计算机人工智能识别技术的应用探讨

摘 要：人工智能识别技术是在计算机应用技术的基础上衍生和发展起来的科学技术，目前在很多领域都得到了重视和应用。由于人工智能识别技术的发展时间较短，很多关键环节尚未攻克，在使用过程中经常会出现各类问题，给使用者带来巨大的困扰。本文将对人工智能识别技术的产生、发展情况加以论述，并对各个类型的人工智能识别技术的应用瓶颈加以分析，以增加我们对人工只能识别技术的了解，为相关领域的研究提供参考。

关键词：计算机；人工智能识别技术；应用

一、人工智能识别技术概念

人工智能识别技术就是用计算机来模拟人的智能，使计算机能够按照人的思维模式识别和计算的一种先进的科学技术。将人工智能识别技术应用到机器中，就会赋予机器特定的功能，使其能够识别特殊的声音、图像、指纹等等，例如企业在门上安装指纹识别系统，进出都要扫描指纹，可以有效的识别工作人员的指纹，能够防止工作人员迟到早退，杜绝其他人员非法进入企业等等。在实际的生产和生活中应用人工智能识别技术，还能够大幅度的减少人力资源的投入，提高工作人员的工作效率。

二、人工智能识别技术发展现状

人工智能识别技术最早源于国外，经过了多年的发展研究很多国家已经建立了较为成熟的技术体系。我国的人工智能识别技术起步较晚，近年来随着各国科技的交流合作，为我国的人工智能识别技术提供了新的发展契机，目前该技术已经得到了显著的提高，我国人民的生活因而得到了明显的改善。然而我国的人工智能技术中仍然存在一些缺陷，与发达国家之间还存在一定的差距，这些都是如今我们急需解决的问题。

三、人工智能识别技术分类

人工智能识别技术按照识别物是否具备生命体征可分为无生命识别技术和有生命识别技术，每种技术都有其特定的应用。下面将分别对这两种技术的应用情况进行简单的介绍。

1、“无生命”识别技术

（1）条形码识别技术

该项技术主要包括一维条码技术和二维条码技术，后者是在前者研究的基础上发展起来的，二维条码技术的信息容量、中英文字符显示、信息密度以及纠错能力等更加先进，这项技术逐渐成为重要的信息标识和信息采集技术，并被广泛应用。

（2）智能卡技术

该技术主要通过智能卡进行自动识别。智能卡是一种“集成电路卡”，它可以独立运算和储备，可与计算机系统完美结合，完成信息采集、传输、管理、加密等工作。这项技术在物理领域应用广泛，如物品身份追踪与验证、车辆识别等。

（3）射频识别技术

该技术是一种非接触式的自动符号识别技术，利用无线电磁波对相应的目标进行读取和识别。其中无线电信号利用电磁场将数据从物品上的标签传输出去，从而达到自动辨识和跟踪的目的。该技术主要对物品进行标识，它的发展可能取代现在广泛应用的条形码技术，最终成为物品标识管理的有效手段。

2、“有生命”识别技术

（1）声音识别技术

该技术是通过识别用户的声音进而对其身份进行鉴定的智能识别技术，原理是根据每个人的声音特点不同，从音质、音调、音色等多个方面辨识声音，用户声音的所有特征必须全部符合系统记录才能够通过鉴定。

（2）人脸识别技术

该技术是通过扫描人体脸部的特征以达到鉴别身份的目的，一般情况下是鉴别瞳孔或者扫描整个脸部结构。该技术能够将局部区域放大分析，并自动搜索关键特征，调整当前环境的亮度，使鉴定结果更加准确。

（3）指纹识别技术

该技术是通过扫描人体指纹进行身份鉴定的智能技术，原理是每个人的指纹都不相同，无法找到指纹完全一样的两个人，通过指纹识别技术能够精确鉴定用户的具体身份。

四、人工智能识别技术的应用瓶颈

1、声音识别技术应用瓶颈分析

（1）声音识别系统不完善

我国各个地区的语言存在很大的差异，虽然普通话已经普及到大江南北，可是仍有部分地区的人们不会讲普通话。受到声音软件技术水平的限制，声音库中只收录了普通话，所以声音识别系统也只能识别普通话，不会说普通话或者发音不标准的人就无法使用该系统，这大大限制了声音识别技术的应用范围。

（2）易受干扰

声音识别系统的组成部分包括麦克风、听筒等等，这些元件对使用环境的要求较高，不能受到噪音、电磁、电波的干扰，否则会影响该系统的正常功能，使鉴定结果出现失误。

（3）不能智能判断

每个人的声音都不一样，在不同时间、环境下同一个人的声音也会出现差异，这给声音识别系统的鉴定工作增加了难度。而且有些软件具备录音功能，有些犯罪分子可以提前录下用户的声音，伪造成用户实施犯罪行为。

2、视觉识别技术应用瓶颈分析

（1）人脸识别

俗话说“人有相似，物有相同”，这就说明不同的个体之间可能存在相同的面部特征，对于人来说，可以很容易的将二者区分开，但是对于人工智能识别系统来说，仅仅是根据这些面部特征进行识别，就必然会将不同个体的同一特征相混淆，使鉴定结果出现偏差。同时，随着年龄的增长，人的面部特征也会发生变化，而且不同表情下人的面部也会呈现不同的状态，人脸识别技术无法预知用户脸部将要产生的变化，也不能将所有表情完全收录采集。以上这些都是目前人脸识别技术中无法攻克的难题，也是该技术未来研究的重点。

（2）指纹识别

科技的日益发展更新为造假行业创造了良好的生存条件，比如说每个人都有不同的指纹，这是我们独一无二的特征，而且终身都不会改变。在此背景下指纹识别技术应该是最科学、最严谨的人工智能识别技术。然而事实往往与之相反，由于人们常常接触不同的事物，容易在很多物体上留下指纹，只要稍加留心就可以采集到用户的指纹并进行复制和伪造，指纹识别技术不能识别这些假用户的指纹，容易造成很大的安全隐患，严重损害了用户的个人权益。

总结：计算机人工智能识别技术是生活中较为常见的智能技术，可以准确的扫描商品信息，计算商品价格；也可以通过鉴定声音、指纹、脸部特征确定用户身份，为人们的生活提供了巨大的便利。可以说，人工智能识别技术是计算机技术的一次伟大革命，促进计算机向着自动化、智能化的方向发展。我们应不断研究人工智能识别技术，并提高相关技术的科技含量，将人工智能识别技术与其他技术结合使用，使其在应用中得到不断的完善和创新，以早日达到世界领先水平。

参考文献：

[1]杨恒.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信.2014（01）

[2] 范银平.计算机人工智能识别技术的应用瓶颈分析[J]. 产业与科技论坛. 2013（16）

作者简介：刘乔辉（1977～），男，汉族，湖南浏阳人， 中山大学硕士研究生，软件设计师、讲师 ，主要从事模式识别、人工智能技术研究。