人们识别图像是靠形状，那AI是怎么识别图像的？

德国粗亩皮研究团队给出一个原因，这个原因出乎意料：人类会关注图中对象的形状，深度学习计算机系统所用的算法不一样，它会研究对象的纹理。

首先人类向算法展示大量图片，有的图片有猫，有的没有。算法从图片中找到“特定模式”，然后用模式来做出判断，看看面对之前从未见过的图片应该贴怎样的标签。

神经网络架构是根据人类视觉系统开发的，网络各层连接在一起，从图片中提取抽象特点。神经网络系统通过一系列联系得出正确答案，不过整个处理过程十分神秘，人类往往只能在事实形成之后再解释这个神秘的过程。研究人员修改图片，欺骗神经网络，看看会发生什么事。研究人员发现，即使只是小小的修改，系统也会给出完全错误的答案，当修改幅度很大时，系统甚至无法给图片贴标签。还有一些研究人员追溯网络，查看单个神经元会对图像做出怎样的反应，理解系统学到了什么。

德国图耐旦宾根大学科学家Geirhos领导的团队采用独特方法进行研究。去年，团队发表报告称，他们用特殊噪点干扰图像，给图像降级，然后用图像训练神经网络，研究发现，如果将新图像交给系统处理，这些图像被人扭曲过（相同的扭曲），在识别扭曲图像时，系统的表现比人好。不过如果图像扭曲的方式稍有不同，神经网络就无能为力了，即使在人眼看来图像的扭曲方式并无不同，算法也会犯错。当你在很长的时间段内添加许多噪点，图中对象的形状基本不会受到影响；不过即使只是添加少量噪点，局部位置的架构也会快速扭曲。研究人员想出一个妙招，对人类、深度学习岩差系统处理图片的方式进行测试。

算法将图像分成为小块，接下来，它不会将信息逐步融合，变成抽象高级特征，而是给每一小块下一个决定，比如这块包含自行车、那块包含鸟。再接下来，算法将决定集合起来，判断图中是什么，比如有更多小块包含自行车线索，所以图中对象是自行车。算法不会考虑小块之间的空间关系。结果证明，在识别对象时系统的精准度很高。

人像动漫化/图片趣味处理

将自拍图像1:1生成动漫二次元人像效果，可用于开展趣味H5活动或者集成到相册，美图应用等，用户只需要上传人脸图片，即可立刻获得千人千面的动漫人像。

情绪识别

实时识别多个对象的面部表情，可分析检测到的人脸的情绪，并返回置信度分数，目前可识别愤怒、厌恶、恐惧、高兴、伤心、惊讶、嘟嘴、鬼脸、无情绪等9种情绪

适用场景：H5互动，线下互动，场景硬件结合等

人脸检测分析

基于人脸检测和属性分析，精准识别图片中人脸150个关键点信息，实现多种线上互动娱乐营销模式，如脸缘测试、名人换脸、颜值比拼等，提升用户体验趣味性，有助于娱乐产品的市场推广

准确识别多种人脸属性信息，包括年龄、性别、颜值、表情、情绪、脸型、头部姿态、是否闭眼、是否配戴眼镜、人脸质量信槐丛蚂息及类型等

人脸相似度对比

人脸对比更多用于远程开户以及身份监管等使用途径比较多，如用于互动上，可偏向于一些亲人，爱人之间相似度对比，从而达到趣味性。

颜值评分

计算检测到的人脸的颜值分数，分别返回男性和女性视角下该人脸的颜值分数。也可多个视角测试，多半用于各类医美行业或者线上互动场景。这个形式比较受众于女性群体，很多上线下的互动场景都有使用。

人脸搜索

给定一张照片，对比人脸库中N张人脸，进行1：N检索，找出最相似的一张或多张人脸，并返回相似度分数。支持百万级人脸库管理，可满足身份核验、人脸考勤、刷脸通行等应用场景，在更多的互动场景中可作为寻找与自己相似的人，来引起用户好奇心。

手势识别/手势关键识别

手势是识别基于指尖点检测和指骨关键点检测，可实现手部特效，指定手势识别创意玩法，丰富交互体验。如自定义手势：根据手部骨关节坐标信息，可灵活定义业务场景中需要用到的手势，例如面向智能家电，可穿戴硬件设备等 *** 控手势，面向互动类的形式，可根据指定内容审核场景的特殊手势。

识别24种常见手势，支持单手手势和双手手势，包括拳头、OK、比心、作揖、作别、祈祷、我爱你、点赞、Diss、铅埋Rock、竖中指、数字等。

适用场景：指定场景识别，H5应用，AR特效、人机交互等场景

参考案例：七喜

人体关键点/人体属性识别

检测图像中的所有人体，标记出每个人体的坐标位置；不限人体数量，适应人体轻度遮挡、截断的情况精准定位人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、颈部、四肢主要关节部位；支持人体背面、侧面、中低空斜拍、大动作等复杂场景，适用于视频直播平台、线下互动屏幕等场景，多人互动等，可基于人体检测和关键点分析，增加身体郑让道具、体感游戏等互动形式，创意娱乐体验。

图像识别

根据用户拍摄照片，识别图片中物体名称及百科信息，提高用户交互体验，广泛应用于智能手机厂商、拍照识图及科普类app中，支持识别动物、植物、商品、建筑、风景、动漫、食材、公众人物等10万个常见物体及场景，大类及细分类的名称结果。如做成互动形式，适用于拍照闯关或设计线上营销活动，根据用户拍摄图片，自动识别图片中物体是否符合活动要求，提升用户交互体验，减少人工审核成本。

适用场景：教育行业，饮食企业，科普类平台，营销互动等

物体识别/AR动效场景

物体识别为可为H5/小程序设计的混合现实应用轻量级AI模型，前端识别支持物体追踪和实物产品，逼真的渲染效果，自然的人机互动。

可改变传统包装的单一展示属性，赋予产品更多的娱乐和情感附加值，打造展示、互动、分享于一体的创新营销路径，提升用户参与度与分享意愿，强化用户与品牌之间的关联度。

适用场景：H5/小程序应用，品牌产品营销互动，品牌内容输出

案例参考：百事AR

语音识别

语音识别更多用于将音频流实时识别为文字，并返回每句话的开始和结束时间，适用于长句语音输入、音视频字幕、会议等场景，对于互动场景一般为语音输入类型，比如语音留言，

语音识别类游戏，京东18年的语音读新年话/祝福类，语音口令红包等

参考案例：语音口令红包

对于多样性的互动形式，主要重点是整体的策划结合相关活动主题类和运营环节，只有持续给用户带来惊喜才能实现活动目标和有效的宣导。对于做活动来说，“有趣”可以是一种调性，但不要刻意追求，要根据你的用户群体和活动目标而定。以上普及AI的互形式动仅供各位作为参考灵感，我司主要提供创意互动技术供应，大家随时可以找小物唠嗑唠嗑~~

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1、金铲铲AI客服机器人：主要应用于企业客服、在线客服等领域，可以自动回复用户提出的问题，提供快速高效的解决方案。

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