自動結賬、自動補貨、刷臉支付到如今的視覺識別秤，AI技術在零售業應用的開始。

1、 信息的獲取

獲取信息的過程可類比成人類“看”這個動作。在數字i識別設備中，需首先通過攝像頭拍攝到秤盤的商品，將光感信息轉化為機器可識別的電信息。如HSB色彩模式就可以通過色相，飽和度，亮度三個維度來描述像素，此外，還有大家常見的RGB、LAB、灰度等多種方式。

2、 信息的預處理

預處理就是將照片進行圖像識別前的處理過程，包括對信息的挑選和加工。首先是挑選，在攝像頭拍下照片的時候，需快速在拍攝的多張照片中，挑選最清晰的一張拿來使用。接下來是照片降噪處理。這里面對圖像的處理包括：圖像修復填充、圖像去霧處理、圖像對比增強、圖像無損放大、拉伸圖像恢復、圖像清晰度增強、圖像色彩增強等。

3、特征抽取和選擇

簡單地理解就是所研究的圖像是各式各樣的，有的圖像里包含蘋果，有的圖像包含香蕉，如要將這些圖片進行分類，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取香蕉、蘋果這些特征的過程就是【特征抽取】。

在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，比如蘋果上貼有一個標簽，我們沒有通過標簽來識別的計劃，這個時候就要提取蘋果相關的特征，摒棄標簽的特征，這就是【特征的選擇】。

4、 分類器設計和分類決策

【分類器設計】是指通過訓練而得到一種識別規則，通過此識別規則可得到一種特征分類，使圖像識別技術能夠得到高識別率。

【分類決策】是指在特征空間中對被識別對象進行分類，從而更好地識別所研究的對象具體屬于哪一類。如在無碼商品的識別中，發現有大面積葉子特征的，都屬于蔬菜，因為可在特征分類中加上蔬菜這個分類，這樣，算法發現有大面積葉子的特征時就會在葉子蔬菜這個分類中去匹配，而不會跑到水果或干貨的品類中去。

1、 樣本增強

數據增強是指在訓練的過程中，為獲得更多的樣本和模擬實際情況中的多變的情況，對圖像進行不同的處理以獲得多樣的樣本。

2、 正確操作，避免臟數據

在圖像識別的過程中，送入訓練圖像越干凈，模型識別的準確率就會越高。干凈是指有效樣本，如正常的送入數字i識別的樣本，都應是包含果蔬之類無碼商品，而在使用過程中用攝像頭拍下一些手機、錢包、或是主體不清晰的照片等，不在訓練樣本范圍內的照片，這樣子的稱之為臟數據，臟數據越多，準確率就會越低。

臟數據圖

有效數據圖

3、 使用清晰度合適的照片

和人眼識別一樣，如輸入的圖像太小，會不利于模型對圖像識別圖像特征。但是，也不是圖像越大越好，如圖像太大，則會增加計算機所需的計算資源，且模型如不夠復雜，也無法處理它們。

4、 同時使用多套算法，然后將多套算法進行PK

在數字i識別的算法中，部署了多套算法，讓不同的算法分別進行識別計算，然后將多套算法的識別結果進行PK，顯示最有可能的那一張。如放上一根黃瓜，在A算法中，得出的黃瓜的概率最高，是80%；在B算中得出的苦瓜的概率最高，是30%。這兩個結果pk后，80%明顯大于30%。會推薦黃瓜，且將黃瓜放在第一位展示出來，將苦瓜放在第二位。