計算機圖像識別技術的細節問題及對策探討

王保東

摘要：隨著科技的不斷發展，計算機網絡技術日益成熟。其中最具代表性的就是計算機圖像識別技術。該技術在各個領域的應用，讓我國在國際科技領域取得了巨大的進步。同時，也促進了我國經濟的高速發展[1]。但是，目前計算機圖像識別技術在細節上還存在著一些問題。本文就是從計算機圖像識別技術的應用特點和發展出發，對這些細節問題進行具體分析。并提出相應對策，力圖解決這些問題，從而使計算機圖像識別技術更加完善而撰寫。

關鍵詞：計算機圖像識別技術;細節問題;對策探討

計算機圖像識別技術，簡稱IRT技術（Image Recognition Technology），是通過對圖像進行一些處理，然后提取出所需要的信息，從而達到高效率的工作[2]。無論是科技領域，醫學領域還是其他領域，都有著IRT技術的影子。IRT技術對促進國家發展有著巨大的作用和意義。但美中不足的是還有一些細節問題。該如何解決這些問題，從而給予IRT技術一個新的發展前景和一個好的發展狀態是目前值得注意的細節。

1 計算機圖像識別技術的特點，發展和應用

1.1 計算機圖像識別技術的發展歷程

計算機圖像識別技術早在20世紀中期就已經存在。這是IRT技術發展的第一個發展歷程，只是簡單的識別數字和符號，是誕生期。IRT技術第二個發展歷程是在20世紀70年代左右，這是IRT技術的成長期。這時，IRT技術的識別對象已經沖破簡單的數字符號，而過渡到了字母文字等。到現在，IRT技術已經達到了一個所謂的成熟期，識別對象已經廣泛的覆蓋了很多領域[1]。

1.2 IRT技術是人工智能的具體識別過程

如今的IRT技術結合人工智能形成了龐大的“組織網”。IRT技術可以對圖像進行分析處理，然后提取信息，從而讓人們獲得有用的，有價值的數據，從而達到高效率的工作。因此，IRT技術運用到了很多領域，也不負眾望的取得了很大的成果。IRT技術的圖像識別主要有這幾個過程：識別對象，從對象上獲取信息，預處理，特征抽取和選擇，分類器設計以及分類決策。可以是二維的圖像，比如圖片文字等。還可以是一維的圖像，就比如醫學領域中的聲波和心電圖等[3]，這也是為何IRT技術可以運用于醫學領域的原因。除此之外，IRT技術的識別對象還可以是物理量和邏輯值。繼70年前的識別文字和符號，現在的IRT技術已經算是達到了一個“頂峰”。

1.3 IRT技術的應用領域

首先，是軍事，公安刑偵方面的應用。軍事目標的偵查在IR技術的幫助下比原來更為迅捷，完善了警戒保護系統。公安部對犯罪分子的指紋面容等等也在IRT技術的幫助下存下了案底。同時，IRT技術還可以修復以前破損的檔案，讓以前的逍遙法外之徒得以落網。這無疑讓國家的安全性和社會的治安性得到了很好的管理[1]。

第二，是交通領域。隨著文明的進步，交通運輸的難度也上升了不小的系數。無論是交通路線還是交通車輛運輸都變得很復雜。是人為難以管理的。而這就需要IRT技術的幫助了。IRT技術應用在交通領域，可以對交通路線，路況信息以及氣候環境等因素做一個很好的識別[1]。得到準確安全的數據，從而確認駕駛者的安全。保證交通運輸的暢通。

第三，就是“神圣”的醫學領域。作為接觸生老病死的領域。無論是在哪里出了差錯，都會造成不堪設想的后果。但是IRT技術的普及，可以通過分析患者的身體數據，讓醫生進行最為安全也是最為精確的治療。同時，IRT技術還能給醫者提供手術前的模擬演練，對患者的治療排除了一些不利因素，大大降低了風險，提升了醫療水平。

第四，就是所有老百姓都比較關注的農業領域。農業的發展直接關系到國民經濟的增長趨勢。作為農業大國的中國，農產量位居世界第一。但這無疑也使人為管理農作物成了空談。而IRT技術的日漸成熟，直接可以識別檢測到農作物的生長情況，并分析該農作物的生長適宜環境，進行蟲害診斷管理，大大提高農產量，最后還能對農作物進行質量檢測[1]。減小了人力工作量。

第五，還有工程建筑領域。眾所周知，建筑領域是一個較為復雜的領域。圖紙，管理，技術材料，質量等等都無疑體現了這個領域的煩瑣性。但是在IRT技術的幫助下，在不影響工程順利進行的同時還可以減少是工人員的工作量，并減少誤差。在質量檢測時，IRT技術還可以作為“檢測人員”，保證工程建筑的質量，提高了工程建筑的效率。

除此之外，IRT技術在很多領域都有涉及，就不一一列舉了。那IRT技術為何會受到如此的廣泛應用？離不開IRT的三個特點：超大容量的信息處理，對信息超高的精確度以及其強大的可容性。

2 細節問題的具體分析以及對策分析

IRT技術的一些細節上還存在著一些問題，有待解決提高。

2.1 場景識別不均勻問題

其中比較明顯的圖像灰度特征不可控衰減。這個方面主要是針對智能煙霧IRT技術。因為識別系統對煙霧的判定閾值失效的速度遠遠比想象的要快，所以無法根據單一煙霧圖像確定其燃燒的程度。也不能有效提取有效的數據。針對這一問題，西南財經大學的金柯言先生在《計算機圖像識別技術應用與細節問題分析》中提出，可以利用人工魚群算法然后結合小波交換原理對獲取圖像灰度細節特征進行加氫處理，從而獲取無圖像離散灰度矩陣。提高IRT技術的識別精確度。同時，還可以再IRT的識別過程內，設置三個階層：輸入層，隱含層以及輸出層，讓IRT技術在圖像上進行數據關聯度分析，準確分析正在衰減的灰度特征。除此之外，IRT技術在圖像識別過程中會因為一些環境問題，比如：光線，位置等等，導致計算機系統造成干擾，從而使識別對象出現誤差[2]。這就需要將識別對象中的各種因素下的數據進行整理、對比，從而獲取道自己所需要的價值數據。

2.2 多對一的弊端

IRT技術的識別是面對各種角度，不同位置的對象。是沒有一對一的單一性。所以在識別過程中對信息的出里或許達不到人們所需要的要求。

2.3 信息處理量較大

前面所說這是特點，但也是缺點。IRT技術的信息處理量堪稱是海量，從中獲取有價值的東西無疑是大海撈針，所以說一點點的誤差都會導致獲取的信息出現較大的偏差。甚至有可能會讓原有的數據丟失[1]。在這一問題中，就需要人類在提取信息的時候多設置幾個因素和需求，從而在不影響其他數據的情況下獲取自己覺得有價值的信息數據。

2.4 計算機容易出現理解偏差

IRT技術的本體是計算機，雖然結合了人工智能，但也因為不是人的大腦，會因為本身的局限性不可避免地會出現理解偏差。針對這一問題，需要科研人員對計算機的CPU功能進行不斷的強大和深化。

3 計算機圖像識別技術的未來發展趨勢

IRT技術滿足了人類在各個領域的需求。工作和生活中都有著IRT技術的影子。IRT技術代替人類的是將圖像進行識別，對獲取的信息進行整理分類，壓縮等，然后加以轉換圖像數據。所以，IRT技術未來的發展必須向著更標準也是更快速，更準確的方向進行突破。而且隨著未來社會的發展，人類只會更多的需要IRT技術的幫助[3]。因此，IRT技術的識別系統的識別對象要更為廣泛，所以，IRT技術還要朝著多維空間和更科技的方向發展。雖然說IRT技術相比于70多年前已經日漸完善，也取代了我們日常生活還有工作中的一些復雜的操作。但我們始終要明白計算機相比人的視覺還是差了不少。缺少了人類視覺中的目的性定性以及主動性。IRT技術要達到這個水平，還有很長的一段路要走。

4 結語

本文從IRT技術的發展歷程出發，介紹了IRT技術的應用，特點等，也指出了目前IRT技術還存在著的一些問題，并提出了一些不成熟的建議。希望能夠促進IRT技術走向成熟。

IRT技術在現在科技飛速發展的背景下，也緊緊的跟上了潮流。雖然在細節上還存在著一些問題，但它也算是目前這個時代，人類所找到的人工智能結合的最佳技術，大幅度提高了各個領域的工作效力，減小了大多數工作者的工作量。除此之外，IRT技術不管是間接還是直接，都促進了我國各個方面的發展。無論是國家安防，社會治安，國民經濟，國民健康等等[4]。只要在未來解決掉一些細節上的問題，IRT技術將會有更大的發展空間。

參考文獻：

[1]金柯言.計算機圖像識別技術應用與細節問題分析[J]中國新通信，2019（07）：100

[2]田勇.計算機圖像處理和識別技術研究[J]信息記錄材料，2020（01）：98-99

[3]李亞奇.計算機圖像識別技術的發展現狀與應用實踐[J].信息與電腦，2019（14）：30-31+34

[4]楊聲英，胡海霞.計算機圖像識別的智能化處理技術瓶頸與突破[J].信息與電腦，2019（16）：14-15