人工智能图像识别专业还是不错的，近些时间，人工智能的相关职业都是热门职业。而人工智能的图像识别专业可以使用在医疗、鉴定等很多的行业，在医疗方面主要是一些医疗机器上，而在鉴定方面主要是身份的鉴定上，下面就用人脸识别来为大家举例说明人工智能的图像识别。
人脸识别使用在数码相机上，主要有自动对焦和笑脸快门技术：首先是进行面部捕捉。会首先来判定人的头部的部位，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确定是人面部，接着完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。而笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，并可以经过人的嘴角的弯曲程度来判定人是否在笑。上面这些捕捉都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是非常重要的，特征库中不仅有各种典型的面部，还有一些笑脸特征数据。

然后还有门禁系统，在一些防范意识比较强的地方都会设有门禁系统，这个系统主要是通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统大都是使用在企业、住宅安全和管理。就比如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
最后还有人脸识别门禁，人脸识别门禁是比较先进的一种人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全使用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，在实际的实用中，不但实用性强，安全方面也更有保障。它的系统主要使用了网络信息来进行加密传输，所以可以进行远程的控制和管理，大都是使用在银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。
其实随着时间的变化，人工智能的应用领域也会增加的，而在以后我们还会看到更多的智能产品，这一点是肯定的。

人工智能图像识别的重要性？

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。

从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。

图像识别的应用场景有哪些？

图像识别是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

图像识别是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。

对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。

而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。

由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息，抽出关键的信息。

同时，在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

图像识别的应用场景：

1、遥感图像识别：

航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。

该技术主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。

2、通讯领域的应用：

包括图像传输、电视电话、电视会议等。

3、军事、公安刑侦等领域的应用：

图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；

自动灭火器的控制及防伪装；

公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；

历史文字和图片档案的修复和管理等等。

4、生物医学图像识别：

图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。

在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT技术、深度残差收缩网络等。

5、机器视觉领域的应用：

作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是研究的热门课题之一。

机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。

此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。