深度网络进化朝着准确度越来越高，应用越来越广的方向发展。一些原有的图像分析的业界测量标准，例如ImageNet图像分类，已经变得易如反掌而退出了舞台。人脸识别也从小数据库，简单场景向千万，甚至亿级数据库，全场景覆盖发展。
应用多多腾讯云图像识别能力已经在图像多标签分类、敏感图片审核（色情/暴恐/政治人物等）、医学影像识别、人/车/物结构化识别及文字识别（OCR）等细分化场景中进行应用，并在多个领域实现了落地。敏感图片审核技术对色情、暴恐等的识别准确率高达99%，成为网络环境的净化器。在医学领域，腾讯已与超过100家医院签署战略合作，已应用到肺癌早筛、食管癌早筛等项目中，显著提升看病水平和效率。OCR文字识别系统也广泛应用在金融，酒店，快运等等单据和身份证的识别中，取得了良好的实用效果。
Tips:图像技术入门资料
1 Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods. 2006. Digital Image Processing (3rd Edition). Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA.
这本书是图像处理的数目的经典之作。对于希望理解成像和图像分析基本原理以及方法的同学，是必修之作。
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Li Feifei 开设的课程。课程主页，Youtube, Github上有丰富的资料。对于理解CNN在图像上的应用和演变是最为有效的方法。课后作业也不要错过。
这个不用多说了吧。谁没Clone过几个开源项目。
以上就是学习图像分析的一些方法，更多学习教程，请访问云加社区人工智能专栏。
问答
如何从图像中识别字体系列？
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