计算机人工智能识别技术的应用探讨

唐 华

(天津市工业和信息化研究院 天津 300000)

随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速发展，人工智能识别技术应运而生，成为一种新兴计算机技术，在各行各业、各个领域的应用范围不断扩大，为经济增长、社会发展提供重要基础保障。

计算机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,它是一种自动化、智能化、科学化计算机技术，通过将人类思维模式从抽象化到具体化，进行准确识别、科学判断和准确模拟，最终通过计算机程序完整体现出来。计算机人工智能识别技术被广泛运用于各个领域，与其他计算机技术相比，人工智能识别技术的应用前景更为广阔，能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。近年来，计算机人工智能识别技术在我国相关领域中取得一系列显着应用成效，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,尚未形成一套完整的运行体系，整个应用过程依然面临诸多瓶颈问题。

计算机人工智能识别技术是指借助人力所制造的智能化设备来代替人力进行工作的机器被称为人工智能化机器。目前，人工智能化设备主要借助计算机来作为基础，结合人工的方法和科学技术，将人类的思维和智慧融入设备中，使得制造出来的机器更加的智能化和自动化。人工智能化技术的发展离不开科学技术的发挥。随着社会的不断进步，科学技术也在不断的发展，从传统的自动化机器向人工智能化的方式进行转变，其中运用到的知识不仅仅是单纯的计算机知识，还包含其他学科的知识。自计算机技术发展以来，全新的技术和方法都进入了工程化的阶段，有效促进了工业技术的进一步发展。基于此，人工智能识别技术也得到了飞跃的进步，主要应用领域包括智能语音识别、智能视觉识别、人工神经网络等。

一、智能语音识别

智能语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。

语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。

语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

语音人工智能识别技术作为计算机人工智能识别技术的一项核心技术，长期以来，深受国内外学术界的高度重视。与此同时，语音人工智能识别技术被广泛应用于各行各业、各个领域，其技术和产品优势十分鲜明，在语音电话、语音通信、语音交互等方面取得显着应用成效。但语音识别还是有一些缺点的。语音随时间而变化，所以必须使用生物识别模板。语音也会由于伤风、嗓音沙哑、情绪压力或是青春期而变化。语音识别系统比指纹识别系统有着较高的误识率，因为人们的声音不像指纹那样独特和唯一。对快速傅立叶变换计算来说，系统需要协同处理器和比指纹系统更多的效能。

二、智能视觉识别

智能视觉识别技术成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。智能视觉识别集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化接口能力。人工智能识别技术的应用前景更为广阔，能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。

一般来说，智能视觉识别包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别(身份确认或者身份查找)。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。对人脸进行扫描，进而进行身份信息的识别和判断，通常所扫描的部位是人的眼睛或脸部结构。人脸识别技术通过局部放大，自动进行人脸部关键特征信息的收集、识别，通过调节亮度，提高识别结果的精准性。

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域，如金融远程开户、服务人员身份监管、企业刷脸考勤、门禁系统、酒店自助入住、民事政务自助办理、人脸识别支付等。

尽管视觉识别技术非常方便，便于人们进行身份的认证，但是在实际应用过程中，依然面临以下几个方面的瓶颈问题: 一是由于人们脸部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也随情绪、外部环境的变化而改变，数据库中的人脸表情数据十分有限，从而之间影响到人脸识别效果; 二是人脸结构、轮廓均会跟随外部环境、个人情绪、年龄等发生改变，从而造成识别效果并不明显; 三是受到外部环境，诸如光线之类的因素影响，人工智能视觉识别同样面临不确定性因素。现阶段，人工智能视觉识别技术在我国相关领域已经取得一系列显着成效，但是在实际应用过程中，依然面临较大的瓶颈问题，比如: 脸部表情、脸部轮廓、脸部结构、发型、化妆、外部光线等的不同，都将给人工智能视觉识别带来巨大的挑战和识别压力。

三、人工神经网络

人工神经网络指的是经过大量简单处理单元创建形成的并行互联网络系统，能够模拟人脑系统，并且具有人脑的多种基本功能。人工神经网络的工作原理是通过模拟人脑神经组织构造过程中得到的启发，试图通过人工神经网络处理大量单元，包括电子元件、人工神经元和处理元件。尽管人工神经网络并不能等同于人脑，也不能完全发挥出人脑所有作用，但是却能够通过人工智能识别技术帮助人类进行自动化、智能化事件的处理。

结语

总而言之，计算机人工智能识别技术现如今已在人们生活、工作中得到广泛推广，不仅可对商品信息进行准确扫描，获取商品价格；还可实现对指纹、声音、人脸进行有效鉴定，识别用户身份，为人们生活、工作创造了极大便利。某种意义上而言，人工智能识别技术是计算机技术的一次革命性发展，推动了计算机不断趋向于自动化、智能化。因而，计算机人工智能识别技术相关研发人员必须要革新思想观念，不断钻研研究、总结经验，提高对人工智能识别技术及人工智能识别系统内涵特征的有效认识，推进对计算机人工智能识别技术的科学合理应用，积极促进计算机人工智能识别技术的健康稳定发展，不断推进对计算机人工智能识别技术的科学合理应用。