之前機器我們主要講的是視覺檢測或者測量領域，而對于視覺識別這個科目卻從未和大家深入了解過，并非是我們對這一細分領域了解的不夠透徹，而是這項技術在我司的落地案例中太多以至于讓大部分人覺得平淡無奇。

      今天陜西永輝小編就針對我們的識別技術和大家深入溝通探討一下，對于識別來說，其實大多數的難題已經被源頭廠家以設別的方式解決，如康耐視的液體鏡頭，不僅解決了物品遠近調焦的問題，更利用液體本身性質，達到了快速識別的作用，而大部分的視覺工程師需要做的也僅僅是將設備架設在工作環境，稍顯復雜的也是使用環境光源等其他情況。

      通過機器的視覺識別技術，不僅可以通過圖像檢索更迅速地獲取信息，還可以產生新的與外部世界的對話方式，使外部世界更智能地工作。 隨著圖形識別技術的進步，越來越多的科技公司涉及到圖形識別領域，這標志著讀圖時代正式到來，將我們走向更加智能化的未來。

　　機器視覺識別的初期階段

　　在這個初期階段，用戶主要利用機器視覺識別技術滿足部分娛樂化需求。 可以像百度開發的圖像檢索一樣找到相似的圖像； Facebook開發了根據照片進行臉部匹配的DeepFace； IQ  Engine開發的Glow通過機器的視覺識別自動生成照片標簽，讓用戶管理手機照片。

　　在這個階段，有一個非常重要的細分領域，即光學字符識別( —— ocr  )。 光學儀器檢查印刷在紙上的文字，通過檢測暗淡、明亮的圖案來確定其形狀，用文字識別的方法將圖像的形狀翻譯成計算機文字的過程是計算機讀取文字的過程。

      當然對于視覺識別來說，并不僅僅是字符識別這么簡單，很多情況我們還需要識別其他信息，如logo等，或者結合其他技術對目標的所在位置進行定位，識別被單提為一個項目，這也說明該技術領域遠遠沒有我們想象中那么簡單。