计算机智能化图像识别技术及应用

恽鸿峰

长春光华学院电气信息学院，吉林　长春　130000



计算机智能化图像识别技术及应用

恽鸿峰

长春光华学院电气信息学院，吉林长春130000

摘要：随着科学技术特别是互联网技术的快速发展，计算机智能化图像识别技术也越来越成熟和完善，在很多领域都得到了很好的应用，在国民经济的诸多领域也发挥着日益重要的作用，本文通过介绍计算机智能化图像识别技术的基本原理和系统特点，进而阐述其在国民经济中的主要应用。

关键词：计算机；图像识别；智能化；应用

计算机智能化图像识别技术主要利用计算机系统对输入的图像进行处理和分析，进而对不同的对象进行有效的区分和识别。得益于信息技术的迅猛发展，计算机智能化图像识别技术也发展的越来越完善和成熟，在越来越广泛的发挥着日益重要的作用。通过利用计算机智能化图像识别技术，可以有效辅助我们快速完成对象的识别工作，准确性和效率都大大高于凭借人类感官来进行对象的辨认和识别，支持我们从复杂冗繁的信息中快捷地提取所需要的有效信息，从而更好地支持管理决策和日常控制。

一、计算机智能化图像识别技术概述

(一)计算机智能化图像识别技术主要技术内涵及原理

计算机的图像识别技术，主要通过使用计算机系统对输入的图像进行处理和分析，进而识别出不同对象。同时由于计算机具有短时间进行大量数据运算和分析的特点，将其运用在图像识别上，可以大大提高识别质量和效率，同时随着智能化技术的成熟和完善，其应用领域也更加广泛，将智能化技术与计算机图像识别技术有效结合，它通过对图像类型信号进行智能化处理，然后转化为数字信号，然后利用计算机系统对信息进行处理和分析，从而实现快速识别。计算机智能化图像识别技术自身的数据传输和存储更加便捷，且具有良好的抗干扰能力，具有非常广阔的发展前景。

计算机图像识别在技术上通过融合新一代的智能化处理技术，可以支持在多个行业很多领域中的图像快速设别要求，实现了识别技术上的重大飞跃，与传感器和色彩的低照度处理技术完美融合后成为一项全新的技术，它大大优化了摄像机和监控设备的成像效果，使拍摄的图像更加清晰，易于识别，提供了更为优质的影像材料，同时，又通过配备高感光度镜头，可以实现在低光或无光的情况下摄像机仍然能够较为清晰地完成拍摄要求，也避免了额外设置阵列红外灯进行补光。计算机智能化图像识别技术，实现了全天候的连续有效的拍摄，减少了受外界光线变化的影响，不仅可以实现在白天完成高清晰度彩色影像的拍摄，即使在晚上或光线较弱时也能够保证图像较高的拍摄效果。

计算机智能化图像识别系统通常涵盖五个部分.主要识别过程是通过将所要识别的图像录入或传输到计算机，利用计算机对相关影像资料进行处理和分析，进而根据所要求的特征对识别的图像进行匹配和分类。具体来说，首先是图像的输入，指的是将已经采集到的图像资料输入到计算机；接下来是计算机的图像预处理，利用计算机处理技术，分离需要识别的目标图像的图像区域和背景区域，并将目标图像进行细化和强化，进而提高计算机智能化图像识别的后期处理速度和效率。需要特别指出的是，为了最大限度的确保后续还原图像的保真效果，避免差别虚假的识别特征，可以用数值将目标图像的特有特征加以标识。在计算机智能化图像识别系统中，要实现准确地识别出当前输入图像的主要特性，需要利用计算机处理技术对当前输入的图像与计算机数据库中的图像进行分析和对比。

一般来说，计算机智能化的图像识别技术常用的方法主要有：统计识别法、句法识别法与神经网络识别法。

1.统计识别法

统计识别法是可以实现最小分类误差的一种方法。通常情况下，实际图像中背景区域与识别目标在线性上，难以进行分割，统计识别法基于数学中有关决策理论的知识，通过建立统计学的识别模型，对目标图像进行数据统计和分析，探寻目标图像中目标特征的相关规律和特殊性，最后通过归纳出对的图像特有的本质特征来实现有效的识别。

2.句法识别法

作为统计识别法的一种有效补充，句法识别法依据目标图像的符号特征对图像特性进行描述，主要原理基于语言学中句法层次的结构排列，利用分层表述的手段将复杂的图像简化为简单的多层子图像或单层图像，最终实现目标图像结构信息的有效突出和准确识别。

3.神经网络识别法

神经网络识别法，主要基于神经网络的原理和技术，利用神经网络的计算方法对目标图像进行有效识别。神经网络可以实现分布式处理与存储、大规模并行以及适应与自组织，因此，当需要分析判断的目标图像具有较多模糊与不精确的条件与特点时，神经网络识别法可以更加有效的进行分析和识别。

(二)计算机智能化图像识别技术的特点和优点

1.计算机智能化图像识别技术的主要特点

(1)较大的信息量。计算在进行智能化的图像识别时，需要计算机具有较大的存储空间以及相对较高的硬件配置以支持后续大量数据快速处理的需要。同时，由于图像信息的特点，其较一般语言信息，需要相对更宽的频带，在涉及计算机的成像、传输以及图像信息的存储和处理过程中还需要多种数据处理及分析的技术支持。

(2)图像间相关性大。在计算机智能化图像识别技术中，图像的每个像素之间都有一定的联系和关联，首先，需要压缩输入的各种图像资料信息，并利用计算机系统对图像信息进行分析、归类和匹配。针对三维景物的选取，由于输入的图像无法详细地体现三维景物的相关几何信息，需要根据其特点和具体要求对三维景物进行必要的假设和重新测量，以支持三维景物的相关数据及参数需要。需要注意的是，在后续计算机图像识别的过程中，还需要技术人员，根据目标三维景物的特点，针对识别过程中的困难和问题，对计算机的识别过程进行必要的引导和协助。

(3)受人为因素影响较大。正是由于计算机智能化图像识别过程中，在后期处理中人的参与和评价，因此不可避免的会受人为因素的较大影响，而人为因素由于受到人类自身感知特点和兴趣好恶的影响，往往会造成或多或少的认知偏差。因此，在识别过程中，通过设置必要的条件和辅助参数，使计算机更加贴近人类的认知习惯和感知特点，以更为符合我们图像识别的现实需要。

2.计算机智能化图像识别技术的优点

(1)精确度高。由于运用计算机处理技术，我们可以实现模拟的图像的数字化处理转换，使其转化为利用计算和识别的二维数组，同时运用普通的扫描设备将图像的像素转化为32位。这些数据化的图像信息，图像更为准确和利于计算机处理，还可以实现很好的真实性，这样，运用计算机智能化图像识别技术就可以更大限度满足用户对图像精确度的要求。

(2)表现性强。计算机智能化图像识别技术可以针对图像的主要相关因素进行有效的计算、分析和处理，计算机智能化图像识别系统可以实现在各种情况下对图像进行还原和再现，确保计算机在完成对目标图像的分析和识别后仍能保证图像较高的清晰度和成像效果。

(3)灵活性好。计算机智能化图像识别技术识别和处理图像时，可以根据具体使用需要，对目标图像进行放大和强化，以灵活的适应实际使用需要。通过对图像进行线性运算和非线性处理，从而有效识别目标图像。在对各种不同的图像信息进行正确地编码之后，在运用二维数据将图像的灰度进行组合就可以实现计算机上较为清晰的呈现。

(三)计算机智能化图像识别技术的研究现状

传统的图像识别技术主要经历文字识别、数字处理、物体识别三个主要发展阶段。在1950年，图像识别技术可以识别的目标对象基本是简单的字母、数字及符号。发展到20世纪60年代中期，得益于数字图像的进步和广泛应用，图像识别技术通过数字化的图像处理方法，可以实现更大的存储空间以及更为便捷的数据传输，也为图像识别技术的发展开辟了新的发展空间和应用领域。数字图像处理主要是表现在对物体的识别中的三维数据和图片的采集和感知。发展到智能技术和图像识别技术相结合的今天，有效的提高的图像识别的自动化水平以及识别的效率和质量，并广泛地运用到多种行业和领域之中，作为一种更为成熟和完善的图像识别和处理技术，计算机智能化图像处理技术还将伴随着计算机技术特别是智能处理技术的不断进步，对各种图像的类别和特征进行更为快速、精准和有效地对比和匹配，实现更好的识别效果。

二、计算机智能化图像识别技术的运用

(一)工程建设方面

计算机智能化图像识别技术在工程项目的建设过程中也展现出出色的辅助作用，通过智能化的设置和安排，相关零部件的检测和分类，对输电线路故障的分析和排查方面都可以运用计算机系统进行快速高效的完成。在具体工业生产中，施工人员运用计算机智能化图像识别技术可以实现对工程的焊接和装配的过程进行误差识别，从而及时发现施工隐患，保障工程质量。

(二)文学艺术方面

计算机智能化图像识别技术文学艺术方面也发挥着重要的作用。如在广播电视领域，运用计算机智能化图像识别技术对拍摄的画面进行处理和识别可以有效提升播出画面的清晰度，计算机通过对动态图像采集加工合成，形成完整流畅的电视画面。同时，通过对过程中人为失误和误差的识别，可以运用计算机系统进行及时的修正和调整，避免图像失真。在美术方面，计算机智能化图像识别技术可以适当调整艺术作品的像素和色彩，提升画面效果和逼真程度。在文艺艺术的其他领域，如服装设计、动画制作、等方面也展现出重要的实际作用。

(三)商务业务方面

计算机智能化图像识别技术在日常商务工作的作业更多的体现于员工的电子身份签到和身份识别，同时也可用于防伪和鉴定领域，以提高识别效果和精度。除此之外，计算机智能化图像识别技术还经常运用于航空航天事业和通信工程事业以及科学研究等领域方面，在国民经济建设中发挥着越来越重要的作用。

三、智能化图像识别技术的未来展望

(一)多维度的发展和更为智能化的控制系统

在计算机信息处理技术中，基于更为前沿的信息处理技术和硬件技术的升级更新特别是更为强大的处理系统，二维将会发展到三维技术，大大提升图像识别的精度和应用范围。也许在不远的未来，智能化的图像处理技术将更为广泛的应用于生产生活，同时在很多领域，将会更为细化功能配置，以满足用户更为个性化、智能化的使用需求。从目前的发展程度看，我国在智能处理系统领域与先进国家还有一定差距，还需要加大科技投入和产业升级，进一步提高我国的信息技术产业的综合实力。

(二)图像识别未来研究重点

1.三维重建

伴随着信息技术特别是计算机处理技术的进步，产品研发设计将会从二维向三维空间发展，特别是地图将由平面发展到三维的形态，更便于日常交通使用和导航指挥，除此之外，三维重建在考古研究方面也将发挥重大作用，再现历史上的遗址原貌。

2.虚拟现实

随着计算机数据处理能力和数据处理速度的大幅提升，虚拟现实技术将会越来越完善和成熟，视频传输技术和影像处理技术与智能化图像识别技术的有机融合，将会为未来虚拟现实的搭建和发展奠定基础。

3.智能化图像识别技术在未来的主要领域

智能化图像识别技术的不断发展，将不断拓展在日常生产生活中的应用领域。随着近些年信息技术的飞速发展，在生物医学工程、文学艺术设计、航天技术发展、军事监控、工业工程、通信工程等领域，智能化图像识别技术都将展现出更为卓越的实际应用价值，按照目前的发展态势看，其发展前景在未来将更为广阔，未来的计算机图像识别处理技术会在数据处理效果，影像传输速率，清晰度以及多维度方面得到更为长足的进步，大大提升图像识别的效率和质量，同时更为个性化和定制化的需要，将推动智能化图像识别技术更加多样化和功能细化，同时，计算机的图像处理技术随着智能化技术的完善，会进一步简化装置，实现更为便捷的操作，从各个方面提升使用效能，改变生活质量，在工业生产中，降低操作误差，实现更为规范和安全的自动化操作，提高产品质量。

四、结语

智能化图像识别技术可以提高自动化的图像分析、归类和处理，可以有效提升图像识别的效率和质量，随着我国经济的日益增长和信息技术的不断发展，计算机图像识别的智能化处理技术在国民经济中将发挥越来越重要的作用，应用领域也将更加广泛，在具体的生产生活应用中，要加强智能化图像识别技术的应用研究，特别是基础硬件的开发，进一步提升其智能化水平，进一步促进其在国民经济建设中，发挥更为重要的作用。

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中图分类号：TP391.41

文献标识码：A

文章编号：1006-0049-(2016)14-0054-02