人工智能在模式識別方面的應用

陳磊

摘? 要：在科學技術和人工智能技術飛速發展的背景下，模式識別被廣泛應用在各大領域，這種技術的出現也為人們生活和生產提供了極大的便利。基于此，本文結合理論與實踐，在簡要闡述人工智能概述的基礎上，重點分析了模式識別這種技術，并提出人工智能在模式識別中的具體應用路徑，希望對我國模式識別領域的持續發展有一定的參考和借鑒價值。

關鍵詞：人工智能? 模式識別? 語音識別? 數字識別

中圖分類號：TP14 ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2020）07（a）-0125-03

Abstract： With the rapid development of science and technology and artificial intelligence technology， pattern recognition is widely used in various fields. The emergence of this technology also provides great convenience for people's life and production. Based on this， this paper combines theory and practice， on the basis of a brief overview of artificial intelligence， focuses on the analysis of pattern recognition technology， and puts forward the specific application path of artificial intelligence in pattern recognition， hoping to have certain reference and reference value for the sustainable development of pattern recognition field in China.

Key Words： Artificial intelligence; Pattern recognition; Speech recognition; Digital recognition

模式識別的發明和應用，大大提升了計算機外部感知能力，而將人工智能應用到模式識別中，可用計算機來代替人類進行感知外部信息，實現對人類感知的有效模擬。模式識別是人工智能應用的主要體現，相比于人類自身感知，計算機感知可有效避免人為因素造成的誤差，從而保證外界信息感知的真實性，具有良好的發展前景?；诖耍_展人工智能在模式識別方面的應用研究就顯得尤為必要。

1? 人工智能相關概述

人工智能是一種和自然智能相互對應的新型技術，所謂人工智能指的是通過計算機來模擬人的思維、想法、行動等，是人類智能的拓展和延伸，讓機器設備具有人的思維。人工智能是一門全新的學科，主要研究方向是計算機的人為智能行為，研制出具有人類思維活動的計算機系統，在感知、學習、操作、推理等方面，完全取代人類，實現人和計算機的有效統一。從內涵和本質上來看，人工智能就是讓計算機對人類的思維活動進行模擬，代替人類從事一些人類無法完成的工作。

2? 模式識別

模式識別也是一門新興科學，從廣義的角度來看，模式識別涉及到兩個方面的內容：其一是以自然界中的一些生物作為研究對象，屬于一門認識學科;其二是以計算機系統為研究對象，讓計算機系統具有擬人化的特征，也是目前模式識別領域應用最為廣泛的。

模式識別是目前人工智能研究的主要方向，以計算機系統為媒介，通過先進技術，實現模式的自動化及智能化處理、判讀。所謂模式指計算機系統外界的環境，或者在環境中存在的一些客體，是計算機技術、人工智能技術發展到一定程度的主要產物。就目前發展現狀而言，對外界環境的識別是模式識別發展的主要方向，包括語音識別、數字識別、人臉識別、交通網絡識別、信息數據識別等。

3? 人工智能在模式識別中的應用路徑

3.1 在語音識別中的應用

最開始時語音合成多采用機械合成，但機械合成工序繁多，并且合成質量較低，很多聲調、語氣等無法準確展現出來。隨著科學技術的飛速發展，語音合成技術愈發先進，自從2012年卷積神經網絡被研發出來之后，語音識別的準確性得到大幅度提升，被廣泛應用在C端和B端，但應用效果并不是非常理想，雖然也被應用在搜索引擎中，但還停留在人機交互的淺層處理階段，穩健性比較差，存在較大的干擾因素，在不確定的環境中，無法實現穩定性。在語音識別中涉及到的環節比較多，包括語音處理、雜音去除、聲學特征提取、模式匹配等。眾所周知，語音信號復雜多變，需要在特定的條件下才能獲得理想效果。但在實際應用中受到遠場、方言、噪聲、標點等因素的影響，大大降低了語音識別的精度。

目前，在語音識別領域普遍認為識別精度超過97%，該數值多為人工評測的結果，需要在絕對安靜的封閉場所，才能達到97%。要先提升語音識別的魯棒性，既要合理優化技術，也需要優化產品。具體而言可從以下兩個方面同時入手：

第一，增加在語音、麥克風陣列、說話人分離等領域的投資力度，然后結合后端語義來提升對上下文的理解，以保證語音識別的精度。

第二，對產品設計進行優化，通過人工智能的交互，促使語音識別更加精準，可更好地理解人類語言，實現自然交互。或者通過人工智能的深度學習技術，對語音識別相關數據進行大量訓練，提升語音識別的效率和準確性。

3.2 在數字識別中的應用

手寫數字在過去銀行業務、郵政編碼識別等方面有較大的作用，但受到個體人員的差異性，以及業務工作量較大的影響，在識別數字方面經常發生差錯，識別難度也比較大，造成的損失也比較大。人工智能在數字識別中應用時，對手寫數字進行智能識別是重中之重。但為了精確識別出這些數字，需要對很多手寫數字進行收集識別，針對的并不只是銀行業務和郵政編碼業務，而是需要面向社會各種類型繁雜的行業，對收集好的數字信息再進行歸類分析，找到一些相似點或者共同點，通過大量分析運算，人工智能即便在面對復雜多變的手寫數字時，也可以快速準確地識別出來。

3.3 在人臉識別中的應用

在模式識別領域中，個人身份識別是重中之重。近年來，人臉識別技術愈發先進，為身份識別提供了新的技術，被廣泛應用在各大領域。在生活生產中，到處可見身份識別設備，人臉識別被廣泛應用在各大領域。人臉識別的過程包括：先對人的面部進行全面掃描，然后對面部一些特征進行分析，再將識別出來的特征和數據庫中的樣本進行對比，從而確定人員身份。將人工智能應用到人類識別中，可大幅度提升識別的準確性和效率，具體應用步驟如下：

第一步，構建人臉識別數據庫。人工智能和采集到的實時圖像進行對比分析，以判斷識別對象是否在數據庫中。如果存在，就會立即給出識別對象每個面部的位置、大小及相關信息。

第二步，精確定位面部特征。對識別對象人臉上的面部特征進行檢測，并進行集中處理。

第三步，對比分析。人臉對比分析，需要立足在采集到的面部特征和人臉數據庫之上，通過對比二者的信息，來識別身份。

3.4 在交通網絡識別中的應用

在駕駛車輛時經常會遇到一些問題，比如，如果長時間駕駛，駕駛人員容易疲勞，從而引發交通事故。無人機駕駛的出現有效解決了這一問題。無人機駕駛就是人工智能在交通網絡識別中應用的主要體現。通過傳感器，將車輛行駛的道路、周圍環境、障礙物等信息及時傳輸到數據處理中心，通過人工智能對傳輸來的信息進行識別，然后再利用車輛網絡系統和3D高清地圖進行決策。再把制定好的決策發送給汽車控制系統，通過調整汽車操作系統，實現速度調整、轉向、制動等。同時，通過人工智能技術，還能將道路上的交通信號、導航圖、車輛數量等信息進行有效整合，進而給出最佳的行駛路徑，避免交通堵塞，提升道路的總體利用率。

3.5 在信息數據識別中的應用

人類的精力是有限的，工作一段時間后，就需要休息。因此，人和機器人同時干一項工作時，機器人的工作效率更高。比如需要寫一篇5000字的文章，人需要很長時間才能完成，機器人只需要很短的時間就能完成，而且格式、結構、字體更加符合要求。機器人具有很強的信息處理能力，收集到的信息通過核算處理之后就能快速完成一篇文章。目前很多期刊、雜志、報紙上的文字編輯都是機器人完成的。

4? 結語

綜上所述，本文結合理論實踐，分析了人工智能在模式識別方面的應用，分析結果表明，人工智能是目前熱門話題，人工智能和模式識別都是信息時代的發展方向。近年來，我國人工智能和模式識別都取得了良好的發展，應用范圍愈發廣泛，覆蓋范圍越來越大，具有良好的發展前景，值得大力推廣應用。

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