语音识别和图像识别的区别是什么
度学习属于机器学习中人工神经网络发展的高级版。 语音识别、图像识别也都是属于模式识别的范畴。 不管是机器学习还是模式识别也都属于人工智能的分支。 几乎人工智能的所有方面都用深度学习，但是深度学习有个前提需要建立深层的神经网络和足够的数据集才能实现。 在语音和图像两个领域在2006年之前都建立了大量的数据测试集，深度学习一出现就应用于这两个方面也就不足为奇了。图象识别比较容易，因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用，语音多出来一个时间轴。而这个时间轴引入的难题就是：换个时间，换个人，换个背景噪音，都变得没法子识别了。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
基于图像的目标识别系统如何实现
原理上来说一般采用：灰度直方图分析的方法。
通常目标和背景的灰度信息区别较大，在直方图中可以看到是两个波峰，图像识别的目标是找到最佳的灰度值作为阈值，阈值两遍的分别是目标和背景。
寻找阈值的方法有很多，比如分水岭法、支持向量机、粒子群算法等等。
采用灰度直方图的方法会遇到几个问题：
1目标区域包含背景颜色或是背景区域包含目标颜色。导致直接识别的结果产生杂色点或是目标轮廓残缺不全、具有空洞等情况，通常用形态学的开与闭来解决。方法是：将识别出来的区域扩大一定宽度的面积，此步骤会合并部分许多岛礁。然后在退后一定距离，保持原来区域。
2目标与背景灰度信息区别不明显，采用灰度直方图的方法会使得大量背景区域看成目标区域，需要利用其它信息加以区分。比如目标的面积大小，长宽比等。
除了基于灰度直方图的，还有基于胡矩和Zenik矩判断的方法。胡矩判断法是将目标灰度图像进行处理，得到七个量，将这七个量与模板的灰度图的七个量进行比较，如果差距比较小就认为此图就是原图。胡矩的七个量是模板的特征，具有平移、放大、缩小、旋转不变的特点。但是胡矩只能判定是否为原图，需要较好的图像配准和特征库的建立。
从实现来说，用DSP和FPGA都能实现图像识别，DSP的性能可能更加适用于图像处理，TMS6000，TMS9000系列的DSP具有高速图像处理功能。
硬件系统一般包括：CCD、图像采集卡、开发板、控制和显示终端。
希望对哥们有帮助
图片识别系统
可以用一下捷速图像识别软件。
1、打开软件，进入到软件的操作主界面
2、添加文件，软件主界面的左上角“添加文件”单击，找到需要转换的图片文件，点击打开添加成功。还有一种更为简便的方法，将图片文件直接拖拽到软件框中。
3、输出路径，软件的右下角有一个浏览，根据自己的需求选择识别结果存在在什么地方。也可以选择上面一排的保存在原文件夹内，这样更方便查找。
4、识别，这是整个事件中最关键的一步，点击“开始转换”软件就在高速的运作，这个时候只需要静静的等待即可，文件不大的话，瞬间就能转换完成。
-图像识别系统
