人工智能识别技术及其应用研究

摘 要：计算机技术的快速发展和广泛应用正在推动人工智能技术的发展和创新，人工智能识别技术的诞生和发展是基于计算机和人工智能技术的。本文将首先介绍人工智能识别技术，解释其应用场景和领域，分析该技术当前存在的问题，希望对相关行业有所帮助。

关键词：人工智能;识别技术;应用研究

计算机人工智能技术是高度发展的计算机应用技术产品，可以通过计算机程序和算法模拟人类的思想和行为，并通过计算机和其他输出设备进行显示。人工智能是基于计算机技术的一个跨学科领域，并且目前正在形成一个相对完整的主题系统。识别技术是人工智能领域的重要技术领域之一，它可以提供多种信息获取方法，是人工智能的核心功能。

一、人工智能识别技术概述

人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪和其他设备自动获取和识别感兴趣的命令、数据和其他信息的技术手段。人工智能识别技术源自语音控制技术（语音识别技术）。语音控制技术被广泛用于控制和操作智能手机，其核心重点是识别人类语言并将其与用于控制手机的手机命令进行比较。随着语音识别技术的出现，减少了操作手机时对另一方的依赖，并且还提供了一种适合人类习惯的人机交互方法，从而改善了人们的生活。世界各地已经开始将重点放在人工智能识别技术上，并希望通过该技术来改善人员工作量和工作效率。

二、人工智能识别技术的类型

（一）指紋和人脸识别技术

指纹识别技术是对个人指纹的识别，主要工作原理与其他不同，每个人的指纹都是先天的。事实证明，指纹识别技术对其独特的智能准确性有很高的要求。人脸识别技术是识别对象的面部特征以确定对象的身份。通常，面部识别技术的识别目标主要是瞳孔和检查部分的特征，但是通过放大并观察面部的每个部分来明确这些特征，可以看到原始精度与指纹识别技术相同。

（二）智能卡和条形码识别技术

智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡。智能卡主要由集成电路板组成，主要用于计算和存储数据，并且通过将计算技术集成到智能卡中，它可以有效地完成各种数据任务，我们生活中较常见的智能卡识别技术主要包括车辆识别技术。条形码识别技术还包括一维编码技术和二维编码技术。基于一维编码技术开发了二维编码技术，该技术可以确保数据存储空间并可以纠正错误，这对于信息标记和信息收集非常有效。

三、人工智能识别技术应用研究

（一）在语音识别领域的应用分析

人工智能技术在语音识别过程中，主要为人与机器提供交流渠道，也是机器更好地了解人类需求的一种方式。在语音识别技术的应用中，可以放弃键盘输入的方法，而将语音控制系统直接用于语音通信。机器根据识别出的人声结果执行相应的操作。充分利用语音识别技术可以提高系统效率。也大大改善了人们工作的便利性，并减少了人机交互的障碍，语音识别技术已广泛应用于我们的日常生活中。如今，许多家用电器都是语音激活系统，许多玩具也都是语音激活系统。但是，中国目前在语音控制领域的应用仍然存在一些弊端，主要体现在识别系统的词汇量上，比我们的书写系统还少，而且人们有方言和停顿词。使用它无法有效识别它。因此，工程师将继续详细研究认知技术，增加词汇量，增加语言多样性，改善认知系统智能，使他们能够区分停顿和终止以及认知系统需要能够准确识别人。

（二）在指纹识别领域的应用分析

指纹识别技术的核心是识别和判断指纹图案和特征点。当前，指纹识别技术的发展存在两个主要问题。一方面，黑客的形式很严重，黑客可以破解用户。对于指纹问题，伪造的指纹识别以及同时的不显眼的指纹特征和指纹成像困难，没有十分合理的解决方案。当前，没有非常合理的解决方案。此外，缺乏针对指纹解锁的法律保护是另一个需要解决的重要问题。在美国，密码状态是特殊的。美国宪法的第五项修正案保护用户密码。但是，中国没有相关法律保护通过解锁指纹而损害利润的用户。

（三）在人脸识别领域的应用研究

扫描设备的准确性和精细度对于识别过程非常重要，因为面部识别技术主要依赖于面部轮廓和特征点上的信息。如果脸部轮廓相似并且周围环境（例如光照或背景）会影响脸部图像，则在这些情况下，可以轻松识别错误。同时，人脸识别技术一直被高估，远低于指纹和虹膜生物识别技术的准确性。人脸识别目前面临两个难以解决的主要风险。第一个风险是再现性。人们全都暴露在外，可让您完全捕获和复制拍照对象的面部特征。另一个风险是波动性的。化妆、过敏、受伤和整容手术可能会导致面部特征发生重大变化，从而影响或无法识别面部识别的准确性。

四、结语

综上所述，人工智能具有相当大的发展前景，特别是在人工智能识别系统领域。如今，识别系统根本无法满足人类的需求。由于人工智能的智能，不足以进行推理和判断，因此，世界各地的国家正在基于人工智能识别系统的重要作用来加强研究，可以说人工智能识别系统将在未来的发展中发挥重要作用。人工智能识别技术已经帮助人们的生活并减少了人工劳动。尽管负担增加了工作效率，但是当前的识别技术仍然存在一些问题和不足，需要进一步研究和改进。此外，为了充分实现人工智能，有必要更深入地研究与人的大脑和神经等机器不同的特定的人的学习和主观判断问题，这是人工智能技术未来发展的核心问题。

参考文献：

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[3]洪学银，李亚娟.研究计算机人工智能识别技术的类型及其应用[J].计算机产品与流通，2019（06）：90.

作者简介：

王雅婷（2000-），女，江苏省徐州市人，江苏科技大学本科在读，研究方向：计算机（偏向人工智能）。

（江苏科技大学  江苏  镇江  212003）