《人工智能導論》(第2版)高職全套教學課件

人工智能概述人工智能導論第1章人工智能概述.pptx第2章2.1知識圖譜.pptx第2章2.2知識表示.pptx第3章機器學習.pptx第4章人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習.pptx第5章智能識別.pptx第6章自然語言理解.pptx第7章專家系統(tǒng).pptx第8章智能體與智能機器人.pptx第9章9.1Python語言與人工智能.pptx第9章9.2Python語言基礎及人工智能.pptx全套可編輯PPT課件人工智能概述

人工智能正在快速地改變著人們的生活、學習和工作，把人類社會帶入一個全新的、智能化的、自動化的時代。人們在享受人工智能帶來的便捷生活的同時，需要全面而深入地了解人工智能的基本知識與研究領域，以便更好地了解社會的發(fā)展趨勢，把握未來的民展機會。163人工智能概述第一部分第二部分第三部分第四部分人工智能概述人工智能的社會價值人工智能的應用領域人工智能的未來與展望人工智能概述安徽首條自動駕駛公交線路進入常態(tài)化運行阿爾法鷹眼，情緒識別的人工智能，讓謊言無處可藏AI“黑科技”照亮北京冬奧會人工智能時代即將來臨，你準備好了嗎？案例引入查閱與思考【查閱與思考】（1）講述幾個你所看到的人工智能應用實例。（2）查閱人工智能的應用實例與同學交流。（3）觀看電影《人工智能》，同學們互相交流觀后感。什么是人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門學科，其目標是希望計算機擁有像人一樣的思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規(guī)劃等），使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作人工智能的研究領域人工智能的發(fā)展創(chuàng)始人物艾倫·圖靈與圖靈測試：艾倫·圖靈(AlanTuring)是英國著名的數(shù)學家、邏輯學家，被稱為“計算機科學之父”、“人工智能之父”。人工智能的誕生和蓬勃發(fā)展

1956年的夏天，在一個名叫達特茅斯的小鎮(zhèn)上，一群年輕的科學家在一起聚會，討論著用機器模擬智能的一系列有關問題。從此，一個嶄新的學科——人工智能誕生了，并以它獨具魅力的發(fā)展勢頭，開啟了傳奇曲折的漫漫征程。2016的春天,一場AIphaGo與世界頂級圍棋高手的人機對決,再次將人工智能推到了世界舞臺的聚光燈下人工智能的發(fā)展階段第一階段（1956年—1980年）：計算推理，奠定基礎第二階段（1980年—1993年）：知識表示，走出困境第三階段（1993年—2005年）：機器學習，迎來曙光第四階段（2006年至今）深度學習，蓬勃興起近年人工智能主要事件IBM的國際象棋機器人深藍戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫

1997年

Stanford開發(fā)的一臺機器人在一條沙漠小徑上成功地自動行駛了131英里，贏得了DARPA挑戰(zhàn)大賽頭獎

2005年

·GeoffreyHinton提出多層神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法；EricSchmidt在搜索引擎大會提出“云計算”概念2006年

Google發(fā)布個人助理GoogleNow2010年

近年人工智能主要事件IBMWaston參加智力游戲《危險邊緣》，擊敗最高獎金得主BradRutter和連勝紀錄保持者KenJennings；蘋果發(fā)布語音個人助手Siri2011年

微軟亞洲研究院發(fā)布人工智能小冰聊天機器人和語音助手Cortana百度發(fā)布DeepSpeech語音識別系統(tǒng)2014年

Facebook發(fā)布了一款基于文本的人工智能助理“M”2015年

深度學習算法在語音和視覺識別率獲得突破性進展2013年

近年人工智能主要事件GoogleAlphaGo以比分4:1戰(zhàn)勝圍棋九段棋手李世石Google發(fā)布語音助手Assistant2016年

GoogleAlphaGo以比分3:0完勝世界第一圍棋九段棋手柯潔蘋果在WWDC上發(fā)布CoreML，ARKit等組件百度AI開發(fā)者大會正式發(fā)布Dueros語音系統(tǒng)，無人駕駛平臺Apollo1.0自動駕駛平臺華為發(fā)布全球第一款AI移動芯片麒麟970iPhoneX配備前置3D感應攝像頭(TrueDepth)，臉部識別點達到3W個，具備人臉識別、解鎖和支付等功能2017年

近年人工智能主要事件施路平教授團隊開發(fā)出面向通用人工智能的異構(gòu)天機芯片架構(gòu)2019年

·人工智能預測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)2021年

ChatGPT走紅，掀起全球AI產(chǎn)業(yè)新浪潮2023年

人工智能可以翻譯大腦想法，將大腦信號轉(zhuǎn)化為文本數(shù)據(jù)2020年

人工智能的社會價值人工智能的社會價值

人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性高科技，作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新模式，引發(fā)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)重大變革，深刻改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式和思維模式，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升。“無論是體力工作還是腦力工作，只需要單調(diào)工作的職業(yè)，不需要創(chuàng)造性和靈活性的職業(yè),都將被取代。因為這些職業(yè)的思維是AI最容易替代的。”——《人類簡史》和《未來簡史》的作者尤瓦爾?赫拉利。1、人工智能的應用價值

隨著人工智能理論和技術(shù)的日益成熟，應用范圍不斷擴大，既包括城市發(fā)展、生態(tài)保護、經(jīng)濟管理、金融風險等宏觀層面，也包括工業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生、交通出行、能源利用等具體領域。專門從事人工智能產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)及服務的企業(yè)迅速成長，真正意義上的人工智能產(chǎn)業(yè)正在逐步形成、不斷豐富，相應的商業(yè)模式也在持續(xù)演進和多元化。2、人工智能的社會價值⑴人工智能帶來產(chǎn)業(yè)模式的變革2、人工智能的社會價值⑵人工智能帶來智能化的生活人工智能的應用領域人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展應用AI+家居AI+醫(yī)療AI+零售AI+教育AI+金融AI+農(nóng)業(yè)人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展應用AI+制造AI+安防智能駕駛AI+網(wǎng)絡安全智能機器人AI+人力資源學習思考（1）查閱相關文獻資料，定義“人工智能”。（2）查閱相關文獻資料，簡述人工智能的應用價值。（3）說明人工智能的研究領域。（4）請結(jié)合查閱的相關資料，舉例說明人工智能的應用領域。人工智能的未來與展望人工智能的未來與展望延伸閱讀2030年，AI將怎樣影響人們的生活？(一

)交通出行（二）醫(yī)療健康（三）家庭生活（四）公共安全（五）休閑娛樂查閱與思考（1）查閱相關文獻資料，設想一下未來五年內(nèi)人工智能的發(fā)展藍圖。（2）自己在哪一方面想得到人工智能的幫助？（3）編寫一個情景劇：2030年我們的美好生活。人工智能的未來與展望

人工智能的發(fā)展的終極目標是類人腦思考。目前的人工智能已經(jīng)具備學習和儲存記憶的能力，人工智能最難突破的是人腦的創(chuàng)造能力。而創(chuàng)造力的產(chǎn)生需要以神經(jīng)元和突觸遞質(zhì)傳遞為基礎的一種化學環(huán)境。目前的人工智能是以芯片和算法框架為基礎。若在未來能再模擬出類似于大腦突觸傳遞的化學環(huán)境，計算機與化學結(jié)合后的人工智能，將很可能帶來另一番難以想象的未來世界。新一代AI布局圖人工智能的未來與展望1.從專用智能到通用智能2.從機器智能到人機混合智能3.從“人工+智能”到自主智能系統(tǒng)4.學科交叉將成為人工智能創(chuàng)新源泉5.人工智能產(chǎn)業(yè)將蓬勃發(fā)展6.人工智能的法律法規(guī)將更加健全7.人工智能將成為更多國家的戰(zhàn)略選擇8.人工智能教育將會全面普及THANKS人工智能導論知識表示和知識圖譜人工智能導論2.1知識表示

人類之所以有智能行為是因為他們擁有知識，智能活動過程其實就是一個獲得并運用知識的過程，要使機器系統(tǒng)具有人的智能能力（人工智能AI），則必須以人的知識為基礎，知識是人工智能的基石。但人類的知識要用適當?shù)哪Ｊ奖硎境鰜?，才能夠存儲到計算機中并被識別運用，本節(jié)將對人工智能中常用的幾種知識表示方法進行介紹，為后續(xù)學習奠定基礎。知識表示第一部分第二部分第三部分第四部分知識知識表示產(chǎn)生式框架式狀態(tài)空間第五部分知識機器可以模仿人類的視覺、聽覺等感知能力，但這種感知能力不是人類的專屬，動物也具備感知能力，甚至某些感知能力比人類更強，比如狗的嗅覺，機器一定程度也可以比人類更強。但認知是人類的專屬能力，也是機器實現(xiàn)人工智能的核心所在，知識的價值就在于可以讓機器在感知能力的基礎上形成認知能力。因此，什么是知識？這是人工智能首先要解決的問題。知識

知識是人類在實踐中認識客觀世界(包括人類自身)的成果，它包括事實、信息的描述或在教育和實踐中獲得的技能

，知識是人類從各個途徑中獲得并經(jīng)過提升、總結(jié)與凝練的系統(tǒng)的認識。人們把實踐中獲得的信息關聯(lián)在一起，形成的信息結(jié)構(gòu)就是知識。知識的分類在人工智能中，通常從知識的作用及表示來劃分，把問題求解所需的知識分為3種類型：（1）敘述型知識。有關系統(tǒng)狀態(tài)、環(huán)境和條件、問題的概念、定義和事實的知識。（2）過程型知識。有關系統(tǒng)狀態(tài)變化、問題求解過程的操作、演算和行動的知識。（3）控制型知識。有關如何選擇相應的操作、演算和行動的比較、判斷、管理和決策的知識。知識表示知識表示知識表示（KnowledgeRepresentation）是對知識的描述，即用一組符號將知識表示成計算機可以接受的某種結(jié)構(gòu)。人工智能問題的求解是以知識表示為基礎的，如何將已獲得的知識以計算機內(nèi)部代碼形式加以合理的描述、存儲、有效的利用就是知識表示應該解決的問題。知識表示目前已經(jīng)提出了許多種知識表示的方法，比較常見的有謂詞邏輯表示法、產(chǎn)生式表示法、狀態(tài)空間表示法、框架式表示法、語義網(wǎng)絡法等，具體選擇哪種知識表示方法，應從以下幾個方面進行考慮：

1.充分表示領域知識

2.有利于對知識的利用

3.便于對知識的組織、維護與管理

4.便于理解和實現(xiàn)狀態(tài)空間表示法產(chǎn)生式表示法框架表示法本書介紹三種常用的知識表示方法知識表示產(chǎn)生式表示法產(chǎn)生式的基本形式（1）事實型知識的產(chǎn)生式表示事實型知識可以使用三元組或四元組來表示。對于確定性事實用一個三元組表示：(對象，屬性，值)或者(關系，對象1，對象2)如果考慮事情的不確定性，可以再加一個置信度構(gòu)成四元組：(對象，屬性，值，置信度)或者(關系，對象1，對象2，置信度)產(chǎn)生式的基本形式（1）事實型知識的產(chǎn)生式表示

例如：“小田的職業(yè)是教師”可以表示為（Tian，job，teacher）；“小李和小王是夫妻”可以表示為（couple，Li，Wang）。

例如：“小田的職業(yè)不大可能是教師”可以表示為（Tian，job，teacher，0.1），置信度0.1表示可能性非常小；“小李和小王很可能是夫妻”可以表示為（couple，Li，Wang，0.9），0.9表示可能性很大。產(chǎn)生式的基本形式（2）規(guī)則型知識的產(chǎn)生式表示規(guī)則描述的是事物間的因果關系。含義是：如果…則…，規(guī)則型知識的產(chǎn)生式表示基本形式是：

P→Q

或者IF

P

THEN

Q其中，P是生產(chǎn)式的前提，用于指出該生產(chǎn)式是否可用的條件；Q是一組結(jié)論或操作，用于指出當前提P所指示的條件被滿足時，應該得出的結(jié)論或應該執(zhí)行的操作。整個產(chǎn)生式的含義是：如果前提P被滿足，則可推出結(jié)論Q或執(zhí)行Q所規(guī)定的操作。產(chǎn)生式的基本形式（2）規(guī)則型知識的產(chǎn)生式表示

例如：r6:IF動物有犬齒AND有爪AND眼盯前方THEN該動物是食肉動物。其中，r6是該產(chǎn)生式的編號；“動物有犬齒AND有爪AND眼盯前方”是產(chǎn)生式的前提P；“該動物是食肉動物”是產(chǎn)生式的結(jié)論Q。產(chǎn)生式系統(tǒng)

把一組產(chǎn)生式放在一起，讓它們互相配合，協(xié)同作用，一個產(chǎn)生式生成的結(jié)論可以供另一個產(chǎn)生式作為已知事實使用，以求得問題的解決，這樣的系統(tǒng)稱為產(chǎn)生式系統(tǒng)。通常，一個產(chǎn)生式系統(tǒng)由綜合數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫、控制器3部分組成，如下圖所示。產(chǎn)生式系統(tǒng)規(guī)則集控制器綜合數(shù)據(jù)庫匹配檢索匹配排序沖突裁決產(chǎn)生式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與工作過程產(chǎn)生式系統(tǒng)【例2.1】建立一個動物識別系統(tǒng)的規(guī)則庫，用以識別虎、豹、斑馬、長頸鹿、企鵝、鴕鳥、信天翁等7種動物。框架表示法框架

我們無法把過去的經(jīng)驗一一都存在腦子里，而只能以一個通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存儲以往的經(jīng)驗。這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是框架（frame），框架提供了一個結(jié)構(gòu)，一種組織。在這個結(jié)構(gòu)或組織中，新的資料可以用從過去的經(jīng)驗中得到的概念來分析和解釋。實例框架：對于一個框架，當人們把觀察或認識到的具體細節(jié)填入后，就得到了該框架的一個具體實例，框架的這種具體實例被稱為實例框架?？蚣芟到y(tǒng)：在框架理論中，框架是知識的基本單位，把一組有關的框架連結(jié)起來便形成一個框架系統(tǒng)。框架的構(gòu)成

框架通常由描述事物的各個方面的槽（slot）組成，每個槽可以擁有若干個側(cè)面（facet），而每個側(cè)面又可以擁有若干個值(value)。這些內(nèi)容可以根據(jù)具體問題的具體需要來取舍，一個框架的一般結(jié)構(gòu)如下：框架的構(gòu)成<框架名>槽名1：側(cè)面名1：值11，值12，…，值1n

……

側(cè)面名m1：值m11，值m12，…，值m1n……槽名n：側(cè)面名1：值11，值12，…，值1n

……

側(cè)面名m1：值m11，值m12，…，值m1n約束：

約束條件1：constraint1

……

約束條件n：constraint

n框架表示法【例2.2】對于犯罪行為的新聞報道中都會提到犯罪意圖、犯罪結(jié)果、證人指控等信息，這些信息可以用一個犯罪框架來表示?！纠?.3】如圖2-5所示為一高校人員的框架網(wǎng)絡系統(tǒng)。師生員工框架教職工框架教師框架教師1教師2行政管理人員框架學生框架會計系學生框架金融系學生框架學生1學生2狀態(tài)空間表示法狀態(tài)空間表示

任何事物都會隨著時間和環(huán)境而變化，也就是處于不同的狀態(tài)。設想如果能有效列出事物在不同時期可能處于的所有狀態(tài)及它們之間的相互轉(zhuǎn)換關系，那么當已知問題的初始狀態(tài)和目標狀態(tài)時，就可以對初始狀態(tài)進行變換，經(jīng)過一系列的中間狀態(tài)，最終到達目標狀態(tài)，從而解決問題。因此，人工智能中引入狀態(tài)空間法進行知識表示。所謂狀態(tài)空間（StateSpace）是利用狀態(tài)變量和操作符號表示系統(tǒng)或問題的有關知識的符號體系。狀態(tài)空間表示狀態(tài)空間可以用一個四元組表示：（S,O,S0,G）

其中，S是狀態(tài)集合，S中每一個元素表示一個狀態(tài)，狀態(tài)是某種結(jié)構(gòu)的符號或數(shù)據(jù)。O是操作算子的集合，利用算子可將一個狀態(tài)轉(zhuǎn)換為另一狀態(tài)。S0是問題的初始狀態(tài)集合，是S的一個非空子集，也就是S0S。G是問題的目標狀態(tài)的集合，也是S的非空子集，即GS。G可以是若干具體的狀態(tài)，也可以是滿足某些性質(zhì)的路徑信息描述。從初始狀態(tài)S0到目標狀態(tài)G的路徑稱為求解路徑。狀態(tài)空間表示

其中O1，O2，…,Ok即為狀態(tài)空間的一個解。注意，解并不是唯一的，只要是能將初始狀態(tài)S0轉(zhuǎn)換為G的路徑，都是狀態(tài)空間的解。狀態(tài)空間表示【例2.4】八碼數(shù)問題的狀態(tài)空間描述

八碼數(shù)問題也是重排九宮閣的問題，如左圖所示，在一個3×3的九宮格上，放置1到8八個數(shù)字，中間為一空格，四周數(shù)字可移到空格，求如何移動可以使數(shù)字變?yōu)槿缬覉D所示的有序序列。2578

16431238

4765狀態(tài)空間的與/或圖描述

為使問題更直觀，狀態(tài)空間可以用與/或圖來描述，也稱與/或樹，一個與/或圖中包含：狀態(tài)節(jié)點，?。ū硎緺顟B(tài)的轉(zhuǎn)移），起始狀態(tài)集合，目標狀態(tài)集合。與/或圖實際是把初始問題分解成若干子問題和子子問題的集合；或者是把初始問題變換為若干容易解決的等價問題，而這些問題還可以再進一步變換成若干更容易解決的等價問題，如下圖所示為一個問題的與/或圖描述。狀態(tài)空間的與/或圖描述圖中A為根節(jié)點，是初始狀態(tài)，問題A可以分解成B與C的求解，或變換為問題D的求解，也可以變換為問題E的求解，B問題可以進一步分解為F、G與H三個問題，D又可以變換為較容易的I或J問題，E可以變換為K的求解。IABCDEHGKFJ狀態(tài)空間的與/或圖描述

【例2.5】如圖所示，猴子想要摘掛在屋頂?shù)南憬丁Ｋ某跏嘉恢迷赼處，香蕉懸掛的位置在c，猴子站在地面上是夠不著香蕉的，它只能站在箱子上才能夠到。而箱子的初始位置在b，猴子只有把箱子推到c處，站到箱子上，才能摘到香蕉。acb學習思考（1）什么是知識？有哪幾種分類方法？（2）試著構(gòu)造一個描述學校圖書館的框架。（3）用產(chǎn)生式表示：如果一個人出現(xiàn)腹痛、腹瀉及嘔吐的癥狀，那么得腸胃炎的可能性有8成。THANKS人工智能導論知識表示和知識圖譜人工智能導論2.2知識圖譜

信息技術(shù)飛速發(fā)展，不斷推動著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的變革，互聯(lián)網(wǎng)的核心性技術(shù)Web經(jīng)歷了網(wǎng)頁鏈接到數(shù)據(jù)鏈接的變革后，正逐漸向大規(guī)模的語義網(wǎng)絡演變。語義網(wǎng)絡將知識采用網(wǎng)絡的形式表示，它將經(jīng)過加工和推理的知識以圖形的方式提供給用戶，而實現(xiàn)智能化語義檢索的基礎和橋梁就是知識圖譜。知識圖譜第一部分第二部分第三部分第四部分什么是知識圖譜知識圖譜的表示知識圖譜的應用知識圖譜的總結(jié)與展望什么是知識圖譜“度秘”是另一種形式的百度搜索框IBM想讓機器人Watson和你一起開會“聆聽”科技冬奧的背后故事——手語播報數(shù)字人讓“無聲”世界感受冬奧魅力什么是知識圖譜？案例引入查閱與思考（1）查閱一個知識圖譜的應用實例。（2）你能列舉一些應用知識圖譜解決問題的領域嗎？什么是知識圖譜

知識圖譜的概念，由Google于2012年率先提出，其初衷是用以增強自家的搜索引擎的功能和提高搜索結(jié)果質(zhì)量，使得用戶無需通過點擊多個鏈接就可以獲取結(jié)構(gòu)化的搜索結(jié)果，并且提供一定的推理功能，創(chuàng)造出一種全新的信息檢索模式。本質(zhì)上，知識圖譜就是利用可視化的圖譜形象展示客觀世界中的概念、實體及其間的復雜關系。Google知識圖譜的宣傳語“Things,notstrings”給出了知識圖譜的精髓，即:不要無意義的字符串，而是獲取字符串背后隱含的對象或事物。搜索引擎中知識圖譜的應用知識卡片：早期互聯(lián)網(wǎng)搜索僅僅是基于本文的鏈接，搜索時僅單純的給出包含搜索詞的網(wǎng)頁，讓用戶去網(wǎng)頁中尋找答案。2012年谷歌提出知識圖譜并且將其應用于語義搜索，改進搜索質(zhì)量，搜索算法會在網(wǎng)頁搜索時盡可能的鏈接與其相關的結(jié)構(gòu)化信息，這些信息會以知識卡片（KnowledgeCard）的形式返回給用戶，知識卡片就是知識圖譜在搜索引擎中最早的表現(xiàn)形式。知識卡片知識圖譜在搜索中的展現(xiàn)-知識卡片（圖片來源于搜狗）知識圖譜在搜索中的展現(xiàn)-知識卡片（圖片來源于百度）知識卡片關系搜索中的知識卡片展現(xiàn)（圖片來源于搜狗）關系搜索中的知識卡片展現(xiàn)（圖片來源于百度）知識圖譜的表示知識圖譜的表示

從實際應用的角度出發(fā)其實可以簡單地把知識圖譜理解成多關系圖（Multi-relationalGraph）,就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網(wǎng)絡。如圖所示為一多關系圖，它包含多種類型的節(jié)點和多種類型的邊，不同形狀和顏色代表不同種類的節(jié)點和邊。知識圖譜的表示邊

邊

節(jié)點

節(jié)點

節(jié)點表示實體或概念，邊則構(gòu)成關系。實體指的是現(xiàn)實世界中的具體事物或具體的人，比如著名的物理學家愛因斯坦、偉大的思想家馬克思等；概念是指人們在認識世界過程中形成的對客觀事物的概念化表示，如人、動物、組織結(jié)構(gòu)等；關系則用來表達不同實體、概念之間的聯(lián)系，例如小王和小李是“同事”、李紅-“工作在”-上海等等。知識圖譜的表示知識圖譜可以方便的表示生活中的很多場景，比如一個人的社交網(wǎng)絡圖譜，如圖所示，以圖譜的形式清晰呈現(xiàn)出社交人脈。知識圖譜的表示社交關系圖譜中的實體既可以有“人”，也可以包含“公司”“學?！钡冉M織機構(gòu)實體。人與人之間可以是親人、朋友，同學、同事、鄰居等。人和學校之間可以是“在讀”或者“畢業(yè)”的關系，如圖所示。小剛蘇寧××大學百度小白小紅同學

同事

畢業(yè)于

畢業(yè)于

現(xiàn)任職于

現(xiàn)任職于

曾任職于

知識圖譜的表示實體和關系也會擁有各自的屬性，比如人可以有“年齡”和“身高”等屬性。當我們把所有這些信息作為關系或者實體的屬性添加后，所得到的圖譜稱之為屬性圖（PropertyGraph）。如圖所示為一個簡單的屬性圖，小白年齡35歲，任職于百度，職位為區(qū)域經(jīng)理，百度公司成立于2000年1月。小剛蘇寧××大學百度小白小紅同學

同事

畢業(yè)于

畢業(yè)于

現(xiàn)任職于

現(xiàn)任職于

曾任職于

{‘年齡’：‘35’，‘職位’：‘區(qū)域經(jīng)理’}{‘成立時間’：‘2000年1月’}學習思考（1）查閱資料，思考一下傳統(tǒng)知識表示和知識圖譜的區(qū)別與聯(lián)系。（2）試著為自己繪制一個社交網(wǎng)絡的知識圖譜。知識圖譜的應用知識圖譜的應用延伸閱讀百度知識圖譜在生活中的應用(一

)小度智能音箱（二）小度在家（三）三星Bixby語音智能助手（四）TCL智能電視（五）百度百家號智能寫作助手知識圖譜的應用延伸閱讀百度知識圖譜在生活中的應用查閱與思考（1）談談生活中你所使用的智能設備里，哪些涉及到了知識圖譜？（2）查閱相關文獻資料，了解知識圖譜在教育、醫(yī)療行業(yè)及農(nóng)業(yè)方面的應用。（3）想一想未來的知識圖譜將會怎樣改變我們的生活？知識圖譜的應用

知識圖譜為互聯(lián)網(wǎng)上海量、異構(gòu)、動態(tài)的大數(shù)據(jù)表達、組織、管理以及利用提供了一種更為有效的方式，使得網(wǎng)絡的智能化水平更高，更加接近于人類的認知思維。目前，除了我們前面提到的搜索引擎的應用外，知識圖譜已在智能問答、智能推薦以及一些垂直行業(yè)中有所應用，成為支撐這些應用發(fā)展的動力源泉。知識圖譜的應用1.智能問答智能問答目前也是一個非常熱門的方向，它是信息檢索系統(tǒng)的一種高級形式，它降低了人機交互的門檻，非常適合成為互聯(lián)網(wǎng)的新入口。相較于傳統(tǒng)的用戶輸入問題，搜索引擎返回網(wǎng)頁的方式，智能問答系統(tǒng)可以直接通往答案。目前很多問答平臺引入了知識圖譜，典型的應用有蘋果的Siri，下圖為蘋果Siri的問答展示。天津聚問網(wǎng)絡技術(shù)服務中心開發(fā)的大型在線問答系統(tǒng)OASK，就是專門為門戶、企業(yè)、媒體、教育等各類網(wǎng)站提供良好的交互式問答解決方案的。知識圖譜的應用Siri的問答展示1Siri的問答展示2知識圖譜的應用2.智能推薦

在智能推薦方面，可基于知識圖譜構(gòu)建場景，提供基于場景的推薦。例如在電商領域，通過整合商品間關聯(lián)的信息以及從互聯(lián)網(wǎng)抽取的相關信息，形成知識庫和產(chǎn)品庫，構(gòu)建企業(yè)自身的知識圖譜。當用戶輸入關鍵詞查看商品時，知識圖譜會為用戶提供此次購物方面最相關的信息，并且還能通過用戶已購產(chǎn)品推斷其購物場景，向其推薦其他相關場景產(chǎn)品。

社交網(wǎng)絡Facebook于2013年推出的GraphSearch產(chǎn)品，其核心技術(shù)就是通過知識圖譜將人、地點、事情等聯(lián)系在一起，幫助用戶在龐大的社交網(wǎng)絡中找到與自己最具相關性的人，其主要功能就是智能推薦。知識圖譜的應用

3.金融領域

金融領域的應用主要包括風險控制和智能投顧等。

在風險控制方面，通過構(gòu)建工商知識圖譜，可以將人、公司的信息用可視化的方式清晰的展示出來。

在智能投顧方面，通過對金融數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化提取和智能化分析，根據(jù)客戶自身的理財需求，實現(xiàn)自動理財顧問。當在某個宏觀經(jīng)濟事件或者企業(yè)相關事件發(fā)生的時候，券商分析師、交易員、基金公司基金經(jīng)理等投資研究人員可以通過知識圖譜做更深層次的分析和更好的投資決策。知識圖譜的應用教育醫(yī)療科研農(nóng)業(yè)旅游人力資源管理知識圖譜的總結(jié)與展望知識圖譜的總結(jié)與展望

知識圖譜的構(gòu)建是多學科的結(jié)合，需要知識庫、自然語言理解，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘等多方面知識的融合，是相關領域研究的最新成果，在未來的幾年時間內(nèi)，知識圖譜毫無疑問將是人工智能的前沿研究問題，各行各業(yè)都在討論適合自己的知識圖譜。

雖然現(xiàn)在知識圖譜很多，但大部分還處于初級階段，只是側(cè)重于簡單事實，對于常識的覆蓋十分有限，依然面臨眾多挑戰(zhàn)和難題，如：知識庫的自動擴展、異構(gòu)知識處理、推理規(guī)則學習、跨語言檢索等?？傮w而言，知識圖譜技術(shù)的落地應用前景是光明的，但是也需要充分意識到知識圖譜面臨的巨大挑戰(zhàn)。THANKS人工智能導論機器學習人工智能導論機器學習第一部分第二部分第三部分第四部分第五部分機器學習概述機器學習發(fā)展機器學習范疇機器學習方法機器學習工具第六部分機器學習挑戰(zhàn)3.1機器學習概述機器學習是用計算機程序模擬人的學習能力，從實際例子中學習得到知識和經(jīng)驗，不斷改善性能，實現(xiàn)自我完善。機器學習概述

機器學習是用計算機程序模擬人的學習能力，從實際例子中學習得到知識和經(jīng)驗，不斷改善性能，實現(xiàn)自我完善。它從樣本數(shù)據(jù)中學習得到知識和規(guī)律，然后用于實際的推斷和決策。它和普通程序的一個顯著區(qū)別是需要樣本數(shù)據(jù)，是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。機器學習VS人類學習機器學習致力于研究如何通過計算機的手段，利用經(jīng)驗改善系統(tǒng)自身的性能，其根本任務是數(shù)據(jù)的智能分析與建模，進而從數(shù)據(jù)里面挖掘出有用的價值。3.2機器學習發(fā)展機器學習屬于人工智能中一個較為年輕的分支，可以大致分為以下三個發(fā)展歷程：萌芽時期、發(fā)展時期、繁榮時期?？▋?nèi)基梅隆大學的教授TomMitchell在機器學習的過程中起到了不可估量的作用，他是機器學習的早期建立者和守護者。

機器學習發(fā)展萌芽時期發(fā)展時期繁榮時期卡內(nèi)基梅隆大學的教授TomMitchell在機器學習的過程中起到了不可估量的作用，他是機器學習的早期建立者和守護者。機器學習發(fā)展的另一個重要的里程碑之一是統(tǒng)計學和機器學習的融合萌芽時期

20世紀50年代中期―60年代中期，這一時期處于萌芽時期。人們試圖通過軟件編程來操控計算機完成一系列的邏輯推理功能，進而使計算機具有一定程度上類似人類一樣的智能思考能力。然而這時期計算機所推理的結(jié)果遠遠沒有達到人們對機器學習的期望。通過進一步研究發(fā)現(xiàn)，只具有邏輯推理能力并不能使得機器智能。研究者們認為，使得機器擁有人工智能的前提還必須是擁有大量的先驗知識。發(fā)展時期

20世紀60年代中期―80年代中期，這一時期處于發(fā)展時期。人們試圖利用自身思維提取出來的規(guī)則來教會計算機執(zhí)行決策行為，主流便是各式各樣的“專家系統(tǒng)”，然而這些系統(tǒng)總會面臨“知識稀疏”的問題，即面對無窮無盡的知識與信息，人們無法總結(jié)出萬無一失的規(guī)律。因此，讓機器自主學習的設想自然地浮出水面?；?0世紀50年代對于神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，人們開始研究如何讓機器自主學習。

繁榮時期

20世紀80年代至今，機器學習達到了一個繁榮時期。由于這一時期互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)以及硬件GPU的出現(xiàn)，使得機器學習脫離了瓶頸期。機器學習開始爆炸式發(fā)展，開始成為了一門獨立熱門學科并且被應用到各個領域。各種機器學習算法不斷涌現(xiàn)，而利用深層次神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習也得到進一步發(fā)展。同時，機器學習的蓬勃發(fā)展還促進了其他分支的出現(xiàn)，例如模式識別，數(shù)據(jù)挖掘，生物信息學和自動駕駛等等。

3.3機器學習范圍從范圍上來說，機器學習跟模式識別，統(tǒng)計學習，數(shù)據(jù)挖掘是類似的，同時，機器學習與其他領域的處理技術(shù)的結(jié)合，形成了計算機視覺、語音識別、自然語言處理等交叉學科。機器學習范圍機器學習技術(shù)的發(fā)展促使了很多智能領域的進步，改善著我們的生活。3.4機器學習方法機器學習可以分為監(jiān)督學習（supervisedlearning）、無監(jiān)督學習(unsupervisedlearning)、強化學習(reinforcementlearning)，同時隨著人工智能越來越被人們重視，深度學習（Deeplearning）也成為機器學習的一個新的領域。機器學習方法深度學習也成為機器學習的新領域。機器學習方法

機器學習是建立在數(shù)據(jù)建?；A上的，因此，數(shù)據(jù)是進行機器學習的基礎?？梢园阉袛?shù)據(jù)的集合稱為數(shù)據(jù)集（dataset），其中每條記錄稱為一個“樣本”，在面對一個新樣本時，可以根據(jù)樣本的不同屬性對樣本進行相應的分類。為了學習到這一模型，相關研究者提出了不同的策略，這些不同的策略就構(gòu)成了機器學習的方法，常見的有監(jiān)督學習，非監(jiān)督學習，強化學習以及最近興起的深度學習。3.5監(jiān)督學習監(jiān)督學習就是在已知的輸入和輸出情況下訓練出一個模型，將輸入映射到輸出。簡單地說，監(jiān)督學習就是在訓練之前已經(jīng)知道了輸入和輸出，而任務的建立就是為了組建一個輸入準確映射到輸出的模型，當模型輸入新的值時就能預測出對應的輸出。監(jiān)督學習

監(jiān)督學習就是在已知的輸入和輸出情況下訓練出一個模型，將輸入映射到輸出。簡單地說，監(jiān)督學習就是在訓練之前已經(jīng)知道了輸入和輸出，而任務的建立就是為了組建一個輸入準確映射到輸出的模型，當模型輸入新的值時就能預測出對應的輸出。3.5.1K-近鄰算法

K-近鄰算法（K-nearestneighbors，KNN）核心思想就是“站隊”：給定訓練集，對于待分類的樣本點，計算帶預測樣本和訓練集所有數(shù)據(jù)點的距離，將距離從小到大取前K個樣本，則哪個類別在前K個數(shù)據(jù)點中的數(shù)據(jù)量最多，就認為待預測的樣本屬于該類別?？梢允褂靡痪渲V語來說明：“近朱者赤，近墨者黑。”K-近鄰算法過程1）計算測試數(shù)據(jù)與各個訓練數(shù)據(jù)之間的距離；2）按照距離的遞增關系進行排序；3）選取距離最小的K個點；4）確定前K個點所在類別的出現(xiàn)頻率；5）返回前K個點中出現(xiàn)頻率最高的類別作為測試數(shù)據(jù)的預測分類。K-近鄰算法缺點對參數(shù)的選擇很敏感。當選取不同的K值的時候我們會得到完全不同的結(jié)果。計算量特別大，每次分類都需要計算位置數(shù)據(jù)和所有訓練樣本之間的距離，尤其在遇到訓練集非常大的情況。3.5.2決策樹決策樹（decisiontree）是基于樹形結(jié)構(gòu)來進行決策的，這恰是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。一棵決策樹一般包含一個根節(jié)點，讓俺個內(nèi)部節(jié)點和若干個葉子結(jié)點，其中每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉子結(jié)點代表一種類別。決策樹

決策樹學習的關鍵是如何選擇最優(yōu)劃分屬性。一般而言，隨著劃分過程不斷進行，我們希望決策樹的分支節(jié)點所包含的樣本盡可能屬于同一類別，即節(jié)點的“純度”越來越高。但經(jīng)典決策樹在存在噪音的情況下，其性能會出現(xiàn)明顯的下降，這在使用過程中要極為注意。3.5.3支持向量機支持向量機（supportvectormachine,SVM）模型是將實例表示為空間中的點，這樣映射就能使得單獨類別的實例被盡可能大地分割開來。然后，將新的實例映射到同一空間，并基于它們落在間隔的哪一側(cè)來預測所屬類別，通俗來講，他是一種二類分類模型，支持向量機支持向量機支持向量機支持向量機

在現(xiàn)實生活中，我們把這些球叫做data，把線條叫做classifier,找到最大間隙的trick叫做optimization，將球拋向空中叫做kernelling,而那張紙叫做hyperplane。3.6無監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習就是不受監(jiān)督的學習。無監(jiān)督學習不需要人類進行數(shù)據(jù)標注，而是通過模型不斷地自我認知，自我鞏固，最后進行自我歸納來實現(xiàn)其學習的過程。雖然目前無監(jiān)督學習的使用不如監(jiān)督學習廣泛，但這種獨特的方法論為機器學習的未來發(fā)展方向給出了很多啟發(fā)和可能性，正在引起越來越多的關注。無監(jiān)督學習顧名思義，無監(jiān)督學習就是不受監(jiān)督的學習。同監(jiān)督學習建立在人類標注數(shù)據(jù)的基礎上不同，無監(jiān)督學習不需要人類進行數(shù)據(jù)標注，而是通過模型不斷地自我認知，自我鞏固，最后進行自我歸納來實現(xiàn)其學習的過程。無監(jiān)督學習更接近于人類的學習方式，常見的無監(jiān)督學習方法主要有聚類和降維。3.6.1聚類

俗話說：“物以類聚，人以群分”，在聚類算法中，訓練樣本的標記信息是未知的，給定一個由樣本點組成的數(shù)據(jù)及，數(shù)據(jù)聚類的目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)及規(guī)律，將樣本點劃分成若干類，使得屬于同一類的樣本點非常相似，而屬于不同類的樣本點不相似。K-均值算法K-均值算法K-均值算法K-均值算法K-均值算法K-均值算法K-均值算法K-均值算法小練習：從16張撲克牌從隨機抽取3張作為基數(shù)，然后使用聚類算法對這16張撲克牌進行分類，然后換3張作為基數(shù)從新分類，最后再選取5張作為基數(shù)進行分類，觀察分類結(jié)果的不同。3.6.2降維

降維（dimensionalityreduction）是將數(shù)據(jù)的維度降低，目的是為了在盡可能保存相關的結(jié)構(gòu)的同時降低數(shù)據(jù)的復雜度。用少數(shù)幾個新的變量代替原有數(shù)目龐大的變量，把重復的信息合并起來，既可以降低現(xiàn)有變量的維度，又不會丟失重要信息的思想，就稱它為“降維”。降維學生ID數(shù)學物理化學語文歷史英語總分1800182869194818151518002517277906767424180036769517168653911800471779389896348218005867880866279471180066997557167784371800768719561100544491800884987865517545118009769692938389529180105892877672974821801157926792589345918012657555617187414180137096549098744823.6.2降維

通常的做法是計算所有成績的總分來衡量學生成績的好壞，但是總會存在一些特殊的學生，比如表中總分為482的三位學生，總分相同，各科成績差別很大，那如何去區(qū)分評價總分相同的學生的學習表現(xiàn)呢？這時可以引入方差的概念，即計算每一個學生成績的方差，方差的大小可以表明學生各科成績的波動。因此可以使用一個二維數(shù)據(jù)（總分，方差）來替代原來的六維數(shù)據(jù)（數(shù)學，物理，化學，語文，歷史，英語）來衡量一個學生的學習表現(xiàn)。3.7強化學習強化學習是機器學習的一個重要分支，是多學科多領域交叉的一個產(chǎn)物，它的本質(zhì)是解決decisionmaking問題，即自動進行決策，并且可以做連續(xù)決策。強化學習強化學習是機器學習的一個重要分支，是多學科多領域交叉的一個產(chǎn)物，它的本質(zhì)是解決decisionmaking問題，即自動進行決策，并且可以做連續(xù)決策。它主要包含四個元素，agent，環(huán)境狀態(tài)，行動，獎勵,強化學習的目標就是獲得最多的累計獎勵。著名學者DavidSilver（AlphaGo的發(fā)明者之一）認為，強化學習是解決通用人工智能的關鍵路徑。強化學習強化學習通常有兩種不同的策略：一種是探索，也就是嘗試不同的事情，看他們是否會獲得比之前更好的回報；二是利用，也就是嘗試過去經(jīng)驗當中最有效的行為?？梢酝ㄟ^旅行商的案例來說明這兩種策略的不同，如圖3-22所示的旅行商行走的路線圖。途中A、B等圓形節(jié)點代表城市；兩個節(jié)點之間的連線代表兩個城市之間有路可以行走；線條上的數(shù)字代表行走這條線路所產(chǎn)生的消耗。如果旅行商要從A到F，如何選擇路徑可以是成本消耗最?。繌娀瘜W習強化學習如果采用利用策略，從A點出發(fā)可以走的有{B、C、D、E}，按照以往的經(jīng)驗，應該走D消耗最少，到達D后可以走的有{B、C、F}，則應該選擇消耗最少的F。由于每次都想獲得最少的消耗，所以路線總歸會是A->D->F，永遠也不會知道會不會有比這個消耗更低的路線。如果采用探索策略，則會在A點不斷的嘗試，看是否會有消耗更低的路線,最后找到最優(yōu)路線A->C->F,這里第一步A->C就不是第一步消耗最少的線路。這就是探索和利用之間的矛盾，也是強化學習要解決的一個難點問題。3.8機器學習工具常言道“工欲善其事，必先利其器”，在業(yè)務實踐中光有理論是不夠的，還需要有合適的工具。由于機器學習算法不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理，涉及很多復雜的計算邏輯并且解決的數(shù)據(jù)量級通常比較大，所以如何選用合適的機器學習工具也是業(yè)務解決方案中非常關鍵的一個步驟。

機器學習工具3.9機器學習挑戰(zhàn)人工智能（AI）的未來令人充滿期待，但目前卻存在著一些問題，而且往往和道德倫理相關。機器學習在哪些方面讓人們感到震驚？人類能騙過一臺機器嗎？如果能，難度有多大？《終結(jié)者》里的Skynet（天網(wǎng)）和機器人會真的出現(xiàn)在現(xiàn)實生活中嗎？強人工智能VS弱人工智能

強人工智能是一種有思考能力、有自我意識的假想機器，不僅能處理有針對性的任務，還可以學習新事物。弱人工智能目前已經(jīng)存在，具體應用于解決特定問題，如圖像識別、汽車駕駛、下圍棋等。弱人工智能有時候也狹義的稱之為“機器學習”。目前我們還不知道是否能發(fā)明出強人工智能。目前還不清楚什么時候才能開發(fā)出強人工智能，但弱人工智能已經(jīng)出現(xiàn)，并在許多領域進行應用。機器學習挑戰(zhàn)我們?nèi)绻虝恢o人機部隊使用機器學習來殺人，這符合道德嗎？不良企圖醫(yī)療機器人選擇最貴的治療方案而不是最優(yōu)的。忽略道德倫理請在推薦系統(tǒng)的影響下，人類已經(jīng)慢慢的失去了自己選擇的主動權(quán)和選擇的意識。機器學習改變?nèi)祟惤虝藱C器人說臟話和發(fā)誓；病毒文件欺騙殺毒軟件。污染毒化數(shù)據(jù)THANKS人工智能導論人工神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習人工智能導論作為機器學習的一種重要技術(shù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一個形式上非常簡單，但分類功能非常強大的機器學習工具。無論是在計算機科學、通信、生物統(tǒng)計和醫(yī)學，還是在金融和經(jīng)濟學（包括股市預測）中，大多數(shù)與“智能”有點關系的問題，都可以歸結(jié)為一個在多維空間進行模式分類的問題，而這些正是人工神經(jīng)網(wǎng)絡所擅長的模式分類。隨著計算機計算能力的提高和大數(shù)據(jù)時代的來臨，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進入了一個嶄新的時代，深度學習大概念被提出。深度學習的核心理念是通過增加網(wǎng)絡的層數(shù)來讓機器自動地從數(shù)據(jù)中進行學習，可以憑借無標簽的數(shù)據(jù)進行學習，而不需要依賴于監(jiān)督信息的支撐。目前，深度學習的研究和應用如火如荼，其成果也成為AI領域關注的的焦點。本章內(nèi)容4.14.24.34.4神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展概況神經(jīng)元人工神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展概況眾所周知，人腦是由幾十多億個高度互聯(lián)的神經(jīng)元組成的復雜生物網(wǎng)絡，也是人類分析、聯(lián)想、記憶和邏輯推理等能力的來源。模擬人腦中信息存儲和處理的基本單元——神經(jīng)元而組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有自學習與自組織等智能行為，能夠使機器具有一定程度上的智能水平。借助現(xiàn)代計算機計算能力的提升,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN將神經(jīng)網(wǎng)絡推向第三次發(fā)展高潮21世紀初Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡、Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡等的出現(xiàn),特別是BP網(wǎng)絡及算法的提出,將神經(jīng)網(wǎng)絡推向第二次發(fā)展高潮20世紀80年代由于各種預言的失敗,研究經(jīng)費被大量削減甚至取消,人工智能進入被稱為“AIWinter”的人工智能之冬20世紀60年代這里添加標題人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展概況M-P神經(jīng)元和Hebb學習規(guī)則20世紀40年代Hodykin-Huxley方程感知器模型與自適應濾波器20世紀50年代自組織映射網(wǎng)絡、神經(jīng)認知機、自適應共振網(wǎng)絡20世紀60年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展概況目前模擬人腦復雜的層次化認知特點的深度學習已經(jīng)成為類腦智能中的一個重要研究方向。通過增加網(wǎng)絡層數(shù)所構(gòu)造的“深層神經(jīng)網(wǎng)絡”使機器能夠獲得“抽象概念”能力，在諸多領域都取得了巨大的成功，又掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡研究和應用的一個新高潮。神經(jīng)元神經(jīng)元生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)神經(jīng)元人工神經(jīng)元神經(jīng)元感知機1958年，Rosenblatt等人以M-P模型為基礎，成功研制出了名為MarkI的感知機（Perceptron），這是歷史上首個將神經(jīng)網(wǎng)絡的學習功能用于模式識別的裝置，標志著神經(jīng)網(wǎng)絡進入了新的發(fā)展階段。簡單來說，感知機就是最早的神經(jīng)元模型。感知機是一個二分類的線性分類模型，是最早的監(jiān)督式訓練算法，也是神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建的基礎。感知機一定能將線性可分的數(shù)據(jù)集分開，所謂線性可分是：在二維平面上，線性可分意味著能用一條線將正負樣本分開；在三維空間中，線性可分意味著能用一個平面將正負樣本分開。因此，通過感知器就可以對新的實例實現(xiàn)準確預測。人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificialneuralnetwork，簡稱ANN）是一個用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡，用以進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型，在工程與學術(shù)界也常直接簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡或類神經(jīng)網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡特點高度的并行性高度的非線性全局作用良好的自適應、自學習功能人工神經(jīng)網(wǎng)絡有很多同樣的簡單處理單元并聯(lián)組合而成，盡管每一個神經(jīng)元的功能簡單，但大量簡單神經(jīng)元并行處理能力和效果，卻十分驚人。人工神經(jīng)網(wǎng)絡每一個神經(jīng)元接受大量其它神經(jīng)元的輸入，并通過并行網(wǎng)絡產(chǎn)生輸出，影響其它神經(jīng)元，網(wǎng)絡之間的這樣的互相制約和互相影響，實現(xiàn)了從輸入狀態(tài)到輸出狀態(tài)空間的非線性映射，從全局的觀點來看，網(wǎng)絡總體性能不是網(wǎng)絡局部性能的疊加，而表現(xiàn)出某種集體性的行為。人工神經(jīng)網(wǎng)絡通過學習訓練獲得網(wǎng)絡的權(quán)值與結(jié)構(gòu)，呈現(xiàn)出非常強的自學習能力和對環(huán)境的自適應能力。這種自適應性依據(jù)所提供的數(shù)據(jù)，通過學習和訓練，找出輸入和輸出之間的內(nèi)在關系，從而求取問題的解，而不是依據(jù)對問題的經(jīng)驗知識和規(guī)則。人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)所有結(jié)點都是分層的，每一層結(jié)點都可以通過有向弧指向下一層結(jié)點，但是同一層結(jié)點之間沒有弧互相連接，而且每一個結(jié)點不能越過下一層連接到下下層的結(jié)點上。每一條弧上有一個值，稱為權(quán)重或者權(quán)值。根據(jù)這些值，可以用一個非常簡單的公式算出它們所指向結(jié)點的值，比如結(jié)點Y1的值取決于X1和X2的值，以及相應有向弧上的權(quán)值W11和W21。雖然這里只畫了三層結(jié)點，但是在理論上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)可以是任意的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習（1）監(jiān)督式學習神經(jīng)網(wǎng)絡利用一套輸入-輸出對進行訓練。其目的是教會網(wǎng)絡從給定的信息輸入中識別出目標輸出。針對訓練集合中每一個樣例數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡接收一個輸入，產(chǎn)生一個實際輸出。每一次訓練后，網(wǎng)絡比對實際輸出和目標輸出，通過微調(diào)相關權(quán)重值來糾正輸出差異，直到實際輸出結(jié)果與目標結(jié)果足夠相近，或者網(wǎng)絡已經(jīng)無法再改進其輸出結(jié)果。（2）無監(jiān)督式學習有別于監(jiān)督式學習，無監(jiān)督式學習在學習時并不了解其分類結(jié)果是否正確，也就是說，沒有受到監(jiān)督式增強。對無監(jiān)督式學習網(wǎng)絡提供輸入數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡自動從輸入數(shù)據(jù)中識別出潛在模式、規(guī)則。當學習完畢并經(jīng)過測試后，這些模式規(guī)則可以應用到新的應用案例上。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、自組織映射（SOM）和適應性共振理論（ART）是最常用的無監(jiān)督式學習。人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP神經(jīng)網(wǎng)絡BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有很強的學習能力，根據(jù)Kolmogorov（柯爾莫哥洛夫）定理，一個三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡就可以逼近一個任意給定的連續(xù)函數(shù)f。但對多層BP神經(jīng)網(wǎng)絡，如何合理地選取BP網(wǎng)絡的隱層數(shù)及隱層的節(jié)點數(shù)，目前尚無有效的理論和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用圖像和物體識別電子游戲語音生成和識別藝術(shù)和風格的模仿預測網(wǎng)站設計修改深度學習隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究和應用的深入，網(wǎng)絡的層數(shù)也在不斷地增多，從而形成有多個隱層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，依賴深度神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習被稱為深度學習。深度學習多層神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習人人工智能到深度學習的完整聯(lián)系圖人工智能到深度學習的完整聯(lián)系圖深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)在圖像處理方面表現(xiàn)十分出色。CNN基本包括輸入層、卷積層、池化層(也稱為取樣層)、全連接層及輸出層。卷積層和池化層一般會有若干個，并交替設置，即一個卷積層連接一個池化層，池化層后再連接一個卷積層。深度學習CNN工作過程（1）問題假設給定一張圖（可能是字母X或者字母O），通過CNN即可識別出是X還是O深度學習CNN工作過程（2）圖像輸入每個神經(jīng)元其實沒有必要對全局圖像進行感知，只需要對局部進行感知，然后在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。這種模式就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中降低參數(shù)數(shù)目的重要神器：局部感受野深度學習CNN工作過程（3）特征提取如果字母X、字母O是固定不變的，那么最簡單的方式就是圖像之間的像素一一比對就行，但在現(xiàn)實生活中，字體都有著各個形態(tài)上的變化（例如手寫文字識別），例如平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、微變形等等深度學習CNN工作過程（4）卷積當給定一張新圖時，CNN并不能準確地知道這些特征到底要匹配原圖的哪些部分，所以它會在原圖中把每一個可能的位置都進行嘗試，相當于把這個feature（特征）變成了一個過濾器。這個用來匹配的過程就被稱為卷積操作，這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡名字的由來。深度學習CNN工作過程（5）池化為了有效地減少計算量，CNN使用的另一個有效的工具被稱為“池化(Pooling)”。池化就是將輸入圖像進行縮小，減少像素信息，只保留重要信息。深度學習CNN工作過程（6）激活函數(shù)常用的激活函數(shù)有sigmoid、tanh、relu等等，前兩者sigmoid/tanh比較常見于全連接層，后者ReLU常見于卷積層。深度學習CNN工作過程（7）深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過將上面所提到的卷積、激活函數(shù)、池化組合在一起，然后再加大網(wǎng)絡的深度，增加更多的層，就得到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡。深度學習CNN工作過程（8）全連接層全連接層在整個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中起到“分類器”的作用，即通過卷積、激活函數(shù)、池化等深度網(wǎng)絡后，再經(jīng)過全連接層對結(jié)果進行識別分類。深度學習深度學習應用根據(jù)輸入和輸出的不同,可以把深度學習的應用分為四種情況THANKS人工智能導論智能識別人工智能導論5.1計算機視覺人類理解世界，最重要的感官之一是視覺，通過眼睛觀察事物和捕捉信息，人類從外界獲得的信息約有75％來自視覺系統(tǒng)。同樣，計算機視覺也是一雙“眼睛”，通過它，計算機可以識別物體、運動分析、姿態(tài)估計等。圖像視頻識別第一部分第二部分第三部分計算機視覺技術(shù)簡介計算機視覺技術(shù)的工作原理計算機視覺的相關學科計算機視覺計算機視覺技術(shù)簡介計算機視覺系統(tǒng)計算機視覺(ComputerVision,CV)是一門研究計算機如何用“眼”的科學，即對人類視覺的模擬。具體來說，讓計算機具有對周圍世界的空間物體進行傳感、抽象、判斷的能力，從而達到識別、理解的目的。一般的計算機視覺系統(tǒng)具體實現(xiàn)分為３個階段。計算機視覺系統(tǒng)計算機視覺系統(tǒng)實現(xiàn)過程計算機視覺應用領域計算機視覺是一門綜合性的學科，已經(jīng)應用在制造業(yè)、工業(yè)檢驗、文檔分析、醫(yī)療診斷、軍事目標跟蹤、自主導航等系統(tǒng)當中。計算機視覺技術(shù)的應用領域

計算機視覺技術(shù)的工作原理計算機視覺主要目標計算機視覺的主要目標就是用計算機模擬實現(xiàn)人類的視覺功能，使計算機能像人類一樣觀察并理解世界，具備自主適應環(huán)境的能力。但是要達到這個目標，還需要很長的時間去努力。比如，計算機視覺的一個重要應用領域就是自主車輛的視覺導航，還沒有條件實現(xiàn)像人那樣能識別和理解任何環(huán)境，完成自主導航的系統(tǒng)，所以實現(xiàn)在高速公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統(tǒng)成為中期研究目標。計算機視覺工作原理計算機視覺的工作原理就是對事物進行圖片或者視頻采集、預處理和高級處理的過程，即借助攝影機和計算機的識別、追蹤、測量、感知等方法來捕捉目標對象，在此基礎上進行圖像信息處理，使計算機處理后的圖像更加適合人眼觀察或者傳輸給儀器進行檢測等高級處理。計算機視覺工作原理計算機視覺技術(shù)的工作原理計算機視覺的相關學科圖像處理圖像處理通常是把一幅圖像變換成另外一幅圖像，也就是說，圖像處理系統(tǒng)的輸入是圖像，輸出仍然是圖像，信息恢復任務則留給人來完成，與計算機視覺有相同的目標。計算機圖形學通過幾何基元，如線、圓和自由曲面，來生成圖像，它在可視化（Visualization）和虛擬現(xiàn)實(VirtualReality）中起著很重要的作用。計算機視覺正好是解決相反的問題，即從圖像中估計幾何基元和其它特征。因此，計算機圖形學屬于圖像綜合，計算機視覺屬于圖像分析。模式識別模式一般指一類事物區(qū)別于其它事物所具有的共同特征，圖像就是模式的一種。人工智能（AI）涉及到智能系統(tǒng)的設計和智能計算的研究，在經(jīng)過圖像處理和圖像特征提取過程后，接下來要用人工智能方法對場景特征進行表示，并分析和理解場景。視覺功能就是人類智能的體現(xiàn)。神經(jīng)生理學與認知科學將人類視覺作為主要的研究對象，計算機視覺中已有的許多方法與人類視覺極為相似，許多計算機視覺研究者對研究人類視覺計算模型比研究計算機視覺系統(tǒng)更感興趣，希望計算機視覺更加自然化，更加接近生物視覺。5.2圖像視頻識別在日常生活中，圖像視頻對人類來說并不陌生，它是對客觀存在的物體對象進行生動的描述。圖像視頻識別技術(shù)是在20世紀50年代后期開始現(xiàn)代的研究，經(jīng)過半個世紀的發(fā)展，已成為人工智能的一個重要領域。計算機視覺第一部分第二部分第三部分圖像的分類圖像的表示與描述圖像處理的方法第四部分圖像視頻識別的應用領域圖像視頻識別圖像的分類按圖像亮度等級分類（1）二值圖像：圖像上的像素只有黑、白兩種灰度等級。（2）灰度圖像：從黑到白一般有256種灰度等級的圖像。二值圖像灰度圖像按圖像色彩特征分類（1）黑白圖像：只有黑色與白色兩種顏色的圖像。（2）彩色圖像：每個像素通常是由紅（R）、綠（G）、藍（B）三個分量來構(gòu)成現(xiàn)實中的彩色信息，分量介于（0，255）。黑白圖像彩色圖像按圖像時間變換分類（1）活動圖像：隨著時間變化的動態(tài)圖像。（2）靜止圖像：不隨時間變化的靜止圖片?；顒訄D像靜止圖像按圖像空間關系分類（1）二維圖像：平面圖像。（2）三維圖像：立體圖像。二維圖像三維圖像圖像的表示與描述圖像的表示與描述圖像的表示與描述方法種類繁多，人眼所看到的圖像是由于光線照射在圖像上并經(jīng)過漫反射作用映入眼睛中成像，可以數(shù)字化公式描述為I=f(x,y,z,λ,t)，其中，x、y、z是描述空間的位置，λ為波長，t為時間。若圖像是靜止的灰度圖，就可以描述為I=f(x,y)。圖像描述方法圖像處理的方法圖像的增強圖像增強是通過調(diào)整對比度改善圖像的質(zhì)量和突出顯示的視覺效果。處理前的效果處理后的效果圖像的光滑圖像光滑是通過對圖像去噪聲處理，即去除實際成像過程中因成像設備和環(huán)境所造成的圖像失真，提取有用信息。處理前的效果處理后的效果圖像的數(shù)據(jù)編碼和傳輸圖像數(shù)據(jù)編碼使通過改變圖像的表示域和表示數(shù)據(jù)進行編碼，簡化處理問題、利于特征提取、加強圖像信息理解、便于傳輸。處理前的效果處理后的效果邊緣銳化圖像邊緣銳化主要是加強圖像中的輪廓邊緣和細節(jié)，形成完整的物體邊界。處理前的效果處理后的效果圖像的分割圖像分割是通過將圖像中有意義的特征部分提取出來，包括圖像的邊緣、區(qū)域等。處理前的效果處理后的效果圖像的理解與分析圖像分析是利用數(shù)學模型對圖像中感興趣的目標特征進行檢測和測量，以獲得客觀智能性信息，從而建立對圖像的描述。而圖像理解是對圖像的語義理解，屬于高層操作，是在圖像分析的基礎上，進一步研究圖像中各目標的性質(zhì)及其之間的相互聯(lián)系，并得出對圖像內(nèi)容含義的理解以及對原來客觀場景的解釋，進而指導和規(guī)劃行動。圖像視頻識別的應用領域圖像視頻識別的應用領域隨著人類活動范圍的不斷擴大，圖像視頻識別的應用領域涉及人類生活和工作的方方面面，也隨之不斷擴大。圖像視頻識別應用領域5.3模式識別在日常生活中，人們對植物、動物及各種食物的區(qū)分過程就是在進行“模式識別”，隨著計算機的出現(xiàn)及人工智能的興起，人們希望能用計算機來擴展或代替人類的部分腦力勞動，用機器實現(xiàn)模式識別的過程于20世紀20年代誕生，于60年代初迅速發(fā)展成人工智能領域的一個重要分支。計算機視覺第一部分第二部分第三部分模式識別基本概念模式識別的發(fā)展歷程模式識別的主要方法第四部分模式識別的典型應用圖像視頻識別模式識別基本概念模式人類能觀察到的事物都具有一些屬性特征，而事物間的差異也就表現(xiàn)在這些特征的差異上。廣義地說，若可以區(qū)別存在于時間和空間中的對象是否相同或相似，就可以稱之為模式；狹義地說，模式是通過對具體事物進行觀察所得到的時間和空間分布的特征信息，并且這些信息能夠表征或者刻畫被識別事物的類屬特征。模式類模式類，顧名思義，具有相似特征的模式的集合就稱之為模式類。不同的模式類之間應該有明確的界線，但在實際的樣本中，往往不能對它們進行確切的劃分。比如，在癌癥初期，癌細胞與正常細胞的界線是含糊的。模式識別識別就是對事物或現(xiàn)象進行分析、描述和判斷。模式識別是指根據(jù)對象的表征特性，通過一定的量度或者觀測，把待識別的對象劃分到自己的模式類中。人們所具有的認識事物的功能就是模式識別，比如，人們見到木屋和別墅，會分辨出類名——房子。模式識別系統(tǒng)模式識別的主要目的是如何利用計算機對樣本進行分類，一個典型的模式識別系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)獲取、預處理、特征提取和選擇、分類器設計及分類決策。模式識別系統(tǒng)組成模式識別的發(fā)展歷程模式識別的發(fā)展歷程Tauschek在1929年發(fā)明的閱讀機能夠閱讀0-9數(shù)字，標志著模式識別技術(shù)的誕生。這些年來，模式識別研究主要集中在兩個方面：一是認識科學的范疇——研究生物體如何感知對象；二是在給定的任務下，如何用計算機實現(xiàn)模式識別的理論和方法。模式識別的發(fā)展歷程模式識別發(fā)展經(jīng)歷模式識別的主要方法統(tǒng)計決策法統(tǒng)計統(tǒng)計決策理論是模式分類問題的基本理論之一，是決策者按統(tǒng)計規(guī)律掌握決策結(jié)果概率的一種方法，而貝葉斯決策理論是統(tǒng)計決策理論中的一個基本方法。模式識別的目標是把樣本分到哪一類最合理，采用不同的標準會得到不同意義下的“最優(yōu)”的決策，貝葉斯決策就是在不完全情報下，對部分未知的狀態(tài)采用主觀概率估計，用貝葉斯公式對發(fā)生概率進行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策。結(jié)構(gòu)模式識別結(jié)構(gòu)模式識別又稱句法模式識別，它采用一些比較簡單的子模式組成多級結(jié)構(gòu)來描述一個復雜模式，先將模式分為子模式，子模式又分為更簡單的子模式，依次分解，直至在某個研究水平上不再需要細分。最后一級最簡單的子模式稱為模式基元，識別模式基元比識別原模式要簡單得多。結(jié)構(gòu)模式識別主要突出模式的結(jié)構(gòu)信息，常用于以結(jié)構(gòu)特征為主的目標識別中，比如指紋、染色體和漢字識別等。模糊模式識別在實際生活中，由于客觀事物本身的模糊性，加上人們對客觀事物的反映過程也會產(chǎn)生模糊性，使經(jīng)典的識別方法已不適應客觀實際的要求，所以，模式識別與模糊數(shù)學關系很緊密。比如，學生的百分制成績鑒定為優(yōu)、良、中、差，利用模糊模式識別中的直接方法——最大隸屬原則就可以完成分類。人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別可以看作是對原始特征空間進行非線性變換，產(chǎn)生一個新的樣本空間，使得變換后的特征線性可分，與傳統(tǒng)統(tǒng)計方法相比，其分類器是與概率分布無關的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別的基本方法是：首先用已知樣本訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，使之對不同類別的已知樣本給出所希望的不同輸出，然后用該網(wǎng)絡識別未知的樣本，根據(jù)各樣本所對應的網(wǎng)絡輸出情況來劃分未知樣本的類別。模式識別的典型應用模式識別的發(fā)展歷程模式識別技術(shù)從20世紀20年代發(fā)展至今，已經(jīng)廣泛應用于人工智能、計算機工程、機器學、神經(jīng)生物學、醫(yī)學、偵探學等重要領域。模式識別的典型應用5.4語音識別語音是人類之間最有效、最方便的通信方式，而與機器交流，讓機器明白人們在說什么，是人類長期以來夢寐以求的事情。語音識別技術(shù)，也被稱為自動語音識別（AutomaticSpeechRecognition，ASR）技術(shù)，是從20世紀50年代才興起的一門計算機智能技術(shù)，主要研究目的是讓計算機“聽懂”人類語言，實現(xiàn)人機自然語言交流的和諧環(huán)境。計算機視覺第一部分第二部分第三部分語音識別技術(shù)簡介語音識別的基本原理語音識別的技術(shù)分類第四部分語音識別的典型應用語音識別語音識別技術(shù)簡介語音識別涉及學科領域語音識別涉及學科語音識別系統(tǒng)計算機語音識別過程與人對語音識別處理過程基本一致，目前主流的語音識別技術(shù)是基于統(tǒng)計模式識別的基本理論，一個完整的語音識別系統(tǒng)大致分為3個部分。語音識別系統(tǒng)語音識別的基本原理語音識別的基本原理語音識別技術(shù)就是將人講話發(fā)出的語音通信聲波轉(zhuǎn)換成一種能夠表達通信消息的符號序列，這些符號可以是識別系統(tǒng)的詞匯本身，也可以是識別系統(tǒng)詞匯的組成單元。語音識別原理框圖語音識別的技術(shù)分類語音識別的技術(shù)分類語音識別按照不同的角度有不同的分類方法。語音識別技術(shù)分類語音識別的典型應用語音識別的典型應用語音識別技術(shù)的優(yōu)點是系統(tǒng)的成本低廉，且說話是很自然的一件事，所以，語音識別是使用者很容易接受的自然手段，語音識別技術(shù)應用領域也很廣泛。語音識別應用領域5.5生物特征識別隨著計算機和網(wǎng)絡技術(shù)的發(fā)展，在現(xiàn)代社會活動中，信息安全、金融交易、城市安防等領域?qū)€人身份識別和驗證要求越來越重視。傳統(tǒng)的身份認證已經(jīng)越來越難以滿足現(xiàn)代安防需求，生物特征識別技術(shù)采用人體生理特征以及行為特征進行身份確認，是目前最為方便與安全的識別技術(shù)。計算機視覺第一部分第二部分第三部分生物特征識別技術(shù)簡介基于生理特征的識別基于行為特征的識別第四部分多模態(tài)生物特征識別生物特征識別生物特征識別技術(shù)簡介生物特征識別技術(shù)生物特征識別技術(shù)，就是通過人類固有的生理特征以及行為特征來進行身份認證與鑒別的一種技術(shù)。一般用于生物特征識別的生理特征或行為特征具有普遍性、唯一性、穩(wěn)定性、可采集性等特點，目前比較成熟的方式主要有指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、人臉識別、聲紋識別等。生物特征識別基本原理生物特征識別技術(shù)主要是獲取生物特征后將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息存儲于計算機中，再用匹配算法來完成身份認證與鑒別的過程。生物特征識別技術(shù)的原理基于生理特征的識別指紋識別在古代，指紋就被用來簽字畫押，因為同一人的十指指紋及不同人之間的指紋都具有明顯的區(qū)別，并且指紋具有終身不變的特性，所以指紋可用于鑒別個體，證明身份。指紋識別在出入境控制、考勤、門禁、家居等方面已廣泛應用。掌紋識別人的手掌在一定年齡之后就不再發(fā)生顯著變化，并且每個人手掌的形狀、表面的紋理或紋線都不同，當用戶的手放在手形讀取器上時，掌紋就會被捕捉，利用高效的掌紋表示和匹配方法進行識別。目前掌紋識別在各種生物特征識別應用份額中占很小的部分。虹膜識別虹膜是位于人眼表面白色鞏膜和黑色瞳孔之間的圓環(huán)狀區(qū)域，約占總面積的65%，在紅外光下呈現(xiàn)豐富的紋理信息。每個人都有虹膜，并且虹膜是遺傳基因決定形成的，每個人的虹膜都是獨一無二的，所以在身份標識方面應用廣泛。目前主要應用于金融交易、銀行保險、家庭門禁、單位考勤等領域。視網(wǎng)膜識別視網(wǎng)膜是位于眼球后部的血液細胞層，周圍分布的血管形態(tài)因人而異，由于視網(wǎng)膜在眼睛的內(nèi)部，具有很好的保密性和防偽造性能，并且不易磨損、老化，非常穩(wěn)定，所以可以用于個體鑒別。目前視網(wǎng)膜識別由于采集設備價格高昂，并且獲取圖像時需要受檢測人員的高度配合，所以在普遍推廣上具有一定的難度。人臉識別人臉識別是通過采集到的面部特征來進行身份鑒別的過程，最直觀的人臉識別問題可以描述為比較兩張人臉圖像，通過一些核心點來判定它們是否屬于同一個人。人臉識別技術(shù)的吸引力在于它能夠人機交互，可以使用非接觸式傳感器在遠距離情況下采集。目前人臉識別在刑偵、監(jiān)控、娛樂、金融、安防等領域有廣泛的應用。DNA識別DNA是人體內(nèi)的遺傳物質(zhì)，在整個人類范圍內(nèi)具有惟一性和永久性。DNA識別是根據(jù)人體細胞中的DNA分子結(jié)構(gòu)來進行個體鑒別的過程，但DNA的獲取需要受檢測人員的主動配合，并且不能實時進行鑒別，所以目前尚不能普遍應用?；谛袨樘卣鞯淖R別步態(tài)識別步態(tài)識別是一種較新的生物特征識別技術(shù)，它是通過人的走路方式來識別人的身份的方法。步態(tài)是一種復雜的行為特征，指人們行走時的方式。罪犯或許會給自己化裝，不讓自己身上的哪怕一根毛發(fā)掉在作案現(xiàn)場，但他們很難控制自己走路的姿勢。由于步態(tài)識別的輸入是一段行走的視頻圖像序列，序列圖像的數(shù)據(jù)量較大，并且計算復雜性比較高，處理起來比較困難，所以到目前為止，還沒有商業(yè)化的基于步態(tài)的身份鑒別系統(tǒng)。聲紋識別聲紋識別俗稱說話人識別，是通過把聲音信號轉(zhuǎn)換為電信號，再通過計算機進行識別的過程。