人工“智能”图像识别 参考论文
人们很容易知道，图1中四张图片其实来自同一张爱因斯坦的肖像画，第二张图片在尺寸上有变化（为后续行文方便，稱其为苗条爱因斯坦），第三张图片加了个小点缀（称为灵感爱因斯坦），第四张布满了白色噪点（称为混沌爱因斯坦）。人的视觉和头脑很容易就能在一大堆无关的图片中，挑选出这几张图像，并把不完全相同的爱因斯坦归于一组，计算机能做到吗？本文设计了一个活动，以计算图像相似程度为主线，通过“应用—操作—讨论”这三步，探索计算机“辨图”的奥妙。
● 应用——专业找图
TinEye是一个在线的反向图片查找工具，地址是www.tineye.com，用户上传图片，该工具负责找出图片的原始出处。将以上四张爱因斯坦的肖像画上传后，这款工具就能找到相近的爱因斯坦肖像（如图2）。
TinEye能认出图1中这四张图都是“爱因斯坦”吗？其实不能。但计算机能借助算法，判断不同图像之间的差异。或许大家头脑中会冒出诸如“深度学习”“神经网络”这样的名词来，其实要实现上述判断，并不需要用到那些“高端”功能，用感知哈希算法就可以实现了，为了解释感知哈希算法最基本的原理，下面笔者就利用图像编辑工具，一步一步手工进行图像识别，看看计算机是如何判断图像相似程度的。
● 操作——手工辨图
先找到某个图像编辑工具，本文用小巧简单的“易笔易画”软件来举例，大家也可以使用自己熟悉的图像编辑工具来做这个实验。打开爱因斯坦图像，然后缩小到8×8像素，注意这里不要按比例缩小，不管什么形状的图片，都缩小成正方形，虽然缩小图片后许多像素被抛弃，但却仍然保留了一些特征，并且可以发现，即便不同的爱因斯坦图片尺寸比例不同，缩小成正方形后，这些图片看上去就非常相似了（如图3），这正是不同比例图像之间能进行相似程度比较的关键，没想到其实那么简单吧。
接着，是将彩色位图转化为灰阶图像。不同的模型有不同的转化算法，这里就不展开具体讨论了，只用软件默认的转化功能来进行转化。以“易笔易画”软件为例，点击“图像—黑白照”菜单项即可。这么一来，在比较图片时就不必纠结细小的色彩区别了。以“原始爱因斯坦”图像为例，做成8×8像素的灰阶图像后（如图4），虽然已经完全看不出是人脸，但仍然保留了原始图片的一些特征。
最后，是获得灰阶图像的图像指纹。图像指纹其实是一个符号串，其生成方法大致为：首先计算所有像素灰度值的平均值，然后观察每个像素，如其灰度大于等于平均值则记为1，小于UzVjWpVtuTa3Ur/sheRHRP5ugJKA/9EZfIOZhPgc5E0=平均值则记为0，将这些二进制数字连起来，就成了图像指纹。
完成上面这步工作需要编写程序实现，但为了更便捷地体验效果，笔者使用了一种偷懒的计算方法：
首先，获得近似的平均灰度：将图片转为半影调图片，在“易笔易画”中，点击菜单“效果—色彩变换—半影调”即可，数一下空白格子，将空白格子数除以64。以“原始爱因斯坦”图像为例，半影调化后（如图5），数一下就知道，其中有32个白色格子，除以64后值为0.5（0.5表示图像总体亮度的程度）。
其次，回到“原始爱因斯坦”灰阶图像，将该图进行阈值处理。阈值阀门的位置设在0.5比例处，在“易笔易画”中，就是设置为256×0.5=128（如图6）。
最后，设黑色格子为0，白色格子为1，于是就可知图像指纹为：0000000000011100001111110010111100000111000111101010100000000100。
用这种方法生成图像指纹，虽然精确度不高，但足以说明问题。实际应用中的算法考虑了多方面的问题，其具体实施过程要复杂得多。有兴趣的朋友可以进一步深入学习。其他图片也可以照此操作得到图像指纹（如图7）。
苗条爱因斯坦：0000001000011100001111110011111100000111100110110010110000000100；灵感爱因斯坦：0000000001111100011111100010111100000111000110100010100000000100；混沌爱因斯坦：0000000010011100101101110010011110010111101110110010000001000101。参考论文
一般情况下，图像指纹越相似，则图像也越相似。观察上面的图像指纹，苗条爱因斯坦和灵感爱因斯坦这两张图片，与原始图片的相似度都有百分之九十以上，而混沌爱因斯坦与原始图片的相似度只有百分之八十以上。若是换成一张牛顿的图像进行同样操作（如上页图8，牛顿肖像画的图像指纹为0000000000110110000111100001111010011110001110000011111000111110），相似度就只有百分之六十五。
● 讨论和尝试——智能识图
上述算法很简单，但局限性也很大，下面一些问题值得讨论，也可以实际设计一些实验来验证一下自己的想法是否正确：
①怎样在爱因斯坦原图上做一些变动，让感知哈希算法变得无能为力呢？例如，在图像边缘勾上一条和背景颜色反差很大的边框。
②能否找到或亲手绘制一些和爱因斯坦完全无关的图片，让感知哈希算法认为这些图片和爱因斯坦肖像相似程度很高？
③感知哈希算法只能判别图形的相似程度，无法判断图像内容的相似程度，它无法知道那个站在写满物理学公式的黑板前的爱因斯坦，和那个拉着小提琴或者顽皮吐着舌头的爱因斯坦是同一个人。那么，当前还有哪些工具可以帮助人们判断图像内容的相似程度呢？