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求助主题我需要一个人工智能图像识别的论文
需求说明人工智能图像识别的论文
求助时间2022-11-23 15:19
参考范文一：
引用格式：蔺伟,张驰.人工智能背景下图像识别技术研究[J].无线互联科技,2022,19(14):108-110.
人工智能背景下图像识别技术研究
蔺伟；张驰
陕西交通职业技术学院
摘要：图像处理技术的发展给图像识别技术提供了强有力的支持，目前图像识别技术逐渐突破观念限制，被运用到多个领域。图像识别技术是对图像处理技术的创新升级，主要是借助计算机操作进行各种信息的汇总传输。文章介绍了图像识别技术的理论概念、工作原理和人工智能图像识别技术的过程，对人工智能图像识别技术的3种形式——模式识别技术形式、神经网络图像识别技术形式、非线性降维识别技术形式进行分析，最后阐述了人工智能图像识别技术的具体应用，以期为相关研究提供参考。
关键词：人工智能;图像识别技术;神经网络;
Research on image recognition technology in the background of artificial intelligence
Abstract：The development of the image processing technology has provided a strong technical support to the image recognition technology. At present, the image recognition technology has gradually broken through the conceptual limitations, and has been applied to many fields. Image recognition technology is an innovative and upgrade of image processing technology, mainly for the summary and transmission of various information through computer operation. This paper briefly introduces the theoretical concept, working principle and AI image recognition technology process, the three forms of AI image recognition technology, pattern recognition technology, neural network image recognition technology, nonlinear dimension reduction recognition technology form analysis, finally expounds the specific application of AI image recognition technology, in order to bring certain reference value to relevant researchers.
Keyword：artificial intelligence; image recognition technology; neural network;
0 引言
随着现代科技水平的发展，图像识别技术已经成为信息时代下的常规技术之一，并在生活实践中得到了广泛的应用。其主要通过计算机完成物理信息和物理数据的识别，通过对信息的获取、处理及辨别，最终将图像信息应用于特定领域。现如今，图像识别技术在现实生活中已经拥有着广泛的空间，如人脸识别、指纹识别等，其后续将在医疗领域、信息搜集领域、质量控制领域、安全检查领域等得到广泛应用。计算机技术以及微电子技术的发展萌生了图像识别技术，并在人工智能领域中发挥着越来越重要的作用，具有广阔的发展空间。
1 图像识别技术概述
1.1 图像识别技术的理论概念
图像识别技术是一种信息比较技术，将原先的存档的信息即存储在记忆中的信息与最新进入感官的信息进行特征比较。图像识别技术首先要以图像描述为基础，利用符号以及数字等语音对景物或者图像以及两者相互关系进行基本描述，给予图像描述反馈的信息并获得一种抽象的表达。此外，在利用图像识别技术进行特征分析时，可以使用模板匹配模型作为辅助工具。图像识别技术是一项功能十分全面的技术，不仅可以反映识别对象的外部特征，还可以实现对其的定位以及形态分析，反馈信息更加全面灵活。目前图像识别技术渗透在各个领域，比如交通领域的车牌号识别检测、军事领域的飞行物监测识别、系统安全领域的指纹识别解锁以及人脸识别技术[1]。
1.2 图像识别技术的工作原理
图像识别技术具有很强的视觉感官性，可以有效地反映目标事物的变化。当目标事物所处的位置、距离或角度等发生明显变化时，在人眼中反映的图像的形状以及大小也会随之改变，视觉效果会随着外部事物的变化而不断调整，并形成不同的感官，从而影响人们对事物的认知和判断。图像识别技术是人工智能技术的重要组成部分，图像识别技术与眼睛的感知系统工作原理相似，都是对目标事物进行平面成像。图像识别最关键的是图像特征，首先，进行特征归纳，比如大写字母“A”突出的形状特征是尖角，“O”形似一个圆圈，而“Y”可以看作是由钝角、锐角、线条组成的综合体，图像识别技术通过捕捉这些具有突出特点的信号完成识别。其次，图像识别技术具有判断功能，可以分析信息含义。图像识别技术是以计算机为辅助，模拟人眼的识别过程，从而获得目标物的外观属性以及相互关系，存储图像识别的模型。当计算机识别的图像与存储的模型相吻合时，即可完成图像匹配并识别[2]。
2 人工智能中图像识别技术的过程
计算机识别技术与人脑识别技术工作原理相似，就是运用科学技术进行电子成像，分别由以下几个步骤完成：首先，获取信息数据，通过各种传感器将光以及声音等自然信息转换成电子信息，并收集存储获取的信息。图像识别技术最关键的就是可以抓取特殊信息，快速地识别目标事物区别于其他事物的显着特征，为不同种类的事物建立独立的数据库，提高图像识别技术的快捷度以及精准度。其次，信息数据的初步处理，这个过程主要是对图像进行去噪、处理清晰度等，呈现图像的重要信息，防止信息丢失。再次，就是图片信息的选择以及提取工作，该项工作是图像识别技术中最关键也是难度系数最大的技术，尤其是图像识别，特征的抓取。图像识别技术提取以及选择信息的有效性直接影响着后期图像识别的精准度，决定着图像识别能否顺利完成。所以要提升图像识别技术对关键突出信息的敏锐度，准确抓取事物特征，选择性地筛选保留信息。最后，通过设计分类器对信息就进行系统分类。设计分类器的主要功能就是设计识别规则，使计算机系统按照规则进行图像识别，为图像识别技术提供辨别标准，有效提高图像识别技术的精准度。利用识别规则捕捉目标事物的关键特征，并对图像进行评价以及有区分度的归类[3]。
3 人工智能中的图像识别技术的常见应用形式
3.1 模式识别技术的形式
目前我国的模式识别技术是人工智能识别技术中比较成熟的技术，可以在数据量大的复杂环境中使用。模式识别作为一项综合性较强的技术，是对以往识别技术经验以及图像识别认知的总结，以计算机技术为依托，利用数学逻辑运算对图像的形状、字符、格式、曲线等各个特征进行信息评价，最后完成图像识别。图像识别技术要经历两个阶段，第一个是学习阶段。学习阶段最本质的就是信息存储，即图像信息采集，将图像的特征、信息、样本等信息进行提前采集存储，建立一个庞大的信息库，再利用识别规则系统的归纳分类信息，建立具有明显区分度的图像识别程序。第二个是实现阶段。要想有效地实现计算机精准识别，这就要求图像与模板完全吻合，目标物与模板的重合度越高，图像识别技术的效果就越好。虽然图像识别技术与人脑的识别具有较高的相似度，但是在现实的操作过程，两者存在着明显的差异。对于计算机识别技术而言，当最新呈现的图像与数据库中的图像特征吻合时，图像识别程序就会启动并完成识别。但这种基于相似度的识别技术其功能是有限的，当两种事物存在高度相似的特征时，就会造成识别误差并发生识别错误。此技术在实际运用中缺乏灵活性，要提高模式识别技术的性能，加强相似度的区分，有效避免识别误差。
3.2 神经网络图像识别技术形式
神经网络识别技术是一种比较新颖的识别技术，该项技术是传统图像识别技术与神经网络算法的有机融合。神经网络识别技术并不是单纯的动物神经网络，而是人类基于动物神经识别原理进行人为加工形成的图像识别技术。其中最具代表性的神经网络识别技术就是遗传算法和BP网络二者有机融合的新型识别技术，目前该项技术已经运用到多个领域，具有极强的现实应用性。神经网络图像识别技术的工作原理是预先对图像特征进行抓取，然后将图像特征信息反映到神经网络上，通过神经判断完成图像精准识别以及系统分类。
3.3 非线性降维识别技术形式
计算机识别技术最突出的特点是识别异常精准，主要是因为该技术摆脱分辨率高低区别，使得基于该图像形成的图像数据信息具有对维性，加大了计算机的识别难度。所以，在图像识别工作开始前要进行降维处理，以提升图像识别技术的精准度。降维可以分为两类，包括线性降维以及非线性降维。其中应用最广泛的就是线性降维，主要包括主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)两类。线性降维的最突出优势是理解功能，该项技术是对整体的数据集合开展处理，获得的为最优低维度。虽然线性降维具有自身独特的优势，但该技术在现实应用中运算需要耗费大量的时间及空间，而且程序更为复杂。基于此，非线性降维立足线性降维的理论基础，具有高效提取的特点，该技术可以有效抓取图像特征，并在保持数据完整性的前提下实现对图像有效降维，保障计算机图像识别始终在最低维度上运行，有效提高图像识别技术的速度以及精准度。
4 人工智能图像识别技术的应用
4.1 人脸识别
人脸识别是以人脸面部特征为基础的身份识别技术，需要通过对人脸面部特征信息的采集，实现对人脸的准确检测和身份识别。人脸识别技术具有广泛的应用空间：首先是人脸支付，用户可以将人脸信息与支付渠道进行绑定，在不使用移动设备或者卡片的情况下实现刷脸支付。其次是人脸考勤，指企业将人脸识别技术应用于考勤系统，有助于提高考评效率。最后是人脸闸机，一般应用于机场、火车站等特定场合，主要用于识别乘客身份。
4.2 商品识别
商品识别是实际生活中最常见的图像识别技术，主要应用于商品流通过程。在实际生活中，超市自助结账设备就使用了商品识别技术。顾客在采购完成后，可以使用自助结账设备识别商品，并快速完成结账，提高了结账效率，节约人力成本[4]。
4.3 图片识别
图片识别目前被广泛应用于移动设备，主要是对静态图片进行识别，如车型识别、服装识别、植物识别等，图片识别具有广泛的应用空间，给人们的生活带来一定便利。
5 人工智能中图像识别技术的发展关注点
基于人工智能的图像识别技术在功能定位和操作性能方面均符合现阶段社会和科技的发展趋势。对科技发展而言，如今的社会大环境决定了现代科技的更新换代速度加快，所以在科技发展的前提下图像识别技术的问题也随之而来。基于人工智能的图像识别技术的实际发展，需要关注以下几方面的问题。
5.1 使用需求问题
人工智能背景下的图像识别技术在本质上依然是为人的需求而服务，后续发展过程中需要关注人们的实际需求。因此，图像识别技术的优化及改良升级的前提条件就是做好市场调查工作，通过有效的市场分析和用户需求调查，能够帮助相关研究人员明确图像识别技术的研究和发展方向。
5.2 功能问题
不同用户对图像识别技术的使用需求有着本质上的差异，这也意味着不同用户对图像识别技术的功能要求也会呈现出较大的区别。因此，图像识别技术在未来的发展过程中必须多样化，能够依据不同的用户群体设置出相应的功能类型。这样不仅有利于简化软件，同时也能够保证实际的应用效果。
5.3 科技革新问题
图像识别技术的发展依据是科技革新，在追求功能性和实用性的基础上，应当持续性进行科技革新，以期通过技术层面的先进性带动整个技术体系的升级和进步。对国家而言，应当高度认可图像识别技术对于推动社会进步的重要价值，一方面是要加强资金投入，保证研究资金的充足性；另一方面则要给予一定的政策支持，鼓励更多的科研单位、研究人员参与其中。对研究人员而言，需要在日常工作中进一步加强学习和研究，持续性开发新型的图像识别技术，让图像识别技术更加智能化和实用化。
5.4 安全问题
人工智能中的图像识别技术在实际生活中有着广泛的应用空间，且后续的研究和发展推动图像识别技术进一步与日常生活融合。考虑到图像识别技术在手机使用、解锁和支付等多个领域中的价值，部分图片内容涉及个人隐私，因此，安全性问题也就成了图像识别技术在发展过程中必须考虑的问题。从目前的图像识别技术应用现状来看，大部分图像识别技术的安全性相对较高，但这并不意味着已经达到彻底安全的程度。因此，随着图像识别技术的不断发展和应用，需要进一步提升和优化安全性能。只有这样才能够符合时代发展的趋势和基本需求，确保图像识别技术能满足更多人的使用需求[5]。
6 图像识别技术的优势分析
图像识别技术目前已经形成了独有的技术体系，且在各个领域中有着广泛的应用价值。现阶段，图像识别技术的优势主要包括智能化、便捷化和实用化3个方面。图像识别技术的优势是其应用范围和空间的基础，而这些优势所能够给用户带来的体验如下：一是智能化。在人工智能化背景下的图像识别技术，图片处理的智能化是其基本要求，而智能化的图片处理也是衡量图像识别技术现代化程度的关键所在。在人工智能技术的加持作用下，图像识别技术能够实现自动化的图片识别和选择，并通过计算机应用图片识别结果。以手机的人脸识别功能为例，其本质上是将人脸图片存储于手机的安全系统，由图片识别技术提取人脸图片的关键信息，提取出的图片特征作为后续解锁手机时的关键依据。图片识别技术的智能化功能不仅可以实现图片的简单识别，同时也能进行图片的分析和处理保存。二是便捷化。图像识别技术的快速发展及广泛应用给现代人的日常生活带来了诸多便利，这也意味着后续在处理图像时可以通过一键操作的形式在短时间内完成图像处理。与此同时，人工智能下图像处理技术的关键作用在于改善了现代人的生活方式，无论是钥匙识别、人脸识别、指纹解锁等都在极大程度上方便了现代人的日常生活。三是实用化。现阶段，人工智能下的图像识别技术主要应用于手机软硬件使用、支付、解锁等常规领域，自身高度的实用性特征也进一步拓宽了图像识别技术的应用空间，且目前暂无相关技术可以替换。因此，人工智能下的图像识别技术将在未来很长一段时间内成为人们日常生活中的组成部分。
7 结语
随着科技的发展和社会的进步，图像识别技术在未来将会被运用到更多的领域，图像识别技术作为一项时代应用性技术，各国越来越重视该技术的研究以及开发。我们可以坚信，未来计算机识别技术将会越来越完善，图像识别技术将会渗透到各个领域，使人们充分享受该技术带来的生活便利。
参考文献
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[5]张璐基于人工智能背景下动态识别技术分析在造纸领域中的应用研究[J]造纸科学与技术，2020(1):5.
参考范文二：
引用格式：聂莉娟.基于人工智能的图像识别研究[J].无线互联科技,2022,19(02):112-115.
基于人工智能的图像识别研究
聂莉娟
金肯职业技术学院
摘要：图像识别技术是信息化时代非常重要的一项技术,能够借助计算机完成庞大物理信息处理工作,图像识别的实现一般通过图像采集、图像预处理、特征提取以及图像识别4个流程进行,将人工智能结合到图像识别中,有助于提高图像识别技术的智能化与便捷化,现代基于人工智能的图像识别技术的运用主要有模式识别、神经网络以及非线性降维等。
关键词：人工智能;图像识别;模式识别;神经网络;非线性降维;
Research on image recognition research based on artificial intelligence
Abstract：Image recognition technology is a very important technology in the information age. It can complete the huge physical information processing with the help of computers. The realization of image recognition is generally conducted through four processes: image acquisition, image preprocessing, feature extraction and image recognition, combining the artificial intelligence into image recognition, which helps to improve the intelligence and convenience of image recognition technology. The application of modern image recognition technology based on artificial intelligence mainly includes mode recognition, neural network and nonlinear dimension reduction.
Keyword：artificial intelligence; image recognition; pattern recognition; neural network; nonlinear dimension reduction;
0 引言
伴随着现代计算机技术及信息化技术的快速发展,图像识别技术受到了更多领域的关注。图像识别技术的产生以及更新成为当下十分重要的发展方向,同时表现出了良好的发展前景,在信息收集、医疗以及产品安全等方面,都已经开始广泛运用图像识别技术,发挥了非常大的作用。简单来说,图像识别技术即是依托于计算机结合对象目标处理系统前端捕获图片,在现代人们日常生活中也有着普遍的运用,比如说条形码识别、指纹识别等。另外,随着我国全面进入到信息化时代,图像识别技术成为了一项十分重要的技术手段,作为时代发展下的产物,图像识别技术运用的主要价值是依托于计算机取代传统人工劳作,进而完成对庞大物理信息的处理。在现代计算机技术水平不断提升的背景下,图像识别技术的运用价值也越来越大。为此,从人工智能视域出发探究图像识别技术十分有必要。图像识别技术在实际运用过程中,首先获取相关信息,之后对获取的信息进行预处理,紧接着提取信息特征并进行选择,最后实现分类决策及分类器设计功能。本文重点对图像识别技术的流程进行分析和探究。
1 图像识别流程概述
图像识别主要指依托于计算机对目标图像进行处理,之后准确识别相关图像信息的计算机技术[1]。一般来说,在进行图像识别时,主要分为以下几个步骤:即图像采集、图像预处理、特征提取以及图像识别[2]。
1.1 图像采集
通俗来说,图像采集即针对识别目标建立数字化图像,要保证图像采集工作的顺利完成,通常需要利用多个采集设备进行协作。现阶段,在进行图像采集时,一般使用的图像采集设备为CCD,CMOS摄像机等,摄像机通过镜头中的光感部件得到目标物体图像的模拟信号,紧接着利用A/D转化实现模拟图像向数字图像的转变,最后通过相应的解编码将数据信息传输到计算机中完成图像处理[3]。在进行图像识别中,图像采集品质直接关系到最终的识别效果,所以在完成图像的采集之后,需要对图像品质进行评估,重点衡量图像的清晰度、对比度以及噪点等多个因素,而图像的这些因素往往受到CCD,CMOS摄像机传感器精密性的影响。相比较于其它图像采集方式,通过CCD,CMOS摄像机开展的图像采集拥有像素密集性好、噪点低等优势,同时还能够支持动态对比度调整,也能够有效简化后期的图像处理流程,因此在现阶段图形处理中有着非常广泛的应用。图1为CCD摄像机,该摄像机一般适用于规模较大、稳定性高的摄像环境中,相应的CMOS摄像机通常使用在规模较小的设备中,比如说智能手机、笔记本电脑等。
图1 CCD摄像机
1.2 图像预处理
图像预处理是获取图像特种的重要组成部分。因为在实际图像采集过程中,会受到外界环境以及图像采集设备等因素的影响,使得导入到计算机中的图像会产生较大的偏差,常见问题有图像亮度较低、对比度较差以及噪点多等[4]。图像预处理能够有效解决这样的问题,可以实现对采集数字图像的不同转化,对图像进行相关处理,为改善后期图像算法速度奠定基础。第一步降低采集图像的噪声,图像噪声的降低主要是通过不同的滤波来实现的,比如说常见的线性滤波、中值滤波等,该环节的工作原理是借助图像的灰度连续性特征,将图像中的任意一个像素当作是由多个像素平均合成的,从而使得图像中的各个噪声被平均,完成噪声处理工作。第二步,开展图像分割工作。图像分割的主要目的是将图像中可识别区域与不可识别区域分离开来,在多数情况下,要求识别的图像仅仅是整个图像中的局部,因此为了提高图像识别的准确度与效率,要提前对图像进行分割处理,图2为分割图像示意图。通常情况下图像分割能够通过多种途径实现,如一般分割、语义分割以及Kmeans分割等,其中Kmeans分割拥有较高的智能性,能够自主完成分类[5]。
图2 分割图像示意
1.3 特征提取
特征提取表示为将图像中涵盖的所有信息转变成相应的计算机向量特征,通常情况下,特征能够准确反映图像的各项信息,是图像识别中至关重要的一部分。根据图像的不同,其表现出的特征也有较大差异,从图像粒度层面来划分,可以将图像特征划分成结构性特征与浅层特征[6],其中,浅层特征通常表示为靠近图像边缘的像素特征;而结构性特征通常较为复杂,同时相互之间的关联性也非常强,可以更好地识别出图像中的目标。浅层特征主要涵盖了识别目标的外形、颜色、纹理以及大小等信息,该部分特征信息相互独立,同时较为简单,一方面可以通过浅层特征来确定图像,另一方面也可以基于浅层特征形成结构性特征。在实际开展特征提取时,应当要先进行特征的过滤,依托于相应算法挖掘出真实特征,并且删减掉无意义的特征。
1.4 图像识别
完成特征提取工作之后,目标图像的全部信息都有与之相对应的特征向量,图像识别的最终目的便是完成对未识别目标图像特征向量的识别[7]。通常来说,计算机视觉系统要在非常有限的时间内完成对图像的反馈,同时要将目标图像与数据库中庞大的图像信息进行比对,当未识别图像特征较为繁琐时,不仅会消耗较长的时间,同时对计算机软件与硬件配置要求都非常高。现阶段,主流图像识别技术有模板匹配法、神经网络法、贝叶斯法等,在这些方法中绝大部分均是以人工智能技术为载体,在选取图像识别方法时,需要依照具体图像特征进行确定,当下还没有一种能够全面满足各种图像特征的图像识别方法。
2 基于人工智能的图像识别技术优势
2.1 智能化
基于人工智能开展的图像识别技术,其显着优势便是能够提高图像处理过程的智能化水平,与传统图像处理方式不同的是,基于人工智能的图像处理技术可以实现图像的智能化选取及分析[8]。在现代人们生活当中,基于人工智能的图像识别技术也有着广泛的运用,比如说人脸识别解锁系统,该系统功能的实现主要是依托于人工智能识别系统中的智能识别功能,利用人脸识别技术识别各种人脸信息并进行储存,紧接着将不同人脸特征信息挖掘出来,并将其视为安全密码,当人们运用人脸进行解锁时,通过与数据库中的人脸特征信息进行比对,即可完成自动解锁,这种功能的实现也是建立子人工智能中的图像识别技术基础上。通过将人工智能运用到图像识别中,一方面可以实现简单的图像识别,另一方面也可以实现图像信息的自动处理、存储以及特征提取等,这些图像处理操作在以往图像识别中几乎不可能完成。
2.2 便捷化
图像识别技术的运用不单单拥有智能化优势,同时也表现出了较高的便捷化,依托于对图像识别技术的广泛运用,给人们日常生活与工作带来了极大的便利。通过图像识别技术的运用,在以往十分困难的图像处理过程都可以变得十分简单,比如说现代十分流行的智能手机人脸解锁、刷脸支付等,使用者不再需要记忆各种密码,同时双手也不需要进行任何操作,就能够完成手机的解锁、线上支付以及刷脸开门等。换言之,依托于基于人工智能的图像识别技术,可以为人们生活与工作带来较大的方便,很好的解决了一些传统人们生活中不好解决的问题,为此从图像识别技术的功能性层面来审视,基于人工智能的图像识别技术表现出了非常高的实用性,同时该技术慢慢变得大众化、普遍化,所能够实现的功能也趋向于简便与实用。
3 基于人工智能的图像识别技术运用探究
3.1 模式识别
模式识别是基于人工智能的图像识别技术中的关键性模型,这种模型的创设是以海量数据信息为载体的[9],换言之模式识别的产生是建立在人们已经掌握的图像识别技术与大量实践研究经验的基础上,紧接着利用计算机电脑的一系列计算过程来达成和数学原理的紧密融合,进而可以自主的进行目标图像特征识别,并在识别的同时产生客观、公正的评价。正常情况下,模式识别能够划分为两个过程,分别是实现过程与学习过程,其中学习过程主要表现为将图像数据信息存储到相应的数据库中,该过程的实现需要建立在图像信息采集的基础上,之后按照计算机存储水平与识别特性完成对获取图像信息的分类与识别工作,最后产生可以进行图像识别的计算机程序。而实现过程一般表示为图像和模板之间的匹配程度,识别过程也是建立在该过程之上。在进行实际运用时,计算机识别与人脑识别有着非常大的区别,然而计算机能够依托于已有的数据来完成图像信息的识别与匹配,假如可以依照某种规律顺利实现匹配,则表明图像识别可以成功完成,然而该识别过程表现出了较强的限制性,难以有效辨别特征相似的情况,极易产生误差。
3.2 神经网络
为了更好地探究基于非线性降维的图像识别技术,首先应当要掌握什么是神经网络。神经网络技术一般表示为将传统图像识别技术和现代神经网络算法联系起来的一种新型图像识别技术,神经网络的计算过程主要是模仿人脑中的某项特征开展的,实际上神经网络并不是原原本本的依照人类的神经网络进行的,更多的是依托于对人类神经网络的抽象、简化以及模拟来优化计算结构,从而改善计算速度。
基于神经网络的图像识别计算,其实现原理主要是依托于神经网络学习算法,在使用神经网络实施图像识别过程中,先要对图像的色彩等进行预处理。为了有效提高基于神经网络的图像识别效率与准确率,还应当要面向图像识别的领域及目标开展相应的神经网络设计,重点涵盖了输入与输出层设计、隐含层设计、初始权值的确定以及期望误差的确定等部分[10]。各个部分设计完成之后,还应当要对设计完成的神经网络进行实践训练,从而确保其能够很好的满足图像识别需求。笔者以MATLAB9.3软件为平台,通过函数newff构建一个双层网络,涵盖了1个输出神经元、9x9个输入以及18个单元的隐含层,学习函数选择learngdm,设定学习速率为0.009～0.5。紧接着开展实验,笔者书写26个英文大写字母进行实践识别,如表1所示为识别结果,图3为隐含层为18时的神经网络训练误差指标与时间曲线图。可见,基于神经网络的图像识别技术能够很好的完成字母识别,并能够延伸到相关应用中。
表1 隐含层不同节点数下的识别结果
图3 隐含层为18时的神经网络训练误差指标与时间曲线图
3.3 非线性降维
基于神经网络的图像识别技术与非线性降维图像识别技术都是当下常用的技术方式。对以往计算机开展的图像识别技术进行分析可以看出,传统图像识别技术一般是高维识别技术,正因为拥有高维特性,使得计算机在进行图像识别过程中面临着较大的负担,会降低图像识别的效率与品质,通过非线性降维图像识别技术的运用就可以很好的完成图像识别的降维,解决传统图像识别中的问题。
在以往非线性降维图像识别技术还未研制出来时,使用较为普遍的是线性降维图像识别技术,该技术拥有使用简单、操作便捷的优势,然而在具体运用时,基于线性降维的图像识别技术会导致计算十分复杂,不仅消耗时间较长同时也消耗了大量的空间资源,无法满足现代图像识别领域应用需求。而基于非线性降维的图像识别技术可以在维持图像原本架构的基础上完成降维工作,从而有效推动了图像识别效率与精度的提升。比如说人脸识别系统中,在以往该系统识别速度较慢、成功率较低,这是因为该图像识别是在高维环境下进行的,而通过非线性降维图像识别技术的运用,可以很好的提高自身的紧凑性,极大改善了人脸识别系统的工作速度。
4 结语
图像识别技术在我国许多行业领域中有着非常广泛的运用,并发挥了十分重要的价值,拥有良好的发展前景。在将来图像识别技术将会获得进一步的发展,可以更加智能化的融入到人们的平时生活中,从社会发展层面来看,加强对图像识别技术的研究有助于提高其社会和经济价值,基于人工智能的图像识别技术也将成为未来必备的关键性技术之一。
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参考范文三：
引用格式：白艳,郭艳辉.基于人工智能的图像识别技术分析[J].电视技术,2022,46(08):140-143.
基于人工智能的图像识别技术分析
白艳；郭艳辉
郑州工业应用技术学院
摘要：图像识别技术在各个领域都有广泛的应用。本文分析图像识别技术的基本原理，从智能化、便捷化和实用性等方面分析图像识别技术的优势，从预处理图像数据、提取图像典型特征、图像匹配分类等方面探讨基于人工智能的图像识别技术应用过程，阐述基于人工智能的图像识别技术的应用前景和发展空间，以期提高图像识别技术的应用价值，为各个行业的创新发展提供技术支撑。
关键词：人工智能;图像识别;预处理;
Analysis of Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence
Abstract：Image recognition technology has a wide range of applications in various fields. This paper analyzes the basic principles of image recognition technology, and analyzes the advantages of image recognition technology from the aspects of intelligence, convenience and practicability. The process application of image recognition technology based on artificial intelligence is discussed in terms of extracting typical image features, image matching and classification, and expounding the application prospect and development space of image recognition technology based on artificial intelligence, so as to improve the application value of image recognition technology and provide technical support for the innovation and development of various industries.
Keyword：artificial intelligence; image recognition; pretreatment;
0 引言
基于人工智能的图像识别技术在交通领域、医疗领域、电力行业、智能支付、工农业生产等方面都有广泛的应用，提高了人们的生活水平，推动了各个行业的创新发展，在智能化技术和计算机技术的支撑下，图像识别和处理功能变得更加强大。
1 图像识别技术基本原理
图像识别是人工智能技术的核心组成部分。图像识别技术的具体应用是模拟人类眼睛的功能对所要识别对象的各类特征进行捕捉。图像识别的重点是对图像特征的判断、扫描。例如，字母A的特征是一个突出的尖角，字幕O的特征是一个圆圈，字母Y是一个锐角。图像识别技术在生活中的应用比较常见。例如，在智能停车场中，利用扫描设备准确识别车牌号，对停进车辆和驶出车辆的车牌号进行识别，可以提高停车场管理的智能化水平和智能化程度。除了对外在突出特征进行识别外，图像识别技术还可以对色彩、特殊信息进行识别，在识别过程中主要是对所识别对象突出的特征信息进行捕捉，也可以根据具体的场景和对应的需求，对所要识别内容的内涵进行分析[1]。为了更加真实地模仿人眼识别图像的原理，图像识别技术需要不断缩小与人眼识别图像的效果差异，利用计算机系统，在遵循计算机扫描特征和原理的基础上模拟人眼识别图像的过程和人脑处理图像信息的原理。
2 人工智能图像识别技术的优势
2.1 智能化
图像识别的智能化处理是基于人工智能图像识别技术的最大优势，结合实际情况来看，相比传统的图像处理方法来说，利用人工智能图像识别技术可以更加精确、直接地识别、分析和筛选图像信息内容，提高了分解结果的准确性。以目前应用最为广泛的人脸识别技术为例，利用人工智能图像识别的智能识别技术，将实时采集到的人脸数据与数据库中提前储存的人脸数据信息进行对比，利用智能化的人脸识别技术提取人脸信息，将人脸信息转化为数据信息用于安全识别的密码设定，实时获取的人脸数据信息与数据库中预先储存的人脸图像信息相匹配时时完成人脸解锁功能的设定，在手机人脸设备解锁以及人脸识别智能支付等方面有着广泛的应用[2]。基于人工智能的图像识别系统功能更加复杂，所要处理的信息量大，处理难度高，不仅能进行简单的图像识别，也能对图像信息进行自动化处理，同时可以进行深入分析、研究、挖掘和对比，其智能化程度和庞大数据信息处理模式是传统电脑处理图像功能不具备的。
2.2 便捷化和实用性
便捷化和实用性也是基于人工智能图像识别技术的优势。图像识别技术的应用范围广泛，应用场景多样，在人们生活、工作中比较常见，基于人工智能的图像识别技术可以展现出其便捷性和实用性，在实际应用过程中，不需要经过复杂的图像处理流程就能高效、快速地完成难度较大的数据处理任务。例如，现阶段大力推广的刷脸支付和刷脸开锁功能，消费者无需使用密码就可以完成支付和解锁，这也是基于图像识别技术发展而来的新型密保系统，相比传统的密码输入方式，不仅具有便捷性和实用性，其保护功能的安全系数更高。
3 面向人工智能的图像识别技术过程解析
3.1 预处理图像数据
图像预处理是智能化图像识别技术的重中之重。图像识别的准确度以及重要、关键图像信息的识别、分析、对比的最终结果，都与图像预处理阶段的工作息息相关。图像数据预处理是基于人工智能图像识别技术应用效果最为关键的环节。通过联合图像预处理技术和智能识别体系，可以及时、快速、准确、全面地扫描和捕捉所识别对象的特征，为后续图像数据的处理以及相关功能的完成奠定基础。利用预处理图像技术，可以降低图像识别的工作量和工作难度，缩短图像识别所需的时间。图像预处理技术应用的关键点在于提高辨识效率，在具体应用时要应用降噪、去雾等工序，通过层层筛选将质量不佳、应用效果较差的图像经过综合预处理的方式提高清晰度和辨识度[3]。
3.2 提取图像典型特征
提取和选择是图像特征提取的关键工作任务。所要识别的目标图像有很多的特征点，不同的特征点对应着具体的特征子集。科学合理地选择和选用特征点，是提高图像识别效果、保证最终识别结果准确度和完整性的基础和前提。根据图像识别技术的具体应用情况来看，所要识别的目标图像特征点主要表现在空间关系特征、图像形状、图像纹理、颜色特征等多个方面，基于人工智能图像识别技术的应用，一般情况下将颜色作为第一捕捉特征，其次考虑空间特征、目标图像的体积特征等。但是在图像识别技术具体应用时，要以智能化图像识别技术的具体应用场景、需求以及应用方向具体设定。目标图像所包含的信息数据内容比较多，想要提高图像识别技术的应用效果，必须对目标图像的具体特征进行区分和划分。例如，电力企业在应用基于人工智能的图像识别技术对架空输电线路进行巡检时，要提取线路的纹理特征，并根据输电线路检修、维护工作的开展需求制定具有针对性的巡检方案。根据以往工作经验，确定输电线路存在问题时输配电电缆的纹理特征，才能提高对问题线路的辨识度，提高输配电线路巡检工作的有效性和针对性。
3.3 图像匹配分类
图像匹配分类是智能化图像识别技术的最后一个流程，也是关键的工作步骤。图像匹配分类工作的开展，建立在预处理图像数据和提取图像典型特征的基础上，以这两个工作环节获取的结果数据为参照，提取数据库中相同图片的信息，展开特征分析。仍然以电力企业输配电线巡检工作中图像识别技术的应用为例，在智能化图像识别技术的图像匹配分类中，必须按照图片的特点调取数据库中与其相对应问题的处理信息，为技术人员分析、判断、评估工作的开展提供必要的支撑，以提高图片处理效率和匹配率[4]。
4 人工智能图像识别技术的应用路径
4.1 模型识别法
模型识别法在智能化图像识别技术的应用中发挥着至关重要的作用。图像识别技术的应用通常要处理海量的数据信息。模型识别法技术是在传统图像识别技术的基础上发展而来。该技术以数学原理和数学模型为基础，根据图像数值、曲线和形状等方面的特征，自动完成图像识别的各项步骤。模型识别法最重要的步骤是学习步骤，在该步骤中，通过信息的采集、保存构建较为全面的图像信息数据库，为后续与图像信息分析、挖掘、识别、提取相关的工作步骤提供全面的数据支撑。与其他智能化图像识别技术相同的是，模型识别法在实际应用中也会出现识别错误、识别不准确、不全面、不及时等诸多问题，如果学习步骤不正确，会增大上述问题的影响范围和影响程度。以模型识别法在医疗行业中的具体应用为例，其在实验室检测、医学临床检测、医疗设备规格检测等场景中应用都比较广泛。以在医学临床检测领域中的具体应用为例，模型识别技术在X射线透视图、核磁共振图中的应用比较常见。该方法的应用可以帮助医护人员及时、准确、全面、客观地完成图像分析，了解患者影像，以具体、准确、全面的数据为参照，通过对异常点的分析找出对应的症状。但相比其他图像识别技术来说，模型识别法在实践中应用的时间不长，有些功能不太完善，需要进一步加强与人工智能技术的融合，才能充分发挥出该项技术的重要应用价值。
4.2 神经网络形式
相比其他技术来说，神经网络形式在基于人工智能图像识别技术中的应用最为广泛和普遍，如其在交通领域中的应用可以充分发挥出该项技术的诸多优势。与前文提到的模型识别法原理相同的是，神经网络形式的图像识技术也是以传统的图像识别法为基础，综合应用神经网络方法构建一套新型的识别模式。顾名思义，神经网络形式是利用动物和人类神经网络系统的原理进行高度模拟，完成复杂的图像识别[5]。与模型法等方法不同的是，基于神经网络形式的图像识别法的运行更加复杂，数据信息、图像信息的处理流程更为烦琐，对专业技术要求高，应用成本也比较高。但是与之对应的，图像数据的处理效率、信息提取分析效果也更为明显。
现阶段常用的神经网络形式主要有前馈网络、反馈网络、相互结合型网络、混合型网络四种形式。不同形式的网络形式其组成不同，特征也存在差异。以前馈网络为例，该网络形式由多层组成，该形式的主要特征是相邻层之间的神经元相连接，同层各个神经元无法连接，各神经元从上一层得到多个输入，利用下一个节点传输到下一层的各个神经元中，结构如图1所示。
图1 三层前馈网络结构图
从神经网络中的前馈网络形式来看，反馈网络的特征是各节点在接受输入信号的同时可以接收其他节点的反馈，包含神经元输出信号返回自身的环绕反馈。具体结构如图2所示，是一种用于图像分类的卷积神经网络架构图。应用该神经网络架构图，可以针对交通领域不同场景下的图像识别需求，帮助交警进行交通管制、视频检测、智能化的违章拍摄等，保证车辆的安全，提高了交通管理、违章拍摄以及处理的工作效率。
4.3 非线性降维形式的应用
除了模型识别法和神经网络形式之外，非线性降维形式也是人工智能图像识别技术中非常重要的内容。该形式是在高维识别技术的基础上发展而来的。相比前两种技术，非线性降维形式的环境适应能力强，可以在图像分辨率较低的场景下工作，这一特征使得该项技术在实际应用中可以产生多维性的数据信息，数据的准确度、全面性都比较高。但是结合非线性降维形式的具体应用来看，受到计算机技术、数据处理软件、人工智能技术、算法算力等方面的影响，该项技术尚处在发展阶段，实际应用中仍然存在诸多问题，想要取得技术突破，需要从线性和非线性方面着手进行深入研究。
图2 一种用于图像分类的卷积神经网络架构图
常规的非线性降维算法包含PAC、LDA、MDS、Isomap、LLE等。不同算法的优势、缺点和适用场景存在很大的区别，在具体应用中要根据应用场景的具体需求而定。以PAC算法为例，其优点是理论基础扎实，概念较为简单、设计方便，具有最优线性重构误差。缺点在于在高维的数据特征向量计算中适用性较差，主成分个数的确定没有较为清晰的标准，在非线性数据处理中不适用。
5 人工智能图像识别技术的展望
随着科学技术、网络技术、通信技术和信息技术的不断发展和进步，人工智能中的图像识别技术也取得了蓬勃发展，在不断优化、升级和完善中。结合实际情况来看，现阶段图像识别技术虽然在不同场景中以不同形式得到了广泛应用，且有些技术已经非常精准和先进，但是仍然存在很大的优化和改良空间。从基于人工智能的图像识别技术的未来发展来看，高分辨率和急速传输、多维角度、应用范围持续拓展将是智能化图像识别技术的主要发展方向和发展趋势。在人工智能领域，图像识别技术虽然具备了高清晰度和较高的信息处理能力，但是在数据处理中仍然存在很大的误差，对信息设备处理产生了一定影响，而导致这一问题的主要原因是计算机硬件设备的功能和性能不稳定。在未来发展中，技术人员要根据图像识别技术应用场景的具体需求，加大软件技术和硬件技术的改良，突破技术瓶颈[6]。
6 结语
在信息技术、网络技术持续发展的背景下，图像识别技术得到了完善和优化，应用场景增多，应用范围不断拓展。以人工智能为基础的图像识别技术可以满足不同场景图像提取、图像信息分析的需求。在具体应用中，技术人员要明确模型分析法、神经网络形式、非线性降维形式等技术的优势和不足，根据应用场景的具体需求构建完善的图像识别系统，提高图像识别技术的应用价值，为各个行业的创新发展提供技术支撑。
参考文献
[1]李丽亚.人工智能中图像识别技术的发现与应用研究[J]长江信息通信, 2022 ,35(1):134-136.
[2]邱燕玲面向人工智能下图像识别技术的应用分析[J]电脑编程技巧与维护, 2021(3):123-124.
[3]李赫.人工智能中的图像识别技术分析[J]无线互联科技, 2021,18(17):93-94.
[4]胡贵恒基于人工智能技术的人脸图像局部细节信息识别研究[J]沈阳工程学院学报(自然科学版) , 2021,17(3):66-70.
[5]孙成会,薛凯叁基于人工智能的图像识别技术分析[J]电子测试, 2020(16):139-140.
[6]甘华生面向人工智能算法下图像识别技术分析[J].中国新通信, 2020(22):40-41.
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