人工智能图像识别原理-手势识别图像库

基于DL（深度学习）和卷积神经网络（CNN）的图像识别是当今主要的技术发展方向之一。 但这种方法对计算能力要求极高，导致识别速度慢，实时性差。 现有提高识别速度的方法通常是降低待分析图像的分辨率，节省计算资源，提高实时性。

Meta工程师季然通过研究发现，通过降低分辨率来提高识别速度会导致计算精度下降。 因此，提供一种能够在不影响准确率的情况下提高图像识别速度的图像处理方法是一个亟待解决的技术问题。 他开发了“基于人工智能的分布式图像识别系统V1.0”（AI Image Recognition System based on Distributed Computing V1.0）。该系统的研发始于2019年初，2019年8月发布。同年，迅速推向市场并被厂商大规模商业化，2022年11月获国家版权局核准颁发计算机软件著作权登记证书，登记号：2022SR1467223。

“基于人工智能的分布式图像识别系统V1.0”的发明目的在于提供一种基于人工智能图像识别的分布式计算系统及方法，以有效提高图像识别的效率，保证识别的准确性。图像识别。 为实现上述目标，极然采用以下技术方案：

《基于人工智能的分布式图像识别系统V1.0》包括预处理模块、调度模块、集成模块和多个计算单元； 系统预处理模块，用于获取识别信息，生成包含识别信息的调度请求信息，发送给调度模块； 系统调度模块，用于响应调度请求信息，根据标识信息获取对应的单元列表，并根据标识信息从多个预设算法中找到标识对应的目标预设算法和目标预设模型来自多个预置模型的信息，将目标预置算法和单元列表反馈给预处理模块，将目标预置模型反馈给集成模块人工智能图像识别原理，并将目标预置算法发送给单元列表中对应的计算单元，其中，单元列表包括多个单元信息，每个单元信息对应一个计算单元。

《基于人工智能的分布式图像识别系统V1.0》提供了一种基于人工智能图像识别的分布式计算系统和方法。 该系统包括预处理模块、调度模块、集成模块和多个计算单元。 预处理模块接收图像并产生包含识别信息的调度请求信息。 调度模块根据标识信息获取对应的单元列表，以及标识信息对应的目标预设算法和目标预设模型。 预处理模块使用目标预设算法对图像进行处理，得到多个瓦片，发送给单元列表中多个单元信息对应的计算单元。 计算单元使用目标预设算法对接收到的瓦片进行处理人工智能图像识别原理，得到特征向量，并将其发送给集成模块，集成模块使用目标预设模型对特征向量进行分类识别，得到分类识别结果。 通过上述设置，利用多个计算单元对图像中的每个块进行并行处理，从而有效提高了图像识别的效率，保证了图像识别的准确性。

关于发明人

季然是人工智能技术开发领域的优秀人才。 多年来，他在谷歌积累了丰富的研发经验。 他开发了 Chrome OS 操作系统，并为谷歌搜索引擎网络爬虫提供了优化策略。 纪然是机器学习技术专家，深度学习和分布式计算利用纪然的自动机器学习、神经网络解释方法、异构融合脑计算等领域的Progressive Web Apps将创新成果应用于d和Chrome浏览器的核心优化，并取得惊人的成绩。 发挥了重要作用。 自 2020 年 1 月起，季然就在 Meta 工作。 擅长 Facebook Stories 模块开发、自然语言处理，以及利用机器视觉对照片和视频进行智能分类和推荐回复。 有独到的见解。