人工智能基礎(chǔ) 課件 6.2 基于圖片相似度的圖片搜索

第6章自然語言處理與計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)1：使用序列到序列模型完成數(shù)字加法任務(wù)2：基于圖片相似度的圖片搜索自然語言處理基于LSTM的Seq2Seq模型計(jì)算機(jī)視覺圖片搜索技術(shù)2任務(wù)2：基于圖片相似度的圖片搜索計(jì)算機(jī)視覺圖片搜索技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺（ComputerVision，CV）是一個(gè)跨學(xué)科的領(lǐng)域，旨在使計(jì)算機(jī)和系統(tǒng)能夠從圖像或多維數(shù)據(jù)中“理解”世界。它涉及從圖像中提取信息、分析和理解視覺數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)自動化和智能化操作。計(jì)算機(jī)視覺一直是人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，而深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)為其帶來了前所未有的創(chuàng)新與突破。計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景1.農(nóng)業(yè)領(lǐng)域果實(shí)采摘：農(nóng)業(yè)機(jī)器人可以利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識別果實(shí)的位置、成熟度等信息，實(shí)現(xiàn)自動采摘，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動化水平，降低人力成本。2.交通領(lǐng)域違章監(jiān)測：通過安裝在道路上的攝像頭，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以識別車輛的車牌號碼、行駛軌跡、速度等信息，實(shí)現(xiàn)對闖紅燈、超速、違規(guī)變道等交通違法行為的自動監(jiān)測和抓拍。計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景3.科學(xué)領(lǐng)域科學(xué)研究：在生物學(xué)、天文學(xué)等領(lǐng)域，用于分析圖像和視頻數(shù)據(jù)，如分析生物細(xì)胞圖像、天文觀測圖像等，幫助科研人員進(jìn)行科學(xué)發(fā)現(xiàn)和研究。4.教育領(lǐng)域智能閱卷：能夠識別和分析學(xué)生的答題卡和試卷，自動判斷答案的對錯(cuò)并進(jìn)行評分，提高閱卷效率和準(zhǔn)確性。計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景5.傳媒娛樂領(lǐng)域影視特效制作：在電影、電視劇等影視作品的制作中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)用于場景重建、虛擬角色創(chuàng)建和融合等方面。如《阿凡達(dá)》中的潘多拉星球和各種外星生物，通過計(jì)算機(jī)視覺與其他技術(shù)的結(jié)合，創(chuàng)造出了令人震撼的視覺效果。6.金融領(lǐng)域遠(yuǎn)程開戶：用戶在進(jìn)行遠(yuǎn)程開戶時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以通過攝像頭采集用戶的面部圖像，進(jìn)行人臉識別和身份驗(yàn)證，確保開戶人身份的真實(shí)性。計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，縮寫CNN）,在圖像識別、目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)中展現(xiàn)出了卓越的性能，推動了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門為處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)（如圖像）而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，通過卷積層、池化層和全連接層等組件，自動提取數(shù)據(jù)的特征。圖片搜索技術(shù)基于圖片相似度的圖片搜索是一種利用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)來識別和檢索相似圖片的技術(shù)。廣泛應(yīng)用于圖像搜索、相似商品推薦、圖像分類等領(lǐng)域，提升了用戶體驗(yàn)和檢索效率。圖片搜索技術(shù)圖片搜索的基本思路和步驟:1.圖片特征提取使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對輸入的圖片進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)換為高維空間的向量表示。這個(gè)過程通常包括：（1）預(yù)處理：對圖片進(jìn)行縮放、歸一化等操作，以使其適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入要求。（2）特征提取：通過經(jīng)過訓(xùn)練的CNN模型提取圖片的特征向量。這個(gè)特征向量能夠捕捉圖片中的重要信息，如形狀、顏色和紋理等。2.相似度計(jì)算對兩張圖片的高維特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算。使用余弦相似度來衡量它們之間的相似程度。余弦相似度的計(jì)算公式為：

其中A

和B

是兩張圖片的特征向量。圖片搜索技術(shù)圖片搜索的基本思路和步驟:3.模型訓(xùn)練在訓(xùn)練階段，其目標(biāo)是讓同一類別的圖片特征向量之間的余弦相似度盡可能高，而不同類別的圖片特征向量之間的相似度盡可能低。4.模型預(yù)測在用戶上傳新圖片后，系統(tǒng)會：（1）提取該圖片的特征向量。（2）計(jì)算該特征向量與圖片庫中所有圖片特征向量的余弦相似度。（3）根據(jù)相似度排序，返回與用戶上傳的圖片最相似的圖片列表。圖片搜索技術(shù)圖片搜索技術(shù)的應(yīng)用場景：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升了特征提取和相似度計(jì)算的效率和準(zhǔn)確性。（1）電商平臺：根據(jù)用戶上傳商品圖片，推薦相似商品。（2）社交媒體：根據(jù)用戶的照片，推薦相似風(fēng)格的圖片或?yàn)V鏡。（3）內(nèi)容管理：在圖庫中快速找到相似的圖片，便于管理與分類。圖片搜索技術(shù)本任務(wù)目標(biāo)：先將圖片使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為