图像识别技术在人工智能中的应用探析

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摘要：科学技术的不断升级与发展，促使我国各行各业的发展水平都得到了稳步的提升。随着我国计算机等先进科学技术的不断升级与改革，人工智能已经成为影响当前人类社会文明不断进步与发展的技术类型，不仅带动了科学技术创新改革方向，也为人类发展铺垫了无限可能。该文结合当前图像识别技术的发展现状进行分析，研究人工智能领域中图像识别技术的有效应用，期望通过不断地探索与研究，在有效提升图像识别技术水平的同时，推动人类现代化技术建设水平的不断发展与进步。

关键词：图像识别技术;人工智能;应用

中图分类号：TP18      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）35-0186-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 背景

现代社会，人工智能已经成为人类日常生活与工作办公中必不可少的一部分，不仅为我们的生活增添了更多色彩与可能性，甚至在一些特殊领域，人工智能技术已经为人类科学技术发展做出了巨大的贡献。其中，图像识别技术是人工智能技术领域中比较常用且比较重要的技术类型之一，通过图像数据信息的有效提取与处理、分析，精确获取目标信息内容。新颖的科学技术手段不仅能够有效提升人们的工作效率与工作质量，也能够结合人工智能等高新技术，引领人类探索更多的科学未知领域。

2 图像识别技术与人工智能相关概念简述

2.1 图像识别技术

图像识别技术是目前人们日常生活接触较多的技术种类，也属于人工智能领域中的重要技术类型之一，其主要功能作用就是针对图像信息进行处理识别，具有比较广泛的应用前景。其中，人们比较常见的技术应用类型就是人脸识别、指纹识别与图像匹配范围。

图像识别技术可以根据图像类型划分为两种图像识别系统，一种是人类图像识别系统，具有较高的人工智能技术水平;另一种是计算机图像识别系统，具有高强度的计算工作效率。两种形式在实际应用期间由于区别较小，进而分类并不是特别明显，其中最主要的差异就是计算机图像识别技术不会受到人类的感官差异等因素影响，在人类图像识别系统中，由于人性化的处理学习概念与成长算法，能够对复杂图像进行不同层次的信息加工，但目前来看依旧需要突破的不足与问题就是：学习系统一旦熟悉该图形类别后，就会将其汇总、整合成为一个独立单元模块，进而在后期数据学习与信息处理期间，将不会再深入处理细节数据与问题类型，虽然在工作效率上有所提升，但是某种程度上来看，也会存在一定程度上的弊端[1]。

2.2 人工智能技术

人工智能属于计算机科学技术的重要分支。是以人类智能发展方向为模板，融合计算机技术、语言识别技术、图像识别技术、机器人系统、语言处理程序等先进技术为一体的高科技产品，当前人工智能技术已经在我们日常生活中比较常见，尤其是一些小型家电以及智能移动设备应用的频次比较高。人工智能通过对人类意识以及思维模式的模拟、学习，具有超越人类工作与学习的能力天赋，属于未来科技时代重点研究的技术发展类型。

3 当前图像识别技术的常见应用形式

3.1 神經网络形式

作为当前图像识别技术的一种常见形式，神经网络形式主要以目前的图像识别技术作为核心基础前提，通过融合现代化神经网络的算法形式，将人们的发展需求作为重要改革创新理念，能够结合人类与动物的神经网络分布特征进行全面分析，不仅计算处理效果比较突出，也具有一定的工作质量保障。

相对于传统图像识别技术，现代化神经网络形式的图像识别技术更具有市场发展优势。神经网络算法与公式的应用，也有效提升了图像识别技术的整体复杂性[2]。目前来说，神经网络形式应用识别比较常见的现实领域就是在道路交通领域中。比如，当前我国的高速视频检测、智能化交通管理以及智能车辆安全保障等视频采集系统，应用的主要技术手段就是神经网络形式。高效率的道路交通管理模式，使得“智慧交通网络”工程的建设进程有了进一步的完善与提升。随着现代化技术手段的不断应用与推广，人们日常出行与生活感受到了高新科技技术带来的发展便利性，尤其是智能化交通管理系统的应用与推广，不仅有效提升了办公管理效率，保障了道路交通管理的安全性，也为国家智能化道路交通管理理念的落实与实施提供了有效的帮助与技术支持。

3.2 模式识别形式

随着人类活动领域与范围的不断拓展，图像处理技术的应用领域与方向变得更加多元化，而模式识别图像处理技术，并不是简单的信息处理模型，不仅具有高效办公能力，也具有一定的学习与成长能力。模式识别形式能够根据不同实际情况，划分成不同的形式阶段，首先是学习阶段，其次就是实现阶段。其中，学习阶段的主要过程就是存储、信息整合，通过大量数据的整合与规律识别进行分类，虽然在处理海量信息方面，模式识别形式具有一定优势，但是如果识别过程出现大量不合理数据信息，可能会由于相似特征的混淆出现错误判断，进而影响数据分析结果。

目前来看，模式识别在人工智能领域以及数字图像处理技术中，都已经取得了较为瞩目的成就。作为信息数据处理的基本模型，最主要的工作原理就是将图像信号转换为数字信号，通过计算机系统将信息数据进行综合处理，有效提升信息处理效率。例如：医疗发展行业中，医疗器械相关的规格检测与临床医学、实验室检测等方面应用的智能信息图像识别技术都是以模式识别形式为基础的。尤其是临床医学应用期间，各种类型的透视图属于临床医学中的重点工作内容，合理运用人工智能图像识别技术，不仅能够更好辅助医生科学分析病人的实际病情，也能够缓解医生的工作压力。

3.3 非线性降维形式

作为高维形式的识别技术与算法，非线性降维形式在实际应用过程期间具有较强的发展优势，不仅能够从整体上不断提升图像辨识率，也能够深入解决一些图像本身分辨率较低的问题，在充分满足用户不同需求的同时，提升用户的满意度。

由于图像识别过程中会产生多维度的数据信息，想要保证研究的有效性，可以利用该技术进行降维，在有效提升计算效率的同时，也能够满足未来技术发展需求与高维度空间分布不均匀的问题情况[3]。目前我国农业生物环境以及能源工程行业，在非线性降维形式技术手段的图像识别技术的应用频率较高。比如：水稻试验站在引进并应用非线性降维形式的图像识别技术后，极大程度减少了工作人员的工作，直接通过实际的实验测试结果数据信息，观察了解水稻的正常成长，不仅能够第一时间通过局部特征识别发现水稻遇到的病虫害问题信息，也能及时检测到水稻的正常成长数值。

4 图像识别技术在人工智能中的应用简析

4.1 笔迹识别

图像识别技术由于本身的应用范围比较广，不仅能够涉及人们日常生活与工作的方方面面，也能够辅助司法办公，提升执法效率。其中，笔迹识别是图像识别技术在司法领域中应用频次较高的应用场景。首先，根据图像识别技术大致判断笔迹的形态特征与内容，通过笔迹长度、字间距以及笔画粗细等方面进行综合分析，鉴定笔迹的真伪以及其他信息。高效率的鉴定效率，不仅能够快速实现司法目的，也能够缓解司法办公人员的工作压力。当然，笔迹鉴定识别技术并不是十全十美的，一些高端犯罪活动，可能会通过专业模仿签名笔迹或者伪造迷惑执法人员。另外，一些案件由于笔迹信息资料本身的质量存在较多问题，也会导致图像识别技术精确性的下降。但是对于我国目前发展状况来说，笔迹鉴定与识别技术，依旧是司法判定期间的重要依据，通过人工与人工智能技术的多元化结合，在有效避免出错率的同时，也能够不断提升图像识别技术的应用效果与发展水平[4]。

4.2 绘画识别

科学技术的发展离不开人类改革创造的支持。现阶段我国的计算机技术，基本已经融入人们的日常工作与生活当中，为了满足人们的多元化发展以及娱乐需求，适当开发一些娱乐小游戏，能够在有效检测人工智能发展水平与质量的同时，训练人工智能图像识别技术的学习能力。例如：一些社交平台上推广的“你画我猜”小游戏，就是通过人工智能信息处理技术对简笔画进行识别的，由于简笔画的创作者群体的基础较大，在思维方式与绘画风格就存在较大出入。在实际训练学习期间，人工智能不仅能够整合大家提供的真实数据答案，也能够在不断识别与学习过程中，锻炼关键特征的提取能力，在掌握最基本的形态后，只要将相关的线条类型与信息数据库进行综合匹配，就能够实现最终的检测。当然，由于该技术的应用范围在当前时代背景发展期间较为局限，想要使得该技术进一步深化与发展，只有通过不断完善技术应用效果，才能够有效实现测试训练目标，消除技术缺陷问题。

4.3 实物识别

随着现代化技术水平的不断发展，图像识别技术已经无法局限于传统时期的图片识别形式，随着人们对实物识别需求的不断提升，图像识别技术也得到了有效的升级与进步。例如：人脸识别在传统时期基本属于科技幻想层面，但现代智能手机基本已经得到大范围的推广应用。

人脸识别技术的基础核心就是图像识别技术以及相关的信息数据生成技术，随着人脸识别技术的推廣与应用，人们确实感受到了技术发展的优势与便利，哪怕由于发型、装饰以及妆容等情况对人脸外貌进行了适当的改造，实物识别技术也能够通过人的脸部特征识别完成识别任务。其中，人脸识别技术数据信息处理过程中，首先是对目标人脸进行分割，然后通过数据整理与录入，结合对面部特征信息点的提取，完成三维的人脸验证信息代码，达成数据转化与识别目的。人脸识别技术目前已经被广泛应用在乘车检验、手机人脸解锁与办公打卡等情境，甚至一些线上金融交易平台已经推出了人脸识别付款功能，相信随着信息技术水平的不断提升与进步，实物识别技术能够为人们的生活与工作带来了更大的便利[5]。

4.4 医学诊断图像

医疗行业发展期间，图像识别技术的应用范围依旧广泛。首当其冲的就是病理图像诊断领域，由于医生每天需要面临的病患数量较多，想要达到精确的诊断，不仅需要医生具有丰富的诊治经验，也需要时刻保持充沛的工作精力。但是，医生并不是机械设备，由于疲劳或者其他问题状况，也会有一定概率导致误诊问题的发生，虽然能够理解，但也没办法忽视该问题现象。结合图像分析技术，明确患者的病症症状情况，在有效提升医护人员工作效率的同时，也能够给予患者更好的治疗应对方案。尤其是一些当前技术手段检测不到的发病部位与高危病症，全面化的分析与诊断，能够在有效提升诊断效率的同时，降低误诊效率，进而让医院为人类社会发展提供更优质的医疗服务。

5 结束语

社会的发展离不开人类技术水平的不断提升与创新，人工智能图像识别技术作为当前人类社会广受关注且应用效果极佳的技术类型，不仅能够大范围处理图像信息，也能够结合人工智能技术，进行智能化、多元化的改革与创新。另外，多元化的人工智能图像识别技术应用，也是人类追求科学技术升级的结果，丰富的人工智能处理技术不仅能够给人们带来更高质量的生活体验感，也能够有效促进人类科技发展水平不断提升。

参考文献：

[1] 孟广仕.图像识别技术在人工智能中的应用[J].信息与电脑（理论版），2018（12）：152-153.

[2] 宋炯，柏松平，王燕华.基于人工智能的图像识别技术探讨[J].科技传播，2018，10（1）：106-107.

[3] 李观发.人工智能背景下图像识别技术浅析[J].数码世界，2019（6）：128.

[4] 张宇.浅析图像识别技术在人工智能中的应用[J].科技经济导刊，2019（15）：37.

[5] 邓朝晖.试析图像识别技术在人工智能中的应用[J].信息记录材料，2019，20（11）：134-135.

【通联编辑：谢媛媛】