人工智能识别技术及其应用

2019-04-28刘嘉瑞

电子技术与软件工程 2019年3期

文/刘嘉瑞

计算机人工智能识别技术是以计算机技术作为核心基础，逐渐衍生出来的一种新兴技术。计算机人工智能识别技术最为显著的特征就是应用范围广、具有一定高端性，当前已经被普遍应用在智能机器人领域、图像识别领域以及语音识别领域等。在计算机技术研究领域，未来计算机人工智能识别技术将具有更加广阔的发展空间，通过科学应用好该项技术，能够有效模拟人类思维和意识，并借助计算机程序充分展现出人类大脑思维，为人工智能核心功能提供有效输入。

1 计算机人工智能识别技术的主要类型

当前在计算机人工智能识别技术研究工作中，该项技术按照生命体特征可以划分为两种类型，一种是有着生命特征的生命识别技术，而另外一种则是不具有生命体特征的无生命识别技术。相关工作人员在实践应用计算机人工智能识别技术时，必须根据实际工作发展情况合理采用对应类型的人工智能识别技术，最大程度提高工作质量和效率。

1.1 有生命人工智能识别技术

有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术。在计算机人工智能识别技术研究领域中，有生命人工智能识别技术被应用在三个不同工作领域中：

1.1.1 语音识别

语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出声音的科学有效识别，正确判断出声音是否属于对应的人。众所周知，在实际生活中不同人会发出不一样的声音，通过运用人工智能语音识别技术能够对人体发出声音的音色、音调以及印制展开深入分析和研究，从不同方面有效判断辨识出声音属于对应之人的身份。

图1：人脸识别技术图解

图2：条形码识别技术运行原理

1.1.2 指纹识别

人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求。人工智能指纹识别技术是基于每个人的指纹都是不一样的，在指纹识别技术辅助应用下能够进行精确的身份验证。

1.1.3 人脸识别

人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份。如图1所示，为人脸识别技术图解。

1.2 无生命识别技术

无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术也主要包括了三种：

1.2.1 射频识别技术

这一技术是利用符号识别技术工作原理进行的，在电磁波技术的支撑下对相应目标进行验证，以对对象进行跟踪识别，从而满足人们的实际工作要求。

1.2.2 智能卡技术

在目前人工智能识别技术中，通过有效应用智能卡技术可以进行高效准备的识别。智能卡技术的优点在于能够独立运算、自主工作，该项技术与计算机系统相结合，经过数据收集、管理与验证等一系列操作，完成对不同事物的科学有效验证。

1.2.3 条形码识别技术

在人们实际生活中，接触最多的人工智能识别技术可能就是条形码识别技术。这一技术利用智能设备扫描条形码以获取相关信息并进行识别。扫描条形码中所获得的一系列信息能够有效满足人们的工作需求。如图2所示，为条形码识别技术运行原理图。

2 计算机人工智能识别技术的应用发展中存在的主要问题

2.1 视觉识别技术应用发展相关问题

2.1.1 指纹识别

科技作为一把双刃剑，在给人类工作生活提供便利之处的同时，也给欺诈造假行业创造出了丰富的手段。就比如，在指纹识别技术应用中，虽然说不同人的指纹是完全不一样的，并且无法进行改变自身的指纹。指纹识别技术可以说是一项最为严谨和科学的人工智能识别技术，能够充分保障人们的信息安全。然而，实际情况是在生活中人们时常会接触到各种事物，在不同物体中会遗留下自己的指纹，而这些指纹很容易被那些不法分子利用高科技进行复制和伪造，这样一来就会致使产生较大的安全隐患，不法分子会利用造假的用户指纹去进行牟取不良利益，从而严重损害到用户的切身合法利益。

2.1.2 人脸识别

在人类社会中不同个体之间的面部特征往往都会有着一定区别之处，就算是双胞胎在面部某个细节之处也会存在各自的特点。虽然说在生活中我们凭借记忆能够很好区分不同人的面部特征，但是对于现行的人工智能识别系统来说，倘若只是简单根据常规个体面部特征去进行智能识别工作，就会导致将不同个体的同一面部特征相混淆，这样一来就会导致产生错误的鉴定结果。除此之外，随着时间的推移人类在成长过程中面部特征会发生较为明显的变化，并且个体在不同情绪表情下面部会表现出不同的状态，人脸识别技术难以科学准确预知到用户面部会发生的各种变化，也无法做到将用户所有情绪表情面部特征收录到智能识别系统中。这些都是在人脸识别技术研究领域中有待解决的问题，是每个相关工作人员都要认识到的未来研究工作重点。

2.2 声音识别技术应用发展相关问题

2.2.1 声音识别技术易受干扰

在智能声音识别技术研究领域中，声音识别系统涵盖了听筒、麦克风等装置。声音识别系统在实际运行过程中，内部元件容易受到外界各种因素的干扰，比如电磁、噪音以及电波的干扰，这些元件对使用环境有着较高的要求，会在外界因素干扰下影响到声音识别系统的稳定正常运行，从而难以发挥出声音识别技术的作用和充分保障用户声音鉴定结果的科学准确性。

2.2.2 声音识别系统不够完善

我国声音识别系统的运用针对的是普通话用户群体，而在我国各个地区中还存在着较多人的并不会说普通话，他们所说的地方话会存在各自的口音特色，并且由于我国地域辽阔，存在着众多的地方化。由于目前我国人工智能声音识别技术发展还不够完善，声音识别系统数据库中仅存储了用户数量最大的普通话用户群，所以声音识别系统仅仅能分辨出普通话用户，这样也就一定程度限制了声音识别技术的应用范围，那些还不会使用普通话的用户无法体验到该项技术的便利服务。

2.2.3 无法智能判断

在人们实际生活中，不同主体在不同空间、不同环境下所形成的声音都存在一定差距，这样一来会影响声音识别系统的精准识别。与此同时，由于在市场上存在着各种专业录音软件，一些不法分子为了牟取不良利益，会利用这些专业录音软件去收集到目标用户的声音，然后利用他人声音去实施各种犯罪行为，起到混淆现场信息的作用。

3 计算机人工智能识别技术的实践应用

3.1 计算机人工智能识别技术在机器人领域的应用

机器人最早出现于20世纪70年代，发展至今机器人技术已经呈现出显著的智能化发展趋势，人类社会通过运用各种先进的机器人技术能够能够完成各种特殊危险的操作。就比如，将机器人设备应用在危险区域的探测工作中和救灾排险工作中。机器人的智能化发展离不开计算机人工智能识别技术的科学应用，基于人工智能识别技术辅助应用下，机器人才得以发挥出自身的各项功能，为各行各业创造出众多现实价值。计算机人工智能识别技术的有效应用，能够让机器人听懂人类的不同语言，根据人类下达的语音指令完成各项操作。在机器人语音输入控制系统中应用人工智能语音识别技术，能够让用户直接运用声音下达各种命令要求，机器人会及时作出正确的响应[3]，这样一来不仅能够打破传统人工键盘信息输入效率低的弊端，还可以极大方便人际之间的交互作业。当然，计算机人工智能识别技术在机器人领域中的应用还是存在着一定问题，就比如机器人造价成本过高、智能性能不够完善以及机器人低端过程等，这些问题都需要研究人员进行有效突破解决，加强对人工智能识别技术的感知功能深入研究应用，提高机器人对不同环境的适应性和应用灵活性。

3.2 计算机人工智能识别技术在语音识别领域的应用

计算机人工智能识别技术在语音识别领域中的有效应用，能够实现智能机器人了解掌握好人类使用的各项语言，这样就能够促使人类与机器人机进行有效交互。基于人工智能语音识别技术辅助应用下，用户不再需要使用键盘输入信息，而是可以直接采用语音控制系统发布相关命令，人工智能语音识别系统会对输入的语音指令进行识别，并根据输入的语音内容完成对应的操作。人工智能语音识别技术的应用能够最大程度提高系统的命令执行工作效率，并且还能够杜绝由于人工键盘信息输入错误导致的相关问题。计算机人工智能识别技术在语音识别领域的应用较为广泛，人们熟知的有声控语音搜索系统、声控智能家电等。当前，人工智能语音识别技术还存在着系统不够完善、语音识别词汇量少、语音口音识别难等一系列问题，需要相关工作人员进行深入研究开发，不断提高语音识别技术应用水平，扩大语音识别技术应用范围。

3.3 计算机人工智能识别技术在图像识别领域的应用

计算机人工智能识别技术在图像识别工作中的研究应用时间较短，与其他智能识别技术相比较，图像识别技术本身应用难度角度较大，造成这种情况的主要原因是图像涉及到众多内容，比如常见的字符、图画以及声波信号，图像的广泛性和丰富性特征都会加大图像识别技术的应用难度。当前，图像识别技术被广泛应用在医学、工农业以及公共安全等领域中。就比如，在医学领域中通过运用心电图识别技术完成对病人的医疗诊治，判断出患者是否存在对应的疾病问题。公共安全领域所应用的人工智能识别技术主要包括了指纹识别技术和人脸识别技术，这两项人工智能识别技术的应用能够一定程度保障用户的信息安全。虽然说图像识别技术在我国发展水平有限，还需要技术研究人员的进一步创新研发，有效提高图像识别技术的特征抽取和特征选择功能，充分保证图像识别技术的工作质量和效率，为人们工作生活带来更多便利之处。