图像识别算法是如何对照片进行分类的？

为什么要通过图像识别技术对图像进行分类呢？随着智能手机和数码相机的普及，照片拍摄越来越日常化、海量化，面对手机里日益增多的照片，对照片进行语义分类，实现按人物、事物和风景等类别浏览，并筛选出质量差异，过滤掉重复的照片。

那么是如何实现这个分类的过程呢？

1、读取一张待分类照片；2、利用图像识别技术，识别并提取待分类照片的特征参数。在提取底层特征的基础上，通过多层聚合分类模拟人们对图像的语义分类，从而为图片添加不同维度的标签(即语义特征)，分类标准逐级细化，以事物为例，还可以进行二级标签细分；3、将特征参数输入照片分类器，照片分类器根据待分类照片的特征参数对待分类照片进行分类，并通过测试图像集的特征参数对初始照片分类器进行优化，从而获得最终的视觉分类器和语义特征分类器。将待分类照片的视觉特征和语义特征分别输到视觉分类器和语义特征分类器里面，视觉分类器和语义特征分类器根据待分类照片的视觉特征和语义特征对待分类照片进行分类。在分类的同时，实际上也是对两个分类器进行再优化，因此整个过程类比一个三层的BP神经网络，分类器自身具有不断学习和自我优化的能力。4、分类成功后将照片的分类结果输出。

因此，通过图像识别的方法，提取照片的视觉特征以及语义特征，通过视觉特征、语义特征对照片进行综合分类，可以更好的对照片进行分类，方便用户查找和管理照片。