人工智能背景下圖像識別技術(shù)研究

摘 要：人工智能背景下圖像識別技術(shù)應(yīng)用呈現(xiàn)多元化、系統(tǒng)化及高效化發(fā)展趨勢。借助人工智能技術(shù)深度學(xué)習邏輯及視覺信息語言，完善圖像識別技術(shù)應(yīng)用體系，將是提升圖像識別技術(shù)應(yīng)用有效性的關(guān)鍵。新時期人工智能背景下的圖像識別技術(shù)，要通過對深度學(xué)習模型的搭建、大規(guī)模數(shù)據(jù)集的運用及硬件加速技術(shù)優(yōu)化等多項基礎(chǔ)策略的運用，持續(xù)提升人工智能技術(shù)與圖像識別技術(shù)的融合發(fā)展，強化人工智能技術(shù)在圖像識別方面的技術(shù)應(yīng)用水平。

關(guān)鍵詞：人工智能；圖像識別；技術(shù)應(yīng)用；深度學(xué)習

中圖分類號：TP391.41文獻標識碼：A文章編號：2095-9052（2025）01-0148-03

作者簡介：章新志（1991.01— ），男，漢族，安徽省池州人，碩士研究生，講師，研究方向：人工智能、模式識別。

引言

人工智能技術(shù)發(fā)展改變了部分信息技術(shù)及數(shù)字技術(shù)應(yīng)用發(fā)展趨勢。圖像識別技術(shù)作為后信息時代的重要產(chǎn)物，在教育、醫(yī)療、生產(chǎn)制造等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著核心技術(shù)優(yōu)勢。新時期圖像識別技術(shù)的運用，要以加強技術(shù)優(yōu)化與技術(shù)革新為載體，將人工智能技術(shù)概念引入圖像識別技術(shù)應(yīng)用體系，提升圖像識別技術(shù)應(yīng)用的智能化水平，拓展圖像識別技術(shù)的應(yīng)用功能，豐富圖像識別技術(shù)應(yīng)用體系，為圖像識別技術(shù)在更多領(lǐng)域發(fā)展技術(shù)優(yōu)勢提供多方面技術(shù)保障。

一、圖像識別技術(shù)內(nèi)容及技術(shù)框架

（一）特征提取

特征提取是圖像識別技術(shù)應(yīng)用的第一環(huán)節(jié)。圖像中邊緣、紋理、顏色等信息內(nèi)容，是特征提取重要的鑒別信息。目前，較為常用的特征提取方式主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與特征描述兩種方式。其中，基于CNNs的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是專門用于圖像處理的深度學(xué)習模型。數(shù)據(jù)信息通過卷積層、池化層與全連接層學(xué)習圖像中不同的數(shù)據(jù)信息特征［1］。所以，CNNs在圖像目標檢測、任務(wù)信息分割等方面具有一定的優(yōu)勢。特征描述則與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)截然不同。特征描述主要采用HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR等多種不同方式進行表達。不同的表達方式的技術(shù)優(yōu)勢也有所差異。譬如，依托HOG的R-HOG在高密集度網(wǎng)格中對于圖像信息特征的抓取能力相對較強；SIFT與R-HOG相比，則在多尺度下的單一圖像信息中具有良好數(shù)據(jù)抓取能力。所以，不同的表達方式對于描述器的應(yīng)用需求各不相同，要根據(jù)圖像識別的要求科學(xué)地進行技術(shù)內(nèi)容的選用［2］。

（二）圖像分類

圖像分類是圖像識別的重要一環(huán)。圖像分類主要采用嵌入信息標簽的方式進行圖像信息內(nèi)容的識別。相比于采用單元化分類模式的信息類比策略，圖像分類并非僅針對圖像輪廓、生理信息、動態(tài)數(shù)據(jù)等進行分析，而是按照人工智能數(shù)據(jù)算法內(nèi)容，以預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)閾值為標尺進行目標信息標定，讓相同種類的圖像信息能按照數(shù)據(jù)序列進行排序。當前，圖像分類一般用于動態(tài)圖像信息內(nèi)容的識別。部分圖像分類也在結(jié)構(gòu)識別方面發(fā)揮一定作用。所以，圖像分類對于圖像信息數(shù)據(jù)的分析，極大地提升圖像識別的內(nèi)容準確性，確保圖像識別的信息內(nèi)容與現(xiàn)實環(huán)境能保持一致，更好為圖像信息整理及圖像數(shù)據(jù)整合提供支持。另外，圖像分類方法在不同標簽與注釋信息的運用，為圖像信息數(shù)據(jù)庫的搭建提供多方面的技術(shù)支持，簡化圖像信息數(shù)據(jù)庫的技術(shù)應(yīng)用流程，提升人工智能的深度學(xué)習能力，滿足圖像識別技術(shù)的多方面應(yīng)用需求［3］。

（三）語義分割

不同圖像的像素包含語義信息各不相同。圖像語義分割可以將圖像中的每個像素分配特定的語義類別，有效對圖像進行細粒度的分割。橫向與縱向各不同像素塊均能通過語義分割標記為屬于圖像中的某個對象或物體的類別。人工智能系統(tǒng)則可運用對像素中不同語義信息的抓取，精準地針對圖像信息輪廓進行識別。其中，語義分割需要從語義類別、語義標記及損失函數(shù)三個方面進行系統(tǒng)設(shè)計。首先，在語義類別方面，語義分割任務(wù)通常涉及多個語義類別，不同語義類別需要標定唯一的標識符，對標識符的識別則能為語義分割提供理論值。其次，在語義標記方面，圖像信息識別要根據(jù)不同像素的標簽按照圖像矩陣數(shù)據(jù)內(nèi)容進行數(shù)據(jù)信息比對，保證圖像識別能準確定位像素信息內(nèi)容。最后，在損失函數(shù)方面，語義分割需要運用交叉熵損失函數(shù)或多類別分割損失函數(shù)進行模型預(yù)測，分析數(shù)據(jù)與真實場景之間差距，并針對理論數(shù)據(jù)信息進行補充，避免產(chǎn)生圖像信息丟失或識別不精確問題。

二、人工智能背景下圖像識別技術(shù)優(yōu)勢

（一）高精確性與高效性

傳統(tǒng)的計算機圖像識別技術(shù)主要基于程序算法的理論參數(shù)值進行圖像信息內(nèi)容的整合。一旦圖像信息內(nèi)容與理論參數(shù)值不符，則容易出現(xiàn)識別錯誤或識別不精確問題。且傳統(tǒng)計算機設(shè)備的圖像識別的性能損耗相對較高，高負荷下的圖像信息識別延遲高于人工智能圖像識別。人工智能圖像識別的技術(shù)運用，則可運用數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練將部分符合數(shù)據(jù)特征及具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)標識的圖像信息內(nèi)容分類，極大地提升圖像識別的效率。且由于人工智能基于數(shù)據(jù)運算的識別特征較為豐富，使其能運用多個不同特征數(shù)據(jù)比較進行信息校對，能有效滿足圖像識別的高精準性處理需要。所以，數(shù)據(jù)訓(xùn)練及大數(shù)據(jù)模型的運用，能為提升人工智能圖像識別準確性與效率提供充分保障。另外，人工智能可以根據(jù)數(shù)據(jù)信息處理強度，采用邊緣化計算邏輯開展系統(tǒng)性能資源合理分配，提升高負荷情況下圖像識別質(zhì)量，對于控制數(shù)據(jù)延遲具有一定的促進作用［4］。

（二）個性化設(shè)計與自動化管理

圖像識別的應(yīng)用場景相對而言較為廣泛?？梢愿鶕?jù)技術(shù)應(yīng)用需求進行技術(shù)內(nèi)容的優(yōu)化。譬如，將圖像識別應(yīng)用于教育領(lǐng)域或醫(yī)療領(lǐng)域，則可通過提升圖像識別精度及優(yōu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，動態(tài)化調(diào)整圖像識別策略。因此，相比傳統(tǒng)的計算機圖像識別技術(shù)應(yīng)用，人工智能的圖像識別技術(shù)具備更好的場景適用性，能滿足圖像識別技術(shù)的個性化應(yīng)用需求，充分簡化圖像識別的技術(shù)應(yīng)用流程。與此同時，人工智能的圖像識別技術(shù)應(yīng)用降低對人工圖像審核的依賴，讓圖像識別能自動進行數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并能按照圖像識別要求進行多次識別數(shù)據(jù)信息的驗證，使圖像識別的自動化水平得到充分提升。因此，人工智能背景下的圖像識別技術(shù)應(yīng)用，有效發(fā)揮人工智能個性化與自動化管理服務(wù)優(yōu)勢，為圖像識別技術(shù)在更多元化的領(lǐng)域發(fā)展核心技術(shù)優(yōu)勢夯實基礎(chǔ)。

三、人工智能背景下圖像識別技術(shù)應(yīng)用載體

（一）完善的人工智能數(shù)據(jù)信息管理模塊

運用數(shù)據(jù)模型強化人工智能的深度學(xué)習，是提升人工智能背景下圖像識別技術(shù)應(yīng)用有效性的關(guān)鍵。所以，新時期依托人工智能的圖像識別技術(shù)，要以完善人工智能數(shù)據(jù)信息管理模塊為基本載體，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)模型內(nèi)容設(shè)計，并通過對人工智能數(shù)據(jù)算法的動態(tài)化調(diào)整，強化人工智能對不同領(lǐng)域、不同類型圖像信息內(nèi)容的識別能力，確?；谌斯ぶ悄艿膱D像識別技術(shù)應(yīng)用能為圖像識別處理提供多方面的有力支撐。譬如，按照計算機視覺語言邏輯構(gòu)建人工智能數(shù)據(jù)模型學(xué)習平臺，讓人工智能可以按照圖像信息語言表達特點，以圖像模塊信息為基礎(chǔ)進行圖像識別處理，充分提升人工智能視角下圖像識別的技術(shù)應(yīng)用針對性。以此，保證人工智能背景下圖像識別技術(shù)應(yīng)用的有效性，為后續(xù)更好加強人工智能圖像識別信息資源整合及提升圖像識別的信息管理能力夯實基礎(chǔ)［5］。

（二）良好硬件系統(tǒng)與軟件程序支持

人工智能技術(shù)對于強大的數(shù)據(jù)計算能力有著一定的依賴。尤其是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，對于設(shè)備硬件性能具有極高的要求。普通的消費級或企業(yè)級計算機設(shè)備，難以滿足人工智能技術(shù)應(yīng)用需求。需要通過人工智能計算機服務(wù)器的定制，滿足這一需求。依托人工智能技術(shù)的圖像識別技術(shù)運用，同樣要基于高性能計算設(shè)備開展圖像信息處理。所以，保證硬件系統(tǒng)的性能優(yōu)勢則是人工智能背景下對圖像識別技術(shù)應(yīng)用的重要載體［6］。另外，在軟件程序的運用方面，技術(shù)人員需要借助視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建做好圖像識別系統(tǒng)設(shè)計，通過人工智能數(shù)字信號處理，為圖像識別提供多個層面的技術(shù)支持，提升人工智能視角下圖像識別的質(zhì)量及識別精度，為后續(xù)更好地完善人工智能的圖像識別技術(shù)應(yīng)用體系做好充分鋪墊。

四、基于人工智能背景下圖像識別技術(shù)應(yīng)用策略

（一）深度學(xué)習模型的搭建

深度學(xué)習模型是一類機器學(xué)習模型，基于人工智能圖像識別的深度學(xué)習模型，需要由多個層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行系統(tǒng)構(gòu)建。其中，依托人工智能的圖像識別深度學(xué)習模型，需要通過多層次的非線性變換逐步提取數(shù)據(jù)中的抽象特征，有效實現(xiàn)對復(fù)雜模式與信息的學(xué)習、表示。目前，人工智能圖像識別的深度學(xué)習模型，主要包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元、自動編碼器、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)及注意力模型等多項內(nèi)容。不同的模型結(jié)構(gòu)對于人工智能技術(shù)的應(yīng)用有著不同的作用。譬如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習模型。主要面向循環(huán)神經(jīng)元提供數(shù)據(jù)信息支持，讓人工智能系統(tǒng)能基于自然語言處理、語音識別與時間序列分析進行圖像識別管理。又如，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，則通過生成器網(wǎng)絡(luò)與判別器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)組合訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)分析與判斷能力。生成器網(wǎng)絡(luò)負責生成與真實數(shù)據(jù)相近似的樣本數(shù)據(jù)，判斷器網(wǎng)絡(luò)則負責針對數(shù)據(jù)真實性與應(yīng)用有效性進行判斷。從而，為后續(xù)圖像識別的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)整合提供支持［7］。

（二）大規(guī)模數(shù)據(jù)集的運用

大規(guī)模數(shù)據(jù)集是指包含大量數(shù)據(jù)樣本的數(shù)據(jù)集，基礎(chǔ)樣本信息可以包括文本、圖像、音頻、視頻等多種不同形式的數(shù)據(jù)信息內(nèi)容。大規(guī)模數(shù)據(jù)集的運用通過對大量數(shù)據(jù)樣分的篩選，讓人工智能可以有效掌握圖像識別的基礎(chǔ)邏輯，強化人工智能圖像識別的信息數(shù)據(jù)定位精度。其中，樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量與種類的豐富性，決定人工智能數(shù)據(jù)學(xué)習的有效性。近年來，隨著圖像信息數(shù)據(jù)形式的不斷增多，大規(guī)模數(shù)據(jù)集逐漸開始面向多數(shù)據(jù)源應(yīng)用進行數(shù)據(jù)內(nèi)容整合。譬如，基于社交媒體、新聞媒體、互聯(lián)網(wǎng)、學(xué)術(shù)資料等信息資料進行數(shù)據(jù)分析，將擬人化圖像信息概念加入圖像識別設(shè)計，借助計算機視覺網(wǎng)絡(luò)的視覺反饋效應(yīng)，為人工智能的圖像識別提供支持。所以，大規(guī)模數(shù)據(jù)集的運用不僅要保證數(shù)據(jù)信息內(nèi)容的豐富性及數(shù)據(jù)顆粒的精細度，同時，也要按照社會環(huán)境發(fā)展的運行邏輯，有針對性地進行數(shù)據(jù)信息內(nèi)容整合，幫助人工智能更為準確地進行圖像識別信息分析。

（三）硬件加速技術(shù)的優(yōu)化

硬件加速技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，能提升人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息處理能力。圖像識別通常需要大量數(shù)據(jù)信息內(nèi)容運算。所以，為更好發(fā)揮人工智能的技術(shù)優(yōu)勢，圖像識別技術(shù)可以基于對硬件加速技術(shù)的優(yōu)化，為人工智能的圖像識別分析與數(shù)據(jù)管理提供支持。當前，硬件加速技術(shù)主要分為GPU加速、CPU加速與邏輯加速三種模式。其中，GPU加速是基于圖形渲染的硬件系統(tǒng)優(yōu)化，利用高度并行的架構(gòu)的技術(shù)體系為人工智能技術(shù)應(yīng)用提供支持。人工智能的圖像識別可以基于GPU加速提高對類圖像信息的處理能力。CPU加速與GPU加速的邏輯基本一致，但技術(shù)概念截然不同。GPU加速主要為單一且大量的圖像信息處理提供支持。CPU加速則主要面向信息種類豐富且單一系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)存量較少的圖像信息提供支持。邏輯加速則主要借助個性化定制技術(shù)的運用或數(shù)字編碼技術(shù)等，為人工智能的圖像識別處理提供硬件加速支持。譬如，TPU、FPGA、ASIC、DSP等技術(shù)內(nèi)容的運用，均屬于邏輯加速基本范疇。

（四）目標檢測系統(tǒng)的設(shè)計

目標檢測系統(tǒng)主要借助圖像識別的數(shù)據(jù)分析進行數(shù)據(jù)信息處理。譬如，采用候選區(qū)域生成技術(shù)概念，在根據(jù)圖像中的特征，生成可能包含對象的候選區(qū)域，并利用RPN網(wǎng)絡(luò)提供圖像識別支持。人工智能對目標檢測系統(tǒng)的運用，能有效優(yōu)化檢測方式及檢測策略，提升對圖像信息的綜合識別能力。例如，運用圖像目標檢測的對象分類技術(shù)，按照圖像信息涉及內(nèi)容元素的不同進行信息數(shù)據(jù)的分類處理，借助分類器提升圖像識別的有效性與準確性。因此，目標檢測系統(tǒng)的設(shè)計能打破傳統(tǒng)圖像識別處理邏輯，讓人工智能可以通過圖像信息種類的分析，有針對性地進行數(shù)據(jù)信息管理。另外，目標檢測系統(tǒng)中對邊緣檢測技術(shù)與動態(tài)跟蹤技術(shù)的運用，也大幅提高人工智能圖像識別的效率，讓人工智能系統(tǒng)可以按照圖像信息動態(tài)變化，基于圖像位置邊界進行圖像信息的處理，為更好進行圖像信息數(shù)據(jù)分析及圖像歸類提供有力技術(shù)支撐。

結(jié)語

綜上所述，人工智能背景下圖像識別技術(shù)，能通過數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習，提升圖像識別的準確性、時效性及有效性，有效解決傳統(tǒng)計算機圖像識別精度不高及識別效率低下的問題。新時期基于人工智能圖像識別技術(shù)的運用，應(yīng)在進一步掌握核心技術(shù)邏輯的基礎(chǔ)上，加強對各類技術(shù)內(nèi)容的優(yōu)化與調(diào)整，保證人工智能背景下圖像識別技術(shù)的運用能滿足圖像識別處理的多元化需求，強化人工智能視角下圖像識別技術(shù)總體的技術(shù)水平。

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