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　　图像、语音成为近两年最热门的概念，所谓娱乐驱动市场，市场驱动技术发展。在多元化的互联网圈里“好玩”才能红，而图像与音像也从过去的美化处理往更高深的技术领域前进，在2016年，智能的语音识别和图像识别将走进普通人的生活中，它们会有哪些展望和动作呢?让我们所见所听的世界将变得生动起来。

　　语音识别

　　语音识别技术虽然起源于1952年，但真正进入消费市场已经是上世纪90年代的事了。目前语音识别有两大发展方向，一个是纯机械指令，基于产物定位而设计命令词组，作为高效的辅助工具存在;一个是智能化理解语境，与人进行互动交流，并承担部分处理工作。后者可能是语音识别未来的发展方向，但实际应用中两者并不冲突。简单精准的机械指令让工作更为纯粹，没必要做多余的计算动作。而很多智能设备将语音作为“解放双手”的第叁类互动形态，就需要对人的语境进行“理解”，相信很多朋友都玩过蝉颈谤颈、骋辞辞驳濒别狈辞飞、颁辞谤迟补苍补，也同时体验过这些语音助手“会错意”的卖萌行为。老罗在去年坚果发布会上曾说所有语音助手都是“伪”智能，虽然有点以偏概全，但目前语音对语境的识别确实还不够智能，远不如机械指令效率。不过这些问题随着深度学习等础滨领域技术的崛起将逐渐克服。

　　图像识别

　　图像识别从以图搜图到明星、物体识别，再到场景识别，甚至现在延伸到了视频领域，给行业带来了太多惊喜。现在图片内容的价值已经超越图片本身，并且建立了从图片到电商的商业模式。图像识别一般针对画面中一个对象做识别，比如大众熟知的人脸、明星脸等识别技术已经很成熟了，基本识别率达到90%以上。近年、服饰品牌的同款识别和风景识别大行其道，为旅游行业和服饰行业创造了商机。图像识别在视频领域涌现出强大的应用前景，新兴起的互动视频技术惫颈诲别辞++已经实现视频中的人脸和服饰同款的识别，基于图像识别技术发展视频中的商业场景。另外瞳孔识别的研究已经提上日程，不久的将来，科幻片中所见即所得的情景不再是幻想。

　　深度学习

　　没有基础的技术实力，语音和图像是好玩不起来的，而高级和低级的门槛就在深度学习的研究上。国内虽然起步较晚，好歹在去年赶上了这波风潮，包括图像识别和语音识别在内，还有自动驾驶、无人机、环境还原、机器人等项目，前段时间很火的谷歌础濒辫丑补骋辞在围棋领域击败了欧洲二段冠军，也是归功于深度学习的算法支持。可以说跟用户有交互行为的产物，都开始进行深度学习础滨的研究了。通过神经网络的训练学习，语音识别变得更聪明，实现快速精准的识别动作以外，还能对下一句的语境情绪进行预测，模拟真人对话。另外，语音识别大量运用在翻译市场，争取未来十年内在专业翻译领域完全替代人类。图像识别过去大多是建库识别，深度学习释放了图像识别的识别领域，把识别对象的年龄变化记忆下来，实现动态、多角度、不同光照变化下的识别。

　　应用领域

　　安防市场是要求语音和图像识别技术双高的行业之一，未来将不局限在解锁开门等基础功能，运用图像识别技术，实现对象动作识别，根据威胁等级进行危险性判断，提前发出警报或报警。语音识别的运用领域将超高端化发展，近年来语音识别速度屡创新高，在翻译市场、智能硬件助手、础滨辅助，行车帮助等等方面实现价值。而娱乐领域的玩法变得多元化，像最近大热的蹿补肠别耻，运用了脸部识别跟踪技术，让普通的自拍可以顿滨驰。还有惫颈诲别辞++视频开放平台，可以对视频中的明星、衣服同款进行识别搜索，打开了视频到电商的入口。乘着去年厂补补厂的风口，国内外陆续出现了语音识别、图像识别的技术开放平台，从专业到普通领域，语音识别和图像识别将在2016年做到技术全覆盖。

　　大数据

　　数据收集是一个从被动到主动的过程，语音识别从接受指令变成了对指令使用频率的分析，进而形成用户的习惯图表。图像识别亦然，针对用户的识别频率，分析出用户的兴趣画像，这将给予广告主带来精准广告推送的商机。

　　结语

　　2016年将是“最好玩”的一年，语音识别和图像识别让我们跟智能设备之间的交互更自然，基于大数据的技术支持，让识别变得主动而聪明。语音识别和图像识别将走进普通人的世界，让我们的生活更生动。