到实际应用场景中。
这要求将训练好的模型转化为可执行代码，并提供相应的API接口供其他系统或应用程序进行调用。
通常情况下，这涉及到深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和服务器配置。
八、实时图像识别在进行实时图像识别时，需要将图像输入到已部署的模型中，通过前向传播获取预测结果。
这个过程需要实现高效的数据处理和计算，以确保识别速度满足需求。
人脸识别系统及方法与制作流程
人脸识别系统及方法与制作流程1.数据采集：首先，需要采集一定数量的人脸图像作为数据集。
可以通过摄像机、手机或其他设备进行拍摄。
对于每个人脸，最好采集多张不同角度和表情的照片，以增加识别的准确度和鲁棒性。
2.数据预处理：采集到的人脸图像通常需要进行一些预处理，以便更好地提取特征。
例如，可以对图像进行灰度化处理、直方图均衡化、面部对齐等。
3.特征提取：在人脸识别系统中，通常使用特征提取算法来将人脸图像转换为一组有意义且容易比较的特征向量。
常用的特征提取算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
4.特征匹配和识别：将待识别人脸的特征向量与已知数据库中的特征向量进行比对和匹配。
常用的匹配算法包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
根据匹配结果，系统可以判断待识别人脸是否属于已知数据库中的一些人。
5.系统评估和优化：对于人脸识别系统来说，准确性和鲁棒性是关键指标。
在制作过程中，可以使用一些评估指标来评估系统的性能，如准确率、召回率、误识率等。
根据评估结果，可以优化算法参数和系统流程，以提高识别性能。
6.系统应用和部署：最后，将制作好的人脸识别系统应用到实际场景中。
可以将系统部署在具备计算能力的硬件设备上，如服务器、智能门禁等。
同时，也可以使用软件开发包（SDK）来集成到其他应用程序中，以便更好地实现人脸识别功能。
总的来说，人脸识别系统的制作流程主要包括数据采集、数据预处理、特征提取、特征匹配和识别、系统评估和优化、系统应用和部署等环节。
制作好的人脸识别系统可以在安全门禁、手机解锁等场景中提供高效、准确和便利的人脸识别服务。
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本技术的实施方式提供了一种图像识别方法。
该方法包括：对待识别图像进行特征提取，得到多个特征向量；确定每个特征向量对应的类别；针对每个特征向量，分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数；将计算得到的同一样本图像的分数累加，得到该同一样本图像的分值；将分值最高的样本图像对应的图像标识作为待识别图像的识别结果。
通过上述图像识别方法，有效提取多个特征来表征待识别图像，提取的特征不受图像中物体的特性所影响，能够实现对图像的有效识别，适用范围广；且通过计算样本图像分数的方式得到识别结果，综合考虑了特征的重要性，能够获得较好的识别精度。
此外，本技术的实施方式提供了一种图像识别装置。
权利要求书1.一种图像识别方法，包括：对待识别图像进行特征提取，得到多个特征向量；确定每个特征向量对应的类别；针对所述每个特征向量，分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数；将计算得到的同一样本图像的分数累加，得到该同一样本图像的分值；将分值最高的样本图像对应的图像标识作为所述待识别图像的识别结果；按照以下公式计算样本图像的分数：其中，S表示当前样本图像的分数，A表示平均每个类别下的样本图像特征向量个数，B表示所述当前样本图像所属的类别下的所有图像标识出现次数之和，C表示所述当前样本图像所属的类别下，所述当前样本图像对应的图像标识出现次数，D表示放缩因子。
2.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中，确定每个特征向量对应的类别，包括：分别计算所述特征向量与预先存储的多个聚类中心向量的距离，其中，所述聚类中心向量与所述类别一一对应；确定与所述特征向量距离最近的聚类中心向量对应的类别为所述特征向量对应的类别。
3.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中，对待识别图像进行特征提取，得到多个特征向量，包括：利用滑动窗口遍历所述待识别图像；针对所述滑动窗口所处的每个区域，计算该区域的特征向量。
4.根据权利要求3所述的图像识别方法，其中，计算该区域的特征向量，包括：将该区域划分为多个大小相同的细胞单元，其中，每个细胞单元之间不重叠；针对所述每个细胞单元，计算其中各像素的梯度方向值，将所述梯度方向值在预设的投影区间内进行投影生成梯度方向投影向量；将各像素的梯度方向投影向量求和，得到该细胞单元的梯度方向直方图；将该区域内所有细胞单元的梯度方向直方图进行串联作为该区域的特征向量。
5.根据权利要求3所述的图像识别方法，其中，利用滑动窗口遍历所述待识别图像，包括：在所述待识别图像上，利用所述滑动窗口按照预设方向每隔固定个数的像素进行滑动，直到遍历整个待识别图像。
6.根据权利要求1所述的图像识别方法，其中，对待识别图像进行特征提取，包括：在所述待识别图像上裁剪出识别区域，并将所述识别区域的像素尺寸调整到预定像素尺寸，对所述识别区域进行特征提取。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像识别方法，其中，在对待识别图像进行特征提取之前，所述方法还包括：建立索引信息，并存储所述索引信息。
8.根据权利要求7所述的图像识别方法，其中，建立索引信息包括：记录多张样本图像的图像标识，分别对每张样本图像均提取多个样本图像特征向量，并记录所述图像标识与所述多个样本图像特征向量的对应关系；对所述多张样本图像对应的全部样本图像特征向量进行聚类，得到预定个数的类别及与所述类别一一对应的聚类中心向量；建立长度为所述预定个数的哈希索引结构，所述哈希索引结构包括：类别、图像标识及图像标识出现次数；将所述全部样本图像特征向量插入所述哈希索引结构，得到所述索引信息。
9.根据权利要求8所述的图像识别方法，其中，将所述全部样本图像特征向量插入所述哈希索引结构，包括：对每个样本图像特征向量均执行如下操作以插入所述哈希索引结构：确定与待插入样本图像特征向量距离最近的聚类中心向量所对应的类别，并将该类别标记为所述待插入样本图像特征向量的类别；在所述哈希索引结构中查找所述待插入样本图像特征向量的类别的位置，并遍历所述待插入样本图像特征向量的类别下的所有图像标识；如果所述待插入样本图像特征向量对应的图像标识未存在于所述待插入样本图像特征向量的类别下，则添加新节点，其中，所述新节点的图像标识设置为所述待插入样本图像特征向量对应的图像标识，所述新节点的图像标识出现次数设置为1；如果所述待插入样本图像特征向量对应的图像标识存在于所述待插入样本图像特征向量的类别下，则将该图像标识对应的图像标识出现次数加1。
10.一种图像识别装置，包括：特征提取单元，用于对待识别图像进行特征提取，得到多个特征向量；第一确定单元，用于确定每个特征向量对应的类别；计算单元，用于针对所述每个特征向量，分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数；累加单元，用于将计算得到的同一样本图像的分数累加，得到该同一样本图像的分值；第二确定单元，用于将分值最高的样本图像对应的图像标识作为所述待识别图像的识别结果；所述计算单元具体用于：按照以下公式计算样本图像的分数：其中，S表示当前样本图像的分数，A表示平均每个类别下的样本图像特征向量个数，B表示所述当前样本图像所属的类别下的所有图像标识出现次数之和，C表示所述当前样本图像所属的类别下，所述当前样本图像对应的图像标识出现次数，D表示放缩因子。
技术说明书图像识别方法和装置技术领域本技术的实施方式涉及图像识别技术领域，更具体地，本技术的实施方式涉及一种图像识别方法和装置。
背景技术本部分旨在为权利要求书中陈述的本技术的实施方式提供背景或上下文。
此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
随着智能技术的发展，图像识别的使用和需求也在迅速发展。
所谓的图像识别主要有：从图像中识别出目标物体，或者是识别出图像中的某个物体所属的类别等等。
可以将其理解为近似于人面对一副图像或者一个场景时，通过肉眼和大脑实现对图像或者场景中所出现的物品进行区分和辨别。
目前，常用的图像识别(这里主要指识别图像中的某个物体所属的类别)方法主要有以下几种：1)基于神经网络；2)基于Hu不变距特征搜索；3)基于SIFT特征点匹配搜索；4)基于Gabor 图像特征搜索。
然而，上述几种方式也存在不同程度的问题，具体的：1)基于神经网络，一般采用人工设计的图像特征算子作为输入，然而，目前人工设计的特征算子对某些图像的识别并不适用，例如硬币识别，而且神经网络多为浅层结构，难以学习到有效的高层抽象的特征。
2)基于Hu不变距特征搜索，一般利用物体的形状特征，但是有些不同类别的物体之间形状差异很小，因此Hu不变距特征搜索的方式难以有效地捕获上述物体的形状特征，难以实现有效识别。
3)基于SIFT特征点匹配搜索，对于纹理特征较多为刚性纹理特征(例如硬币上字的边角)的图像，提取出的有效SIFT特征点较少，且错误匹配现象严重。
4)基于Gabor图像特征搜索，表面凸起的物体，光线打上去不是整体变化，Gabor特征难以有效地捕捉物体图像的边缘信息。
技术内容如前所述，现有的图像识别技术对于某些图像难以有效捕获特征信息，进而难以实现对图像的有效识别，识别精度低。
有鉴于此，非常需要一种改进的图像识别方法，以有效提取图像特征，提高识别精度。
在本技术实施方式的第一方面中，提供了一种图像识别方法，包括：对待识别图像进行特征提取，得到多个特征向量；确定每个特征向量对应的类别；针对所述每个特征向量，分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数；将计算得到的同一样本图像的分数累加，得到该同一样本图像的分值；将分值最高的样本图像对应的图像标识作为所述待识别图像的识别结果。
在本技术实施方式的第二方面中，提供了一种图像识别装置，包括：特征提取单元，用于对待识别图像进行特征提取，得到多个特征向量；第一确定单元，用于确定每个特征向量对应的类别；计算单元，用于针对所述每个特征向量，分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数；累加单元，用于将计算得到的同一样本图像的分数累加，得到该同一样本图像的分值；第二确定单元，用于将分值最高的样本图像对应的图像标识作为所述待识别图像的识别结果。
通过本技术实施方式的图像识别方法和装置，有效提取多个特征来表征待识别图像，提取的特征不受图像中物体的特性所影响，能够实现对图像的有效识别，适用范围广；且通过计算样本图像分数的方式得到识别结果，综合考虑了特征的重要性，能够获得较好的识别精度。
附图说明通过参考附图阅读下文的详细描述，本技术示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。
在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本技术的若干实施方式，其中：图1示意性地示出了根据本技术实施方式的应用场景示意图；图2示意性地示出了根据本技术实施例的图像识别方法的流程图；图3示意性地示出了根据本技术实施例的样本图像信息的示意图；图4示意性地示出了根据本技术实施例的哈希索引结构的示意图；图5示意性地示出了根据本技术一实施例的图像识别装置的结构框图；图6示意性地示出了根据本技术另一实施例的图像识别装置的结构框图；在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式下面将参考若干示例性实施方式来描述本技术的原理和精神。
应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本技术，而并非以任何方式限制本技术的范围。
相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本领域技术技术人员知道，本技术的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。
因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
根据本技术的实施方式，提出了一种图像识别方法和装置。
需要说明的是，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。
下面参考本技术的若干代表性实施方式，详细阐释本技术的原理和精神。
技术概述现有的图像识别技术对于某些图像难以有效捕获特征信息，进而难以实现对图像的有效识别，识别精度低。
为此，本技术提供了一种图像识别方法，通过该方法进行图像识别的过程可以包括：对待识别图像进行特征提取，得到多个特征向量；确定每个特征向量对应的类别；针对每个特征向量，分别计算其所对应的类别下各样本图像的分数；将计算得到的同一样本图像的分数累加，得到该同一样本图像的分值；将分值最高的样本图像对应的图像标识作为待识别图像的识别结果。
这样有效提取多个特征来表征待识别图像，提取的特征不受图像中物体的特性所影响，能够实现对图像的有效识别，适用范围广；且通过计算样本图像分数的方式得到识别结果，综合考虑了特征的重要性，能够获得较好的识别精度。
在本例中，图像标识可以是图像的名称、编号或者其他能够唯一标识该图像的信息。