基于人工智能的图像识别技术探讨

基于人工智能的图像识别技术探讨

刘晓军李常铮

青岛流亭机场海关山东青岛266000

摘要：由于我国科研技术的不断发展，我国在人工智能方面取得了更高的成绩，在众多的技术领域的运用发展中，尤其在医疗诊断、信息识别等技术产业取得了优异的成绩。人工智能的图像识别技术在近些年正不断进行完善，本文就是对于人工智能中的图像识别技术进行了探讨。

关键词：人工智能；图像识别技术；技术领域

引言：计算机领域和通信领域是我国科研技术中的重大突破点，对于图像识别技术就有着更高标准的需求，这项技术的出现，不仅在我国在医疗、通信、信息等方面有着重要的意义和影响。在人们正常生活中也常常需要运用到这项技术，比如指纹识别、条码识别等方面，提高了人民的生产和生活保障。

1图像识别技术的基本原理

通过不断的生物研究探讨，可以发现人眼的视觉效果，是一种神奇的现象，并且人眼对于图像有着更加优异的识别作用，甚至当人与物体之间发生位置、角度等等变化，人眼的图像识别作用都会发生改变，但这种改变却不会引起人们对于这个物体的感官判断，因为人也会通过其他的感官进行重新感受进行判断，比如，人可以通过触觉就可以重新感受到物体的形状大小等等。而图像识别技术是人工智能中重要的技术，所以这项技术所运用的原理就是仿制人的肉眼识别原理进行的，其原理是通过对于图像的特征作为理论基础进行的。

其中图像识别技术，就是利用事物所具有的突出特征，进行捕捉识别，然后在利用图像中所具有的有效信息，在进行识别工作，推断出图像所具有的内容和性质，以及其所带有的意义。并且科学家在进行图像识别技术研究中，为更加符合人类的图像识别，所以在进行程序设计时，需要添加更多人的识别模型，只有在这种条件下，才可以使得图像识别技术在捕捉到图形时，根据其特征，然后根据数据库中的模型，判断其是否能被识别，如果存在相同的模型，就可以判断其已识别[1]。

2基于人工智能的图像识别过程

由于图像识别技术主要是依靠人工智能技术所产生的，所以图像识别技术应更加靠近于人类对于图像的识别能力，其识别的过程也应该是相似的，两者之间所具有最大的差异应该是，图像识别技术是通过科学技术所实现的，所以两者之间具有一定的差异。而其使用过程主要可以分为以下几部分[2]。

第一，需要收集到信息和数据。主要是通过各类传感器，将其中所收集的各种光、温度等等信号，转化为电信号，储存起来，从而得到了需要运用的数据以及信息。并且在其进行运行时，需要将图像中所具有的特征进行采集，然后转化为相应特征数据与特征信息，然后储存在其数据库中，其主要是用于之后的识别工作，主要运用于之后的步骤中。

第二，对于所收集的信息，首先进行简单处理，及预处理。其主要是进行一定的操作，如去噪、变化等等操作，使其重要的特征更加突显出来，有益于之后的操作。

第三，对于图像特征进行选择和抽取工作。这项工作是图像识别技术中，最为重要的技术手段，由于图像识别技术对于特征信息具有严格的要求，所以需要在已经收集到的特征信息中，进行选择工作，选择更能凸现其图像特点的特征，然后将选择出的特征进行储存在数据库，方便在之后的使用。

第四，分类工作。分类工作主要可以分为两部分，分别为分类设计和分类决策。分类工作主要是制定一个标准，通过这一标准可以更加有效、并有序的进行识别工作。在进行识别工作时，主要是可以先进行识别的图像相似特点，然后在进行细致的识别，确认图像。

3常见的图像识别技术类型

3.1模式识别

模式识别主要是图像识别技术中，一个有着更好性能的模型，这种模型主要是通过大量的数据和信息所积累得出的。模式识别这种方式，其建立与使用主要是根据科研人员在这一技术上的多年研究经验基础和对于现有的图像识别模型的了解上，其在运用过程中，主要是依靠计算机进行严密技术，对于识别图像的各个特征进行识别，然后对其不同特征进行评价和识别。

模式识别在运用中，主要需要分为两部分，这两部分分别为学习阶段和实现阶段。其中，学习阶段是通过不断的样本进行采集和收录工作，然后将收录的数据进行严格的分类与识别工作，并最终形成相应的程序，为之后的实现阶段做基础[3]。而实现阶段，主要是根据之前在学习阶段所获取的样本信息，跟刚刚采集到的样本信息进行匹配，如果可以匹配成功，就可以完成识别工作。但需要注意，这种方式具有一定的局限性，只是针对某一个特征十分相似，也会导致识别出现错误的现象。

3.2神经网络形式

在科研技术不断发展的现在，我国在大多数的图像识别技术的运用中，主要运用的是神经网络形式的图像识别技术，这项技术相较于传统的图像识别技术，更加类似于人的大脑思考，并且所反应出的图像信息更加精准、迅速。到这技术中蕴含着更为复杂的神经网络算法，所以其在图像识别程序更加复杂，所以相应的所需成本也更高。在目前，这项技术依然主要运用于交通管理工作中，帮助交警进行交通管理工作。

3.3非线性降维形式

非线性降维形式的图像识别技术，是我国在图像识别技术上的又一大突破，这项技术可以有效的识别多维性特征和分辨率低的图像。而做到这一效果，主要是这项技术做到了计算机的高速运算，可以将其收集并产生的多维性特征直接进行非线性降维，进行有效的识别。这项技术在现在有着重要的作用，比如，智能手机的人脸识别功能，这种技术的运用，可以有效的提高人脸特征的辨别度，从而提取信息[4]。

结束语

在我国的科研技术不断发展的现今，图像识别技术随之而生，并且在我国的科研技术中占据了重要的地位。这项技术已经不断深入到人们的生活中去，不仅仅满足了人们的日常需求，更是保障了人们在财产、生命的安全问题。因此这项技术的重要性越发的重要，并且向着更好的发展方向发展，在之后的发展中可以更好的为人们做出贡献。

参考文献：

[1]任继明，呼晓璐.图像识别技术在公共安全领域的运用[J].计算机产品与流通，2019（05）：108.

[2]周新华.人工智能中图像识别技术的应用分析[J].电脑知识与技术，2019（12）：172-173.

[3]王雪淳.基于图像识别与生成技术的人工智能应用[J].科技传播，2019，11（07）：153-154.

[4]张世豪，冼丽英，高敏，陈志晓，李志焕.基于深度学习的神经网络智能图像识别技术应用于宫颈鳞状上皮内病变细胞学筛查的可行性研究[J].中国临床新医学，2019，12（03）：282-285.