人工智能中的图像识别技术分析

李 赫

（辽宁机电职业技术学院，辽宁 丹东 118000）

0 引言

随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术也不断朝着智能化的方向发展。特别是在一些识别难度较大的环境中，这种技术可以取代传统的图像识别方式，客观且准确地完成图像识别。因此，本课题研究具有十分重要的意义。

1 人工智能中的图像识别技术原理和过程

1.1 技术原理

人工智能中的图像识别技术，其原理复杂程度不高，与肉眼识别相比，二者并无明显的差异，仅在过程上有所差别。图像识别技术在识别图片时，会通过扫描的方式运用人工智能、虚拟现实技术提取图像特点，然后在数据库中找出与之类似的图像，最终完成对图像的识别和处理。目前，图像识别技术的应用领域十分广泛，在电力、医疗、工业等领域的应用较为普遍，主要负责图像处理和识别等任务。人工智能中的图像识别技术的原理：通过对不同类型处理方式的使用，不断积累数据，以实现分析图片和实际事物的目的。在此基础上，结合智能技术可以将二维平面图形转化为三维模型。正因如此，图像识别技术在医疗行业领域取得了良好的应用效果。比如：患者在生病后通过拍片的方式，即可明确发生病情的身体部位和原因[1]。

1.2 图像识别技术的识别过程

1.2.1 图像预处理

在图像识别技术中，图像预处理工作是首要步骤，其作用为获取信息，是图像识别的前提。图像预处理可以使图像识别系统更精准地找出图片特征，为后续识别创造有利条件，有利于缩短图片识别时间，降低图片处理难度。目前，图片预处理方式主要包括两种，分别是降噪和去雾。一般情况下，工作人员利用图像识别系统自带的预处理功能，即可将图片还原为高质量的图片。

1.2.2 图像特征提取

图像特征提取环节可分为两个步骤，主要是提取和选择。通常情况下，目标图像的特征点有多个，且各特征点对应的特征子集不同，选择合适的特征点，有利于提高图像识别的效率和质量。图像特征点主要包括颜色、纹理、形状和空间关系。其中，颜色属于第一捕捉特征点，但在进行局部特征捕捉时，纹理特征会取代颜色成为第一特征点。由此可见，在促进图像识别技术发展过程中，需要将其应用领域和识别需求作为依据，合理设计提取和选择方式。总体而言，图片中含有大量的信息，在运用图像识别技术识别图像信息时，需要对图片特征进行准确分析。比如：在电力领域应用图像识别技术进行输电线路巡检时，所提取的第一特征不能为颜色，应该是电线纹理特征，从而更好地发现线路存在的质量缺陷。

1.2.3 图像匹配分类

在图像识别技术中，图像匹配分类属于最后一个工作环节。将上述环节完成后获得的结果作为依据，从数据库中调取与之相似的图片信息，即可实现对图像特征的准确分析。比如：在电力巡检中应用图像识别技术，系统会将图片实际情况作为依据，从数据库中调取与之相匹配的故障处理信息，为研究人员制定故障解决方案提供支持[2]。

2 人工智能算法下图像识别技术的应用

2.1 模式识别

模式识别是人工智能算法下图像识别技术的重要模式，这种模型的基础为海量的数据，也可以将图像识别技术在模式识别中的应用，视为对图像识别技术的认知程度提升和数据积累后的必然结果。该模式可以使计算机的分析和数学算法有机融合，从而实现对图像特征的自动识别，并且还能在识别的同时，准确评价数据信息。学习和实现是模式识别的流程。学习过程的本质为储存数据信息，学习前，系统会采集图像信息，然后利用计算机分类和识别图像信息。识别效率和储存能力会被识别算法设计所影响，在学习后便可明确图像信息关键点。而实现过程的本质为判定图像信息与模板之间的匹配程度，因此这个过程也被称为对比过程。在实际应用阶段，计算机可以将原有记忆数据和信息作为依据，自动匹配和捕捉图像信息，最终达成图像识别的目的。但受技术条件限制，图像识别还存在一定的不足，具体表现为在识别特征极为相似的图像时，产生误差的概率较高。目前，这种图像识别技术在医疗领域取得了良好的应用效果，比如：医疗器械检测、核磁共振、实验室检测等，其应用有助于医生依据图像分析结果，确定病因，并制定治疗方案。

2.2 神经网络

在大数据时代下，图像识别技术在发展的过程中与多项技术相融合，其中神经网络技术便是代表性技术。其应用方式为集传统图像识别技术和神经网络算法于一体的新型图像识别技术。神经网络技术是人工智能技术的重要组成部分，与图像识别技术相融合，可以使两种技术的优势充分发挥。以人工神经网络为例，人工神经网络可以对人类神经网络进行模拟，具备学习能力，在经过大量的训练后，其识别率会直线上升，如表1所示。

表1 神经网络隐含层节点数目不同时的识别精度

与传统图像识别技术相比，基于神经网络算法的图像识别技术，在识别复杂图像时可以取得良好的效果，但技术应用成本却有所增加。这项技术的图像识别过程与传统图像识别技术相同，其优势主要表现为识别效率高和精度高，能够实现对图像的快速识别，同时还能依据图像特征进行分类处理。比如：目前在交通领域广泛应用的视频采集系统，所应用的技术就是基于神经网络的图像识别技术，其算法如图1所示。该技术的应用，可以使系统对车辆行驶信息高效识别，以促进交通管理效率和质量的提升。在智慧交通不断发展的背景下，使图像识别技术与智能机器人相融合，有利于推动交通管理方式的改革和发展[3]。

图1 交通领域图像识别算法

2.3 非线性降维

人工智能中的图像识别技术还包括非线性降维，这种技术属于高维识别技术，与上述两种图像识别技术相比，它可以在分辨率不高的情况下对图像进行识别。此类技术的处理方式为非线性处理，所产生的数据具有多维性特点，因此，在技术研究时需要解决的难点较多。具体表现为利用非线性降维技术识别图像，在短时内完成的计算量较大。降维主要包括两类，分别为线性降维和非线性降维。其中，较为常用的线性降维方法为主成分分析和线性奇异分析。虽然线性降维具有理解难度低的优点，但在实际应用阶段发现这种技术的运算过程复杂，且占据空间面积较大，识别图像需要耗费大量的时间。而非线性降维是在线性降维基础上发展的图像识别技术，该技术可以发现图像中的非线性结构，在降维的同时，不会对基本结构造成破坏，有利于图像识别速率的提升。因此非线性降维技术在农业生物环境、能源工程和人脸识别等领域的应用较为普遍，究其原因，主要是这些领域的图像识别难度较大，应用普通图像识别技术无法保证识别效率和精度，而非线性降维技术的应用，能够解决传统技术的缺陷。

3 结语

综上所述，基于人工智能的图像识别技术，作为一种新兴技术，其研究和应用受到了世界各国的高度重视。目前，在交通领域、医疗领域、农业领域、工业领域，图像识别技术发挥了重要作用。随着智能技术的不断发展，图像识别技术会实现高分辨率、高传输率和多维度的发展，从而满足社会生活需求，为社会经济发展提供技术支持和保障。