计算机人工智能识别技术的应用与研究

李丽

摘要：计算机技术在目前得到了快速发展，在此背景下，人工智能技术也逐渐得到了广泛应用。在身份识别领域，人工智能识别技术相对于传统身份识别技术具有显著优势，因此应充分研究人工智能识别技术的具体应用，满足当前发展需求。

关键词：计算机;人工智能识别技术;类型;应用

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1672-9129（2020）03-0006-01

Abstract：At present， computer technology has been developed rapidly. Under this background， artificial intelligence technology has gradually been widely used. In the field of identity identification， artificial intelligence identification technology has significant advantages over traditional identity identification technology， so the specific application of artificial intelligence identification technology should be fully studied to meet the current development needs.

Key words：computer; Artificial intelligence identification technology; Type; application

随着时代经济的不断发展，计算机技术不断的改善以及创新，同时不断提高人工智能识别技术研发，使得人工智能识别技术逐渐改善，灵活的运用在各大行业。不仅为人民群众的生产给予了快捷的服务，还为人民群众的日程生活提供了便利服務。现如今识别技术运用范围较为广泛，例如采用计算机智能识别技术为基础的人工神经领域、机器人领域以及智能语音识别领域等，将计算机人工智能识别技术进行科学化的运用及发展，从而满足目前社会发展的需要。

1 计算机人工智能识别技术概述

计算机人工识别技术是指通过扫描设备及摄像头等识别设备，并利用计算机系统进行有效处理，自动完成对相关目标指令、数据信息、口令等进行智能识别的技术手段。通过模拟人类思维方式，由计算机对物理信号做出准确的判断，最终以程序形式表达处理结果。计算机人工智能理论最早产生于20世纪中期，进入21世纪后，关于该项理论的研究取得重要进展，人工智能技术也得到了实际应用。计算机人工智能识别技术最先应用于语音的识别，具有代表性的应用方式为智能手机的语音助手，其应用过程是将语音内容与手机指令做出有效结合。在语音识别技术的基础上，一些新型的人工智能识别技术也逐渐得到了推广，其中包括二维码扫描技术、指纹识别技术等。人工智能识别技术的产生与应用，对提高识别效率及准确度、减少人力资源投入具有重要意义。

2 计算机人工智能识别技术类型

2.1有生命人工智能识别技术。有生命人工智能识别技术同人具有密切的关联性，需要依靠人进行辅助完成各种识别操作。如，语音识别技术，前提是基于对识别者的语音等进行科学识别，按照一定的发声理论展开识别者身份或是口令的识别。指纹识别则是利用对人体的指纹的提前录制识别的方式，从而进行存储，在生产生活需要的时候，展开精确的身份识别。人脸识别技术，顾名思义就是对于人的脸部的结构特征进行识别存储和应用的技术手段。

2.2无生命人工智能识别技术。与模拟人体的生命特点的无关技术为无生命技术，目前，无生命技术有下面几种技术：①条形码识别技术。通过扫描条形码，进行科学化的分辨条形码存储的内容，进而满足信息化时代的需求。②智能卡技术。目前，通过智能卡的技术有效的开展智能识别，具备良好的单独的计算能力，与计算机的系统能够科学的融合，采用信息管理与验证以及采集的方式，开展有效的物质检验。③射频识别技术。针对符号进行合理的分辨，通过当前的电磁波的技术进行相对应的目标进行检验，进而实现辨别的目的，进而满足信息化时代的需要。

3 计算机人工智能识别技术的应用研究

3.1语音人工智能识别技术的应用。语音识别技术实现的基础就是需要计算机系统可以听懂人类的语言，并且按照人类的语言完成相关的工作指令。在当前人工智能领域中，该技术是人机语言交互的重要技术之一，同时也是研究的重点问题，伴随着一些语言智能识别技术产品的广泛应用，突出了人工智能识别技术的各种优势，比如声控电话，语音通信等。语音智能识别技术在应用时必须要排除周围一切的影响因素，这就突出了一个问题，就是在使用语音人工智能识别技术时，周围的环境必须较为安静，在公共场合是不能实现的，如果想要在嘈杂的环境中更好地应用语音识别技术，就必须要借助特殊的降噪麦克，只有这样才可以更好地应用语音人工智能识别技术。

3.2指纹识别技术。计算机人工智能识别技术中的指纹识别技术是相比比较传统成熟的细分类别，由于人们指纹输入存在国家强制力的参与，使得相关信息数据库相对完备度较高，在具体应用时能够保证较好的可靠性，通常也是各级政府机构愿意并希望采取的识别模式。指纹识别技术在实际应用过程中面临的主要瓶颈在于手指磨损时整体识别功能的大幅下降，由于手指具有的常用属性，有时发生微小损伤不可避免，然而指纹识别技术并未能表现出足够的自动修复性及灵活匹配性，这就限制了其发展上限。

3.3人脸人工智能识别技术的应用。该技术主要是依靠对人的脸部特征进行识别和分析，然后从储存的数据库中对人脸的特征进行比对，最终确定该人的个人信息。我国的人工智能技术发展迅速，但是在应用的工程中仍然存在一些问题。人的面部可能会因为一些外在因素的影响而发生变化，比如化妆，发型，环境等，这些因素都增加了人脸识别技术在应用中的难度。因为人类对于陌生面孔的识别也不是完全准确的，特别是对于一些有相似长相的人来说，虽然可以区分，但是不知道如何描述怎样进行鉴别，这样就在一定程度上增加了视觉系统图像采集的难度。

4 结语

综上所述，现如今，在信息化时代的背景下，人工智能识别的技术将会融入人民群众的日常生活中，不仅能够给予人民群众方便快捷的服务，同时还能提高人民群众的生活以及生产的效率，促进计算机产业与技术相互结合，从而达到时代的需要。但是，在目前计算机识别技术的应用过程中，存在许多不足之处，需要技术人员不断地改进，才能够提升计算机识别技术的运用效果。

参考文献：

[1]姜贝贝.计算机人工智能识别技术的应用[J].科技与创新，2018，（9）：153-154.

[2]李皓宇.计算机人工智能识别技术应用瓶颈探析[J].数字通信世界，2019，（11）：49.

[3]杨桂蓉.浅析计算机人工智能识别技术应用[J].建筑工程技术与设计，2019，（17）：5356.