在移动互联网和物联网时代，图像识别技术越来越重要，比如手机中的图片管理软件，能够自动对照片中的人脸进行识别，将不同时间拍摄的照片进行归类，另外各种机器人也需要对周边事物进行快速的图像识别，帮助自己顺利行进。
日前，微软旗下的“微软研究院”公布了一个图片识别和计算机视觉技术的最新成果。微软表示，相关软件在图片识别时的错误率，已经低于人类。
美国科技新闻网站“瘾科技”指出，当今世界诸如人工智能、计算机视觉技术等技术，千方百计希望模仿、达到人类的智慧和能力。而颇为罕见的是，微软竟然能够宣布自身的技术已经超过了人类智慧。
微软研究院公布的结果显示，在名为“ImageNet”的图片识别基准测试中，微软的神经网络系统错误率为4.94%，低于人类测试者的5.1%。
微软表示，神经网络系统图像识别率提高的一个“秘诀”，是一个术语称之为“周边修正线性单元”的新技术，这种技术可以在不影响图像识别速度的基础上，提升识别的准确率。
不过微软也指出，其图像识别技术在某些特定环境下相比人类具有优势，即图像中的物体或者人物之间存在非常细小的差异，这些差异对人类肉眼而言较难识别。
据报道，在较为简单的图像识别应用领域，计算机系统可能相比人类更有优势，比如在一个农场中，识别出都有什么动物。
更高的图像识别准确率，将给各行各业的应用带来巨大推动，比如从个人照片管理，到自动驾驶系统判断道路异常情况，或是警方根据街头视频监控的海量资料中，识别、搜索出某个犯罪嫌人的行踪轨迹。
目前还不清楚微软的最新图像识别技术，何时会部署到Windows、必应搜索等微软实际产品中。
