AI+时代，谈谈产品经理对图像识别技术的阈值控制

跃过产品阈值，让产品成为艺术品——AI图像识别的时代机遇与挑战

在这个AI无处不在的时代，身为产品经理的你是否对AI技术脉络和市场需求大势有所了解？AI并不是一个全新的概念，但因其新的突破而再次引人注目。正如创新工场的李开复博士所言，现在是技术从业者创新的黄金时代。那么，身为产品经理的我们，究竟对AI中的图像识别技术了解多少呢？让我们深入探讨AI+时代的图像识别技术。

在AI领域，图像识别技术无疑占据了举足轻重的地位。随着计算机技术与信息技术的飞速发展，AI中的图像识别技术的应用范围日益扩大。从IBM的Watson医疗诊断、指纹识别，到支付宝的面部识别、百度地图的全景卫星云图识别，都是这一技术在日常生活中的应用实例。那么，如何确保AI中的图像识别技术在AI+时代的重要产品领域得到优质服务呢？这正是我们此次研讨的目的所在。

为了帮助产品经理深入理解AI中的图像识别技术，我们先来概述一下图像识别技术的概况。图像识别技术的发展经历了文字识别、数字图像处理与识别、物体识别三个阶段。在AI+时代，图像识别技术已经超越了人类的极限，因此在各个垂直产品领域得到了广泛应用，几乎成为标配。

图像识别技术的原理并不复杂，其关键在于信息处理。计算机实现的图像识别技术与人眼识别在原理上并没有本质差别。计算机同样需要根据对图像的记忆完成识别工作。在人类识别图像的过程中，大脑会提取图像的特征，并结合以往对各类图像的认知来判断是否对图像存在印象。受此启发，计算机首先会对图像进行分类，选出重要信息、排除冗余信息，然后结合记忆存储和相关要求进行识别。

在AI+时代，神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术是最常见的两种图像识别技术。

神经网络的图像识别技术是建立在现代神经生物学研究基础上的计算结构，模拟生物过程以反映人脑的某些特性。通过神经网络学习算法的运用，我们可以实现对图像的识别。在应用神经网络进行图像识别前，需要对相关图像进行预处理，包括真彩色图像转为灰度图、灰度图像的旋转放大、归一化等步骤。

为了赋能图像识别技术以更高的智能，我们需要针对特定领域与对象精心设计神经网络。这一设计之旅涵盖五大关键领域，犹如织造一幅绚丽的AI画卷。

一、输入层的设计构想

在图像识别的征途中，启程点是输入层的设计。针对我们关心的识别对象，我们首先要确定求解的问题与数据表达方式。此刻，LineLian将输入层设定为接纳16×16尺寸的图像样本，并需要256维网络输入。

二、隐含层的深度探索

隐含层的设计是神经网络设计中的核心环节。确定隐含层的数量和单元数至关重要。业界已经验证，增加隐含层神经元的数量可以降低误差。适时增加隐层数量能有效优化神经网络设计。在选择隐含层单元数时，我们可以依赖经验公式L=√M+N +a和L=log2N，来避免神经网络的泛化能力减弱，确保对训练外样本的识别率。其中，M代表输出层神经元数量，N代表输入层神经元数量。

值得注意的是，通过精简影响较小的隐含层单元，我们可以提升神经网络的性能。尽管这种方法需要较长的设计时间，但其优化效果不容忽视。

三、输出层的多元绽放

输出层设计一般选择多输出型神经网络设计。这样的设计能处理更复杂的图像识别任务。

四、权值的初始选择与期望误差的微妙把握

为了确保神经网络在学习过程中的良好收敛，我们需要为初始权值选择一个合适的范围，通常是在（-1,1）之间的随机数。而期望误差的选择则需要结合训练时间和预期误差值。LineLian选择0.001作为期望误差值。

五、神经网络的训练与实验应用

完成设计后，我们需要在MATLAB7.0中使用newff创建一个包含输出神经元、输入神经元和26个单元隐含层的两层网络。学习函数选择learngdm，初始学习率设定为0.01至0.6之间，训练性能函数为“mse”，训练指标设为0.001，最大训练循环为2500次。经过这样的设置和训练，神经网络就能够满足图像识别的需求。

实验应用的结果表明，不同节点数目直接影响神经网络的图像识别率。在我们的实验中，含有26个隐含层节点数的神经网络表现出较好的识别效果。这一神经网络在识别手写英文字母图片时，展现了准确、快速和强抗干扰能力等特点。

六、AI+时代下的图像识别技术阈值控制

除了神经网络方法外，非线性降维的图像识别技术也是AI时代的重要工具。传统的图像识别技术属于高维技术，这会给计算机带来不必要的负担，影响识别速度和质量。非线性降维技术能够在不破坏图像结构的前提下实现降维，提升识别速度和精度。例如，在人脸识别系统中，非线性降维技术大大减少了识别时间，提高了系统效率。

七、图像识别技术在产品领域的应用展望

在人机围棋大战的巅峰对决中，人类顶尖棋手李世石败给了Google的人工智能AlphaGo，以比分1:4结束比赛。其背后的核心原理运用了多层神经网络对图像进行深入分析，借助深度学习算法不断总结经验与规律，最终使得机器能够独步棋坛，挑战并战胜了人类高手。

在信息的海洋中，图像的鉴别变得尤为重要。互联网的开放性为我们带来无限自由的也孕育了众多垃圾信息。以“鉴黄师”为代表的图像鉴别工作虽为人熟知，但唐马儒的力量再强大也难以满足当前对图像鉴别和挖掘的巨大需求。例如近期兴起的直播产业，尤其是“直播造人”这类内容的出现，使得对内容的鉴定需求急剧增长。

直播行业的实时性审核要求极高，面对海量的在线直播内容，任何疏忽都可能导致违规内容的播出。传统的人力审核方式，往往需要大批人员持续对画面进行筛选，一旦发现不合规内容即进行人工处理。在AI的时代浪潮下，我们迎来了新的解决方案——AI图像识别技术。

在公共安全领域，人脸识别技术的应用大大提高了社会安全性和便利性；在医疗领域，心电图与B超的自动识别技术极大地促进了医疗事业的进步，为用户带来了便捷；在农业领域，种子识别和食品品质检测科技产品的应用将大大提高农产品的生产质量。以图像识别技术为核心的AI机器人具有巨大的刚性需求潜力，例如在葡萄种植中，通过图像对比来区分、筛选不同粒径的果粒、大小不一的叶片以及高度不同的枝条，这些繁琐的工序都有望通过AI图像识别机器人来处理。

在日常生活中，图像识别技术在冰箱中的应用也将大幅提升用户生活的便利性。该技术能够实现自动冰箱食品列表生成、食品保鲜状态显示以及食物最佳储存温度判断等功能，这些都极大地提升了用户的生活品质。随着科技的不断发展，AI的图像识别技术将取得长足的进步，而这一过程也将更好地接受图像识别技术产品所带来的服务，从而大幅提升用户的生活质量。

作为科技含量极高的新兴技术，AI的图像识别技术已经深度融入用户的日常生活。为了保证其能够更好地为用户提供服务，相关科技网络领域的从业人员必须大力推进AI图像识别技术的持续学习与创新。对于我们产品经理而言，未来的产品思维不仅仅是追随市场需求，更需要锤炼、过滤并引领需求的潮流。在这个AI+时代，我们应该拥抱作品思维，不断推陈出新，切中用户的刚性需求，提高产品效率。