基于人工智能的图像识别技术研究

２０１９年第０４期　基于人工智能的图像识别技术探讨

王启乐，罗金满

广东电网有限责任公司东莞供电局，广东东莞５２３０００

摘要：随着科学技术的快速发展，图像识别技术作为人工智能最重要的一种技术广泛应用到各个领域，推动了

社会的快速发展。从人工智能的图像识别技术应用研究进行详细探讨，分析图像识别采用的几种方式，进一

步挖掘图像识别技术具备的重要价值。

关键词：人工智能；图像识别；技术

中图分类号：ＴＰ３９１．４１

０引言

当前图像识别技术越来越受到业界重视，更新

图像识别技术合理应用到信息数据搜索、医疗以及

产品安全等领域，促进行业的发展。根据用户不同

需求合理改革、创新图像识别技术，满足用户在工作

以及生活中的实际需求，运用人工智能的图像识别

技术，推动我国经济快速发展。

１图像识别技术

人们肉眼产生的视觉效果，具备很好的图像识

别能力。根据图像角度、距离以及位置等发生的变

化，人们感官也会发生一定变化。人们的视网膜图

像成像大小和形状会相应发生改变，这种变化不会

在人们进行判断图像时受到明显影响。图像识别技

术作为人工智能最重要的科学技术，所具备的识别

图像原理与人们肉眼识别的方式相似，图像都具备

了明显特征。图像识别中，图像最重要是其具备的

特征，例如英文字母Ｙ可以视为线条、锐角以及钝角

组成、字母Ｏ是一个圈，Ａ尖角比较突出。通过这些

信息都可以识别和捕捉到图像具备的相应特征，通

过获取图像中重要信息对图像进行识别。通过对图

像性质以及内容进行科学判断，能详细了解图像识

别所具备的基本原理。通过采用人们肉眼识别图像

时的原理，降低肉眼在识别图像时出现的差异情况，

科学应用计算机技术，模拟人们肉眼识别图像具体

活动，采用这种方式可以获得更多图像在识别过程

中所形成的识别模型。在采用计算机技术对一个图像进行捕捉时，当这个图像所具备的特征可以成功

匹配到人类大脑记忆中视觉感官，有效地识别指定

图像。［１］

２分析人工智能的图像识别技术基本过程

随着科学技术的快速发展，人工智能在发展的

基于人工智能的模式识别技术研究

随着时代的不断发展和科技的不断进步，人工智能技术被广泛应用在诸多领域中，并为我们带来了许多改变和便利。其中，人工智能技术的模式识别技术在各个领域的应用也越来越普及。本文将从人工智能的发展历程开始，阐述基于人工智能的模式识别技术的研究现状和发展趋势。

一、人工智能技术的发展历程

人工智能技术早在上个世纪40年代就开始被研究出现，最初的研究方向是采用逻辑运算等数学方法解决问题。50年代末期，随着电子计算机的问世，计算机科技开始蓬勃发展，人工智能技术也进入了一个新的时代。到了60年代，人类工程师们开发出了第一个专用于人工智能技术研究的Lisp编程语言，并开展了许多有关人工智能的研究项目。70年代初期，基于知识表示和推理的人工智能研究在美国发展得非常迅速，并取得了许多重要进展。

从80年代开始，神经网络技术和机器学习技术被广泛应用于人工智能技术中，这为人工智能的发展注入了新的活力。在90年代，计算机视觉和语音识别技术在人工智能领域中得到了广泛应用，并取得了许多重要的成果。随着互联网和移动互联网技术的广泛应用，人工智能技术也继续向更广泛的领域扩展，如自然语言处理、图像识别和智能驾驶等领域。

二、基于人工智能的模式识别技术的研究现状

模式识别技术是指利用数字图像处理、数字信号处理等技术对事物的一些特征进行提取和分析，从而实现对该事物的自动识别。基于人工智能的模式识别技术通过使用机器学习和模式识别算法来识别和分类不同种类的模式。该技术的研究现状主要包括以下几个方面：

1. 语音识别 语音识别技术是利用机器学习技术和模式识别算法将人的语音转换成可识别的语音信号，进而实现语音识别的技术。目前，该项技术已经广泛应用于智能语音助手、语音识别输入和自然语言处理等领域。

2. 图像识别

图像识别技术是指利用数字图像处理技术和机器学习算法来识别和分类不同种类的图像。目前，该项技术已经广泛应用于人脸识别、车牌识别、物体识别和医学图像分析等领域。

基于人工智能的模式识别技术研究与应用

近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，基于人工智能的模式识别技术也逐渐成为热门话题。模式识别技术是指将原始数据转换为有意义的信息或知识的方法，其应用范围十分广泛，包括信号处理、图像识别、语音识别、生物医学、金融、安防等领域。本文将探讨基于人工智能的模式识别技术的研究及应用。

一、基本概念和技术分类

模式识别技术可以被定义为一种从数据中自动提取模式或规律的技术。在此过程中，需要进行数据预处理、特征提取、特征选择、分类等多个步骤。其中，数据预处理是指对原始数据进行降噪、去除异常值等操作，特征提取是指从原始数据中提取具有代表性的特征，特征选择是指从提取的特征中选择最具代表性和区分度的特征，分类是指将处理后的数据分为合适的类别。

根据处理的数据类型不同，模式识别技术可以被分为：图像识别、语音识别、生物医学、金融、安防等领域。其中，图像识别是指对图像数据进行分类、识别、分割等操作，其主要应用于图像搜索、人脸识别、车牌识别等场景；语音识别是指对语音进行语音识别、语音合成等操作，其主要应用于语音交互、智能客服等场景；生物医学是指对生物医学数据进行分类、预测、诊断等操作，其主要应用于脑电波分析、病理诊断等场景；金融是指对金融数据进行分析、预测、识别等操作，其主要应用于金融风险分析、财务分析等场景；安防是指对视频数据进行目标检测、行为识别、异常检测等操作，其主要应用于智能监控、视频安防等场景。

二、研究进展和应用案例

目前，基于人工智能的模式识别技术已经在许多领域得到了应用。以下是一些具有代表性的应用案例：

1.医学影像

医学影像是生物医学领域的一个重要分支。采用基于人工智能的模式识别技术，可以实现医学影像自动分析和精准诊断。例如，基于深度学习的神经网络可以在医学影像检测中实现多任务混合学习和多尺度级联。通过训练神经网络，就可以实现自动诊断疾病的目标。

2.智能交通

智能交通是一种在城市交通管理中广泛应用的技术。基于人工智能的模式识别技术可以实现车辆和行人的识别、分析和控制。例如，在道路拥堵时，可以通过视频监控自动识别并提取交通流量数据，进而引导交通。

基于人工智能算法的图像识别技术分析

摘要：当今社会，人工智能已经成为了时代代名词，与其相关的其他技术也得到了较为广泛的应用，不仅为各个领域升级改造提供了强有力的动力，而且推动了社会发展，创造了更多的价值。基于此，本文重点针对人工智能算法下图像识别技术的应用进行了深入分析，旨在为图像识别技术在各个领域更好的应用提供参考与借鉴。

关键词：人工智能算法；图像识别技术；模式识别

引言

基于人工智能（ArtificialIntelligence，AI）算法图像识别技术的应用过程中，为保障技术应用效果，需明确图像识别基本原理以及技术核心本质，以原理与技术核心为依据确定不同图像识别技术适合的应用场景。目前，图像识别技术在人工智能算法支撑下实现了更新换代，现已在交通、农业与医疗等领域均发挥出优异效果，极大提升了图像识别技术的应用价值。因此，基于人工智能算法展开图像识别技术展开研究极有必要。

1图像识别综合原理

图像识别技术，利用计算机技术实现数据的提取和分析，进行图形图像信息的精确化识别和判断，属于综合化的图形识别前沿的技术，利用此项技术，可以从根本上解决传统的生产以及加工过程中产生的多项问题，被广泛地应用在了我国的新兴产业行业当中。在实际应用的过程中主要是借助于计算机系统来进行物理算法和数据的分析，将所收集到的二维平面信息进行转化为数字数据，在数据的基础上构建出图像图形的物理空间和网络空间，实现对图形的精确化识别。

也就是说，需要对具体的图像所呈现的实际特点来实现全方位的提取，利用基础的算法转化为数字化数据，图像识别技术是在人眼识别的技术基础上来实现技术的延伸和拓展，提取图形的特点信息。人眼可以获取图像当中存在的显著特点，比如形状、颜色、高度、大小等信息，根据提取到的信息做出判断分析，得出图像之间存在的差异。此种逻辑下进行逻辑算法推论之后，可以将其理论应用于计算机的智能图形识别研究和应用范围内。在扫描仪以及摄像头等设备的帮助下可以快速地识别和判断出图像所包含的信息特点，和对应的数据结合之后录入到数据库内部，来提升扫描的准确性，同时可以压缩时间和提升识别效率。