圖像識別技術在人工智能中的應用探析

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摘要：科學技術的不斷升級與發展，促使我國各行各業的發展水平都得到了穩步的提升。隨著我國計算機等先進科學技術的不斷升級與改革，人工智能已經成為影響當前人類社會文明不斷進步與發展的技術類型，不僅帶動了科學技術創新改革方向，也為人類發展鋪墊了無限可能。該文結合當前圖像識別技術的發展現狀進行分析，研究人工智能領域中圖像識別技術的有效應用，期望通過不斷地探索與研究，在有效提升圖像識別技術水平的同時，推動人類現代化技術建設水平的不斷發展與進步。

關鍵詞：圖像識別技術;人工智能;應用

中圖分類號：TP18? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）35-0186-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 背景

現代社會，人工智能已經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，甚至在一些特殊領域，人工智能技術已經為人類科學技術發展做出了巨大的貢獻。其中，圖像識別技術是人工智能技術領域中比較常用且比較重要的技術類型之一，通過圖像數據信息的有效提取與處理、分析，精確獲取目標信息內容。新穎的科學技術手段不僅能夠有效提升人們的工作效率與工作質量，也能夠結合人工智能等高新技術，引領人類探索更多的科學未知領域。

2 圖像識別技術與人工智能相關概念簡述

2.1 圖像識別技術

圖像識別技術是目前人們日常生活接觸較多的技術種類，也屬于人工智能領域中的重要技術類型之一，其主要功能作用就是針對圖像信息進行處理識別，具有比較廣泛的應用前景。其中，人們比較常見的技術應用類型就是人臉識別、指紋識別與圖像匹配范圍。

圖像識別技術可以根據圖像類型劃分為兩種圖像識別系統，一種是人類圖像識別系統，具有較高的人工智能技術水平;另一種是計算機圖像識別系統，具有高強度的計算工作效率。兩種形式在實際應用期間由于區別較小，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中，由于人性化的處理學習概念與成長算法，能夠對復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：學習系統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，進而在后期數據學習與信息處理期間，將不會再深入處理細節數據與問題類型，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

人工智能屬于計算機科學技術的重要分支。是以人類智能發展方向為模板，融合計算機技術、語言識別技術、圖像識別技術、機器人系統、語言處理程序等先進技術為一體的高科技產品，當前人工智能技術已經在我們日常生活中比較常見，尤其是一些小型家電以及智能移動設備應用的頻次比較高。人工智能通過對人類意識以及思維模式的模擬、學習，具有超越人類工作與學習的能力天賦，屬于未來科技時代重點研究的技術發展類型。

3 當前圖像識別技術的常見應用形式

3.1 神經網絡形式

作為當前圖像識別技術的一種常見形式，神經網絡形式主要以目前的圖像識別技術作為核心基礎前提，通過融合現代化神經網絡的算法形式，將人們的發展需求作為重要改革創新理念，能夠結合人類與動物的神經網絡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量保障。

相對于傳統圖像識別技術，現代化神經網絡形式的圖像識別技術更具有市場發展優勢。神經網絡算法與公式的應用，也有效提升了圖像識別技術的整體復雜性[2]。目前來說，神經網絡形式應用識別比較常見的現實領域就是在道路交通領域中。比如，當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，應用的主要技術手段就是神經網絡形式。高效率的道路交通管理模式，使得“智慧交通網絡”工程的建設進程有了進一步的完善與提升。隨著現代化技術手段的不斷應用與推廣，人們日常出行與生活感受到了高新科技技術帶來的發展便利性，尤其是智能化交通管理系統的應用與推廣，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支持。

3.2 模式識別形式

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

目前來看，模式識別在人工智能領域以及數字圖像處理技術中，都已經取得了較為矚目的成就。作為信息數據處理的基本模型，最主要的工作原理就是將圖像信號轉換為數字信號，通過計算機系統將信息數據進行綜合處理，有效提升信息處理效率。例如：醫療發展行業中，醫療器械相關的規格檢測與臨床醫學、實驗室檢測等方面應用的智能信息圖像識別技術都是以模式識別形式為基礎的。尤其是臨床醫學應用期間，各種類型的透視圖屬于臨床醫學中的重點工作內容，合理運用人工智能圖像識別技術，不僅能夠更好輔助醫生科學分析病人的實際病情，也能夠緩解醫生的工作壓力。

3.3 非線性降維形式

作為高維形式的識別技術與算法，非線性降維形式在實際應用過程期間具有較強的發展優勢，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生多維度的數據信息，想要保證研究的有效性，可以利用該技術進行降維，在有效提升計算效率的同時，也能夠滿足未來技術發展需求與高維度空間分布不均勻的問題情況[3]。目前我國農業生物環境以及能源工程行業，在非線性降維形式技術手段的圖像識別技術的應用頻率較高。比如：水稻試驗站在引進并應用非線性降維形式的圖像識別技術后，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果數據信息，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現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值。

4 圖像識別技術在人工智能中的應用簡析

4.1 筆跡識別

圖像識別技術由于本身的應用范圍比較廣，不僅能夠涉及人們日常生活與工作的方方面面，也能夠輔助司法辦公，提升執法效率。其中，筆跡識別是圖像識別技術在司法領域中應用頻次較高的應用場景。首先，根據圖像識別技術大致判斷筆跡的形態特征與內容，通過筆跡長度、字間距以及筆畫粗細等方面進行綜合分析，鑒定筆跡的真偽以及其他信息。高效率的鑒定效率，不僅能夠快速實現司法目的，也能夠緩解司法辦公人員的工作壓力。當然，筆跡鑒定識別技術并不是十全十美的，一些高端犯罪活動，可能會通過專業模仿簽名筆跡或者偽造迷惑執法人員。另外，一些案件由于筆跡信息資料本身的質量存在較多問題，也會導致圖像識別技術精確性的下降。但是對于我國目前發展狀況來說，筆跡鑒定與識別技術，依舊是司法判定期間的重要依據，通過人工與人工智能技術的多元化結合，在有效避免出錯率的同時，也能夠不斷提升圖像識別技術的應用效果與發展水平[4]。

4.2 繪畫識別

科學技術的發展離不開人類改革創造的支持。現階段我國的計算機技術，基本已經融入人們的日常工作與生活當中，為了滿足人們的多元化發展以及娛樂需求，適當開發一些娛樂小游戲，能夠在有效檢測人工智能發展水平與質量的同時，訓練人工智能圖像識別技術的學習能力。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對簡筆畫進行識別的，由于簡筆畫的創作者群體的基礎較大，在思維方式與繪畫風格就存在較大出入。在實際訓練學習期間，人工智能不僅能夠整合大家提供的真實數據答案，也能夠在不斷識別與學習過程中，鍛煉關鍵特征的提取能力，在掌握最基本的形態后，只要將相關的線條類型與信息數據庫進行綜合匹配，就能夠實現最終的檢測。當然，由于該技術的應用范圍在當前時代背景發展期間較為局限，想要使得該技術進一步深化與發展，只有通過不斷完善技術應用效果，才能夠有效實現測試訓練目標，消除技術缺陷問題。

4.3 實物識別

隨著現代化技術水平的不斷發展，圖像識別技術已經無法局限于傳統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，圖像識別技術也得到了有效的升級與進步。例如：人臉識別在傳統時期基本屬于科技幻想層面，但現代智能手機基本已經得到大范圍的推廣應用。

人臉識別技術的基礎核心就是圖像識別技術以及相關的信息數據生成技術，隨著人臉識別技術的推廣與應用，人們確實感受到了技術發展的優勢與便利，哪怕由于發型、裝飾以及妝容等情況對人臉外貌進行了適當的改造，實物識別技術也能夠通過人的臉部特征識別完成識別任務。其中，人臉識別技術數據信息處理過程中，首先是對目標人臉進行分割，然后通過數據整理與錄入，結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，達成數據轉化與識別目的。人臉識別技術目前已經被廣泛應用在乘車檢驗、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推出了人臉識別付款功能，相信隨著信息技術水平的不斷提升與進步，實物識別技術能夠為人們的生活與工作帶來了更大的便利[5]。

4.4 醫學診斷圖像

醫療行業發展期間，圖像識別技術的應用范圍依舊廣泛。首當其沖的就是病理圖像診斷領域，由于醫生每天需要面臨的病患數量較多，想要達到精確的診斷，不僅需要醫生具有豐富的診治經驗，也需要時刻保持充沛的工作精力。但是，醫生并不是機械設備，由于疲勞或者其他問題狀況，也會有一定概率導致誤診問題的發生，雖然能夠理解，但也沒辦法忽視該問題現象。結合圖像分析技術，明確患者的病癥癥狀情況，在有效提升醫護人員工作效率的同時，也能夠給予患者更好的治療應對方案。尤其是一些當前技術手段檢測不到的發病部位與高危病癥，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，進而讓醫院為人類社會發展提供更優質的醫療服務。

5 結束語

社會的發展離不開人類技術水平的不斷提升與創新，人工智能圖像識別技術作為當前人類社會廣受關注且應用效果極佳的技術類型，不僅能夠大范圍處理圖像信息，也能夠結合人工智能技術，進行智能化、多元化的改革與創新。另外，多元化的人工智能圖像識別技術應用，也是人類追求科學技術升級的結果，豐富的人工智能處理技術不僅能夠給人們帶來更高質量的生活體驗感，也能夠有效促進人類科技發展水平不斷提升。

參考文獻：

[1] 孟廣仕.圖像識別技術在人工智能中的應用[J].信息與電腦（理論版），2018（12）：152-153.

[2] 宋炯，柏松平，王燕華.基于人工智能的圖像識別技術探討[J].科技傳播，2018，10（1）：106-107.

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

[4] 張宇.淺析圖像識別技術在人工智能中的應用[J].科技經濟導刊，2019（15）：37.

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

【通聯編輯：謝媛媛】