基于人工智能的图像识别技术的研究

霍天欢

摘要：在计算机技术与信息技术发展背景下，图像识别技术备受关注。图像识别技术形成与更新成为主要发展趋势，且前景广阔，不管是信息搜集、医疗亦或是产品安全，均对图像识别技术进行了运用。所谓的图像识别技术，即借助计算机结合既定目标处理系统前端捕获图片，在日常生活与工作中较为常见，以条码识别和指纹识别为主。与此同时，在信息时代背景下，图像识别技术作为关键性技术，作为时代的衍生物，其存在的价值是为了让计算机代替人工对大量的物理信息进行处理。在计算机技术水平不断提升的前提下，我们更加深刻地认识到图像识别技术的价值。由此可见，基于人工智能深入研究并分析图像识别技术具有一定的现实意义。图像识别技术流程为先获取信息，再对信息进行预处理，通过信息特征抽取和选择过程，来实现分类决策与分类器设计功能。本文引入了图像识别技术，对该项技术的基本原理进行了分析，并研究了以人工智能为基础的图像识别。

关键词：人工智能;图像识别技术;原理;神经网络;

1图像识别技术阐释

1.1基本原理

依托人工智能所形成的图像识别技术，在实际应用中的基本原理就是充分利用计算机技术对图片进行处理，并有效提取有价值的图片信息。随后，组织经验丰富的专业人员进行实验后所获取的图像处理技术。图像识别技术本身的原理构成相对简单，具体体现在完成人与人的对视以后，即可被视作图像识别技术完成，以此为基础，根据基本印象就能够系统分析所获取的信息。由于图像识别技术与计算机处理数据算法原理存在一致性特征，因而可以在提取简单的图像数据信息基础上，对计算机技术加以利用。一旦信息量过大，必然会影响到技术的识别效果，在对图像识别技术分析的过程中，应探索最佳方式并创新，实现图片处理质量和效率的全面提升。

1.2组成原理

图片模式识别即为人工智能图像识别技术的组成原理，隶属人工智能科技的组成。所谓的模式识别，具体指的就是对类型不同平面图片进行处理，进而准确分析图片或者是实际事物。在图像识别技术中合理引入人工智能，能够实现虚拟化识别对象的目标，无需对实物进行分析，而且可实现图片三维化。另外，此技术也被广泛应用于现代医学领域，在拍片的基础上即可分析人体健康情况和三维结构。

1.3技术优势

人工智能图像识别技术优势显著，集中表现在便捷化和智能化两方面。此技术最突出的优势就是科技发展中对图像识别技术的应用质量。站在智能化角度分析，较之于传统图像处理技术，人工智能图像识别技术的区别明显。特别是在图片处理中，可以实现智能化地选择。特别是人脸解锁的功能，和图像处理智能识别存在异曲同工之妙。也就是在完成一次人脸解锁以后，就能够以此方法为主要解锁手段。除此之外，智能化还能够自我分析和保存。在此基础上，根据图形识别便捷化分析，伴随图像识别技术的合理运用，使人们生活和工作获得了高质量的服务。即便不处理复杂图像也能够达到目标，特别是刷脸开锁和打卡等，都改善了人们的生活方式。基于社会快速发展，图像识别技术大众化特征逐渐突显出来。

2以人工智能为基础的图像识别研究

虽然图像识别与人脑图像识别存在相似之处，而最根本的不同就是计算机图像识别的表现方式主要是科技形式。其中，基于人工智能的图像识别过程集中表现在以下几个方面：

(1）获取信息资料。在对信息进行有效收集的基础上，即可对图像进行有效地识别。特别是在传感器的作用下，能够实现特殊信号转变为电信号的目标，获得必要信息资料。通过合理地应用图像识别技术，即可获取特殊数据资料，要求对图形间差异进行区分。

(2）预处理信息数据。在此阶段，重点集中于图像平滑与变换处理方面，进而将图像重要信息凸显出来。

(3）收取并选择特征。此阶段是图像识别技术的重点，尤其是在识别模式方面，对实际操作提出了更高要求，对成功识别图像产生了决定性的作用。

(4）设计分类器。在图像识别中，分类器的设计是最终环节，而重点内容就是与操作程序相互结合，合理制定识别规则，以具体标准为参考对图像进行识别，并非混乱识别，实现图像处理识别度的全面提升，优化图像评价效果。

3图像识别技术基本类型

在图像识别技术应用过程中，最常见的类型就是模式识别、神经网络形式、非线性降维形式三种。

3.1模式识别

以人工智能为基础的图形识别技术，其模式识别的作用不容小觑，充分利用大量的数据资料与信息。一般情况下，模式识别技术的基础就是传统图像，在计算机技术的作用下完成操作任务，以数学原理为切入点完成推理。在此基础上，综合考虑多元化特征，就能够自动识别特征并加以评价。通常，识别模式主要表现在实现阶段和学习阶段。后者可被当做储存的过程，即对图形信息进行提前收集并加以保存，借助计算机自身功能加以识别和分类，构建规范性图像识别程序。而前者更强调图像和人脑图像模板的统一化发展，进而形成识别程序。根据既有应用状况，人脑识别和计算机识别之间的差异明显，而计算机能够科学匹配传统模式和全新收集图像信息。在成功匹配后，即代表图像被成功识别，但很容易有错误识别的问题出现。

3.2神经网络形式

此图像识别技术属于全新技术且应用最为广泛，具体是将对传统的图像识别方法加以运用，在与现代神经网络算法相互结合运用的基础上，构建新型识别形式。而且，图像识别是人工领域技术的一种类型，对动物和人类神经网络分布进行模拟，将神经网络算法添加至传统技术中。即便此识别程序复杂性明显且投入成本过高，所以影响效果也相对显著。在提取图像信息以后，能够利用神经网络系统完成图像识别，而且能够对所提取信息展开分类别处理。特别是交通管理系统，在引入此技术后，即可完成汽车监控拍摄的智能化识别，一定程度上改善了当前的交通管理工作质量与效率现状，效果显著。

3.3非线性降维形式

高维形式识别技术是非线性识别技术的另一名称，此技术最明显的特征就是能够在分辨率条件较差的情况下准确识别图形。在这种情况下，在非线性处理的基础上，能够使数据准确程度不断提高。此技术的最初构想会面临诸多问题，特别是在实际应用期间，明确提出需在较短时间内完成大范围的计算，一般包括线性降维和非线性降维两种。相比较而言，后者更加简单。可以将人脸识别作为主要研究内容，在合理引入非线性降维技术的基础上，很难保证高纬度空间内部的人脸图像分布实现统一，难以对特殊性信息加以提取，有效提供人脸识别度，实现有价值信息的提取目标。

4结束语

综上所述，在社会科学技术全面可持续发展中，图像识别技术的重要性逐渐突显出来，并发展成新型技术。在全面推广应用这一技术的同时，其应用的领域也逐渐拓宽。为此，图像识别技术也将实现全新发展，即可综合考虑用户的个性化需要不断创新与进步，充分发挥技术本身的价值与作用。因图像识别技术在社会中的作用显著，为经济发展提供了强大的动力，能够确保人们的财产与生命安全，所以其发展空间和应用价值显著，应给予高度重视。

参考文献

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