圖像識別技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用探析

文化

摘要：科學(xué)技術(shù)的不斷升級與發(fā)展，促使我國各行各業(yè)的發(fā)展水平都得到了穩(wěn)步的提升。隨著我國計算機等先進科學(xué)技術(shù)的不斷升級與改革，人工智能已經(jīng)成為影響當(dāng)前人類社會文明不斷進步與發(fā)展的技術(shù)類型，不僅帶動了科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新改革方向，也為人類發(fā)展鋪墊了無限可能。該文結(jié)合當(dāng)前圖像識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀進行分析，研究人工智能領(lǐng)域中圖像識別技術(shù)的有效應(yīng)用，期望通過不斷地探索與研究，在有效提升圖像識別技術(shù)水平的同時，推動人類現(xiàn)代化技術(shù)建設(shè)水平的不斷發(fā)展與進步。

關(guān)鍵詞：圖像識別技術(shù);人工智能;應(yīng)用

中圖分類號：TP18? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）35-0186-02

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

1 背景

現(xiàn)代社會，人工智能已經(jīng)成為人類日常生活與工作辦公中必不可少的一部分，不僅為我們的生活增添了更多色彩與可能性，甚至在一些特殊領(lǐng)域，人工智能技術(shù)已經(jīng)為人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展做出了巨大的貢獻。其中，圖像識別技術(shù)是人工智能技術(shù)領(lǐng)域中比較常用且比較重要的技術(shù)類型之一，通過圖像數(shù)據(jù)信息的有效提取與處理、分析，精確獲取目標(biāo)信息內(nèi)容。新穎的科學(xué)技術(shù)手段不僅能夠有效提升人們的工作效率與工作質(zhì)量，也能夠結(jié)合人工智能等高新技術(shù)，引領(lǐng)人類探索更多的科學(xué)未知領(lǐng)域。

2 圖像識別技術(shù)與人工智能相關(guān)概念簡述

2.1 圖像識別技術(shù)

圖像識別技術(shù)是目前人們?nèi)粘Ｉ罱佑|較多的技術(shù)種類，也屬于人工智能領(lǐng)域中的重要技術(shù)類型之一，其主要功能作用就是針對圖像信息進行處理識別，具有比較廣泛的應(yīng)用前景。其中，人們比較常見的技術(shù)應(yīng)用類型就是人臉識別、指紋識別與圖像匹配范圍。

圖像識別技術(shù)可以根據(jù)圖像類型劃分為兩種圖像識別系統(tǒng)，一種是人類圖像識別系統(tǒng)，具有較高的人工智能技術(shù)水平;另一種是計算機圖像識別系統(tǒng)，具有高強度的計算工作效率。兩種形式在實際應(yīng)用期間由于區(qū)別較小，進而分類并不是特別明顯，其中最主要的差異就是計算機圖像識別技術(shù)不會受到人類的感官差異等因素影響，在人類圖像識別系統(tǒng)中，由于人性化的處理學(xué)習(xí)概念與成長算法，能夠?qū)?fù)雜圖像進行不同層次的信息加工，但目前來看依舊需要突破的不足與問題就是：學(xué)習(xí)系統(tǒng)一旦熟悉該圖形類別后，就會將其匯總、整合成為一個獨立單元模塊，進而在后期數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與信息處理期間，將不會再深入處理細節(jié)數(shù)據(jù)與問題類型，雖然在工作效率上有所提升，但是某種程度上來看，也會存在一定程度上的弊端[1]。

2.2 人工智能技術(shù)

人工智能屬于計算機科學(xué)技術(shù)的重要分支。是以人類智能發(fā)展方向為模板，融合計算機技術(shù)、語言識別技術(shù)、圖像識別技術(shù)、機器人系統(tǒng)、語言處理程序等先進技術(shù)為一體的高科技產(chǎn)品，當(dāng)前人工智能技術(shù)已經(jīng)在我們?nèi)粘Ｉ钪斜容^常見，尤其是一些小型家電以及智能移動設(shè)備應(yīng)用的頻次比較高。人工智能通過對人類意識以及思維模式的模擬、學(xué)習(xí)，具有超越人類工作與學(xué)習(xí)的能力天賦，屬于未來科技時代重點研究的技術(shù)發(fā)展類型。

3 當(dāng)前圖像識別技術(shù)的常見應(yīng)用形式

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式

作為當(dāng)前圖像識別技術(shù)的一種常見形式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式主要以目前的圖像識別技術(shù)作為核心基礎(chǔ)前提，通過融合現(xiàn)代化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法形式，將人們的發(fā)展需求作為重要改革創(chuàng)新理念，能夠結(jié)合人類與動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布特征進行全面分析，不僅計算處理效果比較突出，也具有一定的工作質(zhì)量保障。

相對于傳統(tǒng)圖像識別技術(shù)，現(xiàn)代化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式的圖像識別技術(shù)更具有市場發(fā)展優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與公式的應(yīng)用，也有效提升了圖像識別技術(shù)的整體復(fù)雜性[2]。目前來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式應(yīng)用識別比較常見的現(xiàn)實領(lǐng)域就是在道路交通領(lǐng)域中。比如，當(dāng)前我國的高速視頻檢測、智能化交通管理以及智能車輛安全保障等視頻采集系統(tǒng)，應(yīng)用的主要技術(shù)手段就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式。高效率的道路交通管理模式，使得“智慧交通網(wǎng)絡(luò)”工程的建設(shè)進程有了進一步的完善與提升。隨著現(xiàn)代化技術(shù)手段的不斷應(yīng)用與推廣，人們?nèi)粘３鲂信c生活感受到了高新科技技術(shù)帶來的發(fā)展便利性，尤其是智能化交通管理系統(tǒng)的應(yīng)用與推廣，不僅有效提升了辦公管理效率，保障了道路交通管理的安全性，也為國家智能化道路交通管理理念的落實與實施提供了有效的幫助與技術(shù)支持。

3.2 模式識別形式

隨著人類活動領(lǐng)域與范圍的不斷拓展，圖像處理技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域與方向變得更加多元化，而模式識別圖像處理技術(shù)，并不是簡單的信息處理模型，不僅具有高效辦公能力，也具有一定的學(xué)習(xí)與成長能力。模式識別形式能夠根據(jù)不同實際情況，劃分成不同的形式階段，首先是學(xué)習(xí)階段，其次就是實現(xiàn)階段。其中，學(xué)習(xí)階段的主要過程就是存儲、信息整合，通過大量數(shù)據(jù)的整合與規(guī)律識別進行分類，雖然在處理海量信息方面，模式識別形式具有一定優(yōu)勢，但是如果識別過程出現(xiàn)大量不合理數(shù)據(jù)信息，可能會由于相似特征的混淆出現(xiàn)錯誤判斷，進而影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

目前來看，模式識別在人工智能領(lǐng)域以及數(shù)字圖像處理技術(shù)中，都已經(jīng)取得了較為矚目的成就。作為信息數(shù)據(jù)處理的基本模型，最主要的工作原理就是將圖像信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，通過計算機系統(tǒng)將信息數(shù)據(jù)進行綜合處理，有效提升信息處理效率。例如：醫(yī)療發(fā)展行業(yè)中，醫(yī)療器械相關(guān)的規(guī)格檢測與臨床醫(yī)學(xué)、實驗室檢測等方面應(yīng)用的智能信息圖像識別技術(shù)都是以模式識別形式為基礎(chǔ)的。尤其是臨床醫(yī)學(xué)應(yīng)用期間，各種類型的透視圖屬于臨床醫(yī)學(xué)中的重點工作內(nèi)容，合理運用人工智能圖像識別技術(shù)，不僅能夠更好輔助醫(yī)生科學(xué)分析病人的實際病情，也能夠緩解醫(yī)生的工作壓力。

3.3 非線性降維形式

作為高維形式的識別技術(shù)與算法，非線性降維形式在實際應(yīng)用過程期間具有較強的發(fā)展優(yōu)勢，不僅能夠從整體上不斷提升圖像辨識率，也能夠深入解決一些圖像本身分辨率較低的問題，在充分滿足用戶不同需求的同時，提升用戶的滿意度。

由于圖像識別過程中會產(chǎn)生多維度的數(shù)據(jù)信息，想要保證研究的有效性，可以利用該技術(shù)進行降維，在有效提升計算效率的同時，也能夠滿足未來技術(shù)發(fā)展需求與高維度空間分布不均勻的問題情況[3]。目前我國農(nóng)業(yè)生物環(huán)境以及能源工程行業(yè)，在非線性降維形式技術(shù)手段的圖像識別技術(shù)的應(yīng)用頻率較高。比如：水稻試驗站在引進并應(yīng)用非線性降維形式的圖像識別技術(shù)后，極大程度減少了工作人員的工作，直接通過實際的實驗測試結(jié)果數(shù)據(jù)信息，觀察了解水稻的正常成長，不僅能夠第一時間通過局部特征識別發(fā)現(xiàn)水稻遇到的病蟲害問題信息，也能及時檢測到水稻的正常成長數(shù)值。

4 圖像識別技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用簡析

4.1 筆跡識別

圖像識別技術(shù)由于本身的應(yīng)用范圍比較廣，不僅能夠涉及人們?nèi)粘Ｉ钆c工作的方方面面，也能夠輔助司法辦公，提升執(zhí)法效率。其中，筆跡識別是圖像識別技術(shù)在司法領(lǐng)域中應(yīng)用頻次較高的應(yīng)用場景。首先，根據(jù)圖像識別技術(shù)大致判斷筆跡的形態(tài)特征與內(nèi)容，通過筆跡長度、字間距以及筆畫粗細等方面進行綜合分析，鑒定筆跡的真?zhèn)我约捌渌畔?。高效率的鑒定效率，不僅能夠快速實現(xiàn)司法目的，也能夠緩解司法辦公人員的工作壓力。當(dāng)然，筆跡鑒定識別技術(shù)并不是十全十美的，一些高端犯罪活動，可能會通過專業(yè)模仿簽名筆跡或者偽造迷惑執(zhí)法人員。另外，一些案件由于筆跡信息資料本身的質(zhì)量存在較多問題，也會導(dǎo)致圖像識別技術(shù)精確性的下降。但是對于我國目前發(fā)展?fàn)顩r來說，筆跡鑒定與識別技術(shù)，依舊是司法判定期間的重要依據(jù)，通過人工與人工智能技術(shù)的多元化結(jié)合，在有效避免出錯率的同時，也能夠不斷提升圖像識別技術(shù)的應(yīng)用效果與發(fā)展水平[4]。

4.2 繪畫識別

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展離不開人類改革創(chuàng)造的支持?，F(xiàn)階段我國的計算機技術(shù)，基本已經(jīng)融入人們的日常工作與生活當(dāng)中，為了滿足人們的多元化發(fā)展以及娛樂需求，適當(dāng)開發(fā)一些娛樂小游戲，能夠在有效檢測人工智能發(fā)展水平與質(zhì)量的同時，訓(xùn)練人工智能圖像識別技術(shù)的學(xué)習(xí)能力。例如：一些社交平臺上推廣的“你畫我猜”小游戲，就是通過人工智能信息處理技術(shù)對簡筆畫進行識別的，由于簡筆畫的創(chuàng)作者群體的基礎(chǔ)較大，在思維方式與繪畫風(fēng)格就存在較大出入。在實際訓(xùn)練學(xué)習(xí)期間，人工智能不僅能夠整合大家提供的真實數(shù)據(jù)答案，也能夠在不斷識別與學(xué)習(xí)過程中，鍛煉關(guān)鍵特征的提取能力，在掌握最基本的形態(tài)后，只要將相關(guān)的線條類型與信息數(shù)據(jù)庫進行綜合匹配，就能夠?qū)崿F(xiàn)最終的檢測。當(dāng)然，由于該技術(shù)的應(yīng)用范圍在當(dāng)前時代背景發(fā)展期間較為局限，想要使得該技術(shù)進一步深化與發(fā)展，只有通過不斷完善技術(shù)應(yīng)用效果，才能夠有效實現(xiàn)測試訓(xùn)練目標(biāo)，消除技術(shù)缺陷問題。

4.3 實物識別

隨著現(xiàn)代化技術(shù)水平的不斷發(fā)展，圖像識別技術(shù)已經(jīng)無法局限于傳統(tǒng)時期的圖片識別形式，隨著人們對實物識別需求的不斷提升，圖像識別技術(shù)也得到了有效的升級與進步。例如：人臉識別在傳統(tǒng)時期基本屬于科技幻想層面，但現(xiàn)代智能手機基本已經(jīng)得到大范圍的推廣應(yīng)用。

人臉識別技術(shù)的基礎(chǔ)核心就是圖像識別技術(shù)以及相關(guān)的信息數(shù)據(jù)生成技術(shù)，隨著人臉識別技術(shù)的推廣與應(yīng)用，人們確實感受到了技術(shù)發(fā)展的優(yōu)勢與便利，哪怕由于發(fā)型、裝飾以及妝容等情況對人臉外貌進行了適當(dāng)?shù)母脑?，實物識別技術(shù)也能夠通過人的臉部特征識別完成識別任務(wù)。其中，人臉識別技術(shù)數(shù)據(jù)信息處理過程中，首先是對目標(biāo)人臉進行分割，然后通過數(shù)據(jù)整理與錄入，結(jié)合對面部特征信息點的提取，完成三維的人臉驗證信息代碼，達成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與識別目的。人臉識別技術(shù)目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在乘車檢驗、手機人臉解鎖與辦公打卡等情境，甚至一些線上金融交易平臺已經(jīng)推出了人臉識別付款功能，相信隨著信息技術(shù)水平的不斷提升與進步，實物識別技術(shù)能夠為人們的生活與工作帶來了更大的便利[5]。

4.4 醫(yī)學(xué)診斷圖像

醫(yī)療行業(yè)發(fā)展期間，圖像識別技術(shù)的應(yīng)用范圍依舊廣泛。首當(dāng)其沖的就是病理圖像診斷領(lǐng)域，由于醫(yī)生每天需要面臨的病患數(shù)量較多，想要達到精確的診斷，不僅需要醫(yī)生具有豐富的診治經(jīng)驗，也需要時刻保持充沛的工作精力。但是，醫(yī)生并不是機械設(shè)備，由于疲勞或者其他問題狀況，也會有一定概率導(dǎo)致誤診問題的發(fā)生，雖然能夠理解，但也沒辦法忽視該問題現(xiàn)象。結(jié)合圖像分析技術(shù)，明確患者的病癥癥狀情況，在有效提升醫(yī)護人員工作效率的同時，也能夠給予患者更好的治療應(yīng)對方案。尤其是一些當(dāng)前技術(shù)手段檢測不到的發(fā)病部位與高危病癥，全面化的分析與診斷，能夠在有效提升診斷效率的同時，降低誤診效率，進而讓醫(yī)院為人類社會發(fā)展提供更優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務(wù)。

5 結(jié)束語

社會的發(fā)展離不開人類技術(shù)水平的不斷提升與創(chuàng)新，人工智能圖像識別技術(shù)作為當(dāng)前人類社會廣受關(guān)注且應(yīng)用效果極佳的技術(shù)類型，不僅能夠大范圍處理圖像信息，也能夠結(jié)合人工智能技術(shù)，進行智能化、多元化的改革與創(chuàng)新。另外，多元化的人工智能圖像識別技術(shù)應(yīng)用，也是人類追求科學(xué)技術(shù)升級的結(jié)果，豐富的人工智能處理技術(shù)不僅能夠給人們帶來更高質(zhì)量的生活體驗感，也能夠有效促進人類科技發(fā)展水平不斷提升。

參考文獻：

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[3] 李觀發(fā).人工智能背景下圖像識別技術(shù)淺析[J].數(shù)碼世界，2019（6）：128.

[4] 張宇.淺析圖像識別技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用[J].科技經(jīng)濟導(dǎo)刊，2019（15）：37.

[5] 鄧朝暉.試析圖像識別技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用[J].信息記錄材料，2019，20（11）：134-135.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】