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圖像識別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識別活動(dòng)的計(jì)算機(jī)程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認(rèn)為，識別某個(gè)圖像，必須在過去的經(jīng)驗(yàn)中有這個(gè)圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個(gè)圖像也就被識別了。例如有一個(gè)字母A,如果在腦中有個(gè)A模板,字母A的大小、方位、形狀都與這個(gè)A模板完全一致,字母A就被識別了。這個(gè)模型簡單明了，也容易得到實(shí)際應(yīng)用。但這種模型強(qiáng)調(diào)圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，而事實(shí)上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識別與模板不完全一致的圖像。例如,人們不僅能識別某一個(gè)具體的字母A,也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時(shí),人能識別的圖像是大量的，如果所識別的每一個(gè)圖像在腦中都有一個(gè)相應(yīng)的模板，也是不可能的。

為了解決模板匹配模型存在的問題，格式塔心理學(xué)家又提出了一個(gè)原型匹配模型。這種模型認(rèn)為，在長時(shí)記憶中存儲(chǔ)的并不是所要識別的無數(shù)個(gè)模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗(yàn)所要識別的圖像。如果能找到一個(gè)相似的原型，這個(gè)圖像也就被識別了。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過程上來看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說明對一些不規(guī)則的，但某些方面與原型相似的圖像的識別。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進(jìn)行辨別和加工的，它也難以在計(jì)算機(jī)程序中得到實(shí)現(xiàn)。因此又有人提出了一個(gè)更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識別模型。

一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機(jī)拍攝圖片，然后利用軟件根據(jù)圖片灰階差做處理后識別出有用信息，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內(nèi)代表的有圖智能等。