人工智能中的图像识别技术

赵新蕾 关沫

摘要：图像识别技术是人工智能中的一项重要技术，随着人工智能的不断发展，图像识别技术也在不断地完善和优化，并在医疗、交通、公共安全等各个行业得到了广泛的应用，为其行业发展发挥了越来越重要的作用。本文概述了图像识别技术原理及优势，介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术以及图像识别技术的应用，并对图像识别技术过程进行了解析。

关键词：人工智能；图像识别；技术

人工智能是一种基于计算机技术的科学发明，而图像识别在其中的地位举足轻重，纵观图像识别发展史，主要经历了文字识别、图像识别、数字图像处理与识别三个阶段。随着人工智能的快速发展，现如今，图像识别技术不仅能够使图像采集、图像预处理、图像识别等流程更加智能化，还能够使图像具有超高辨识度和清晰度。图像识别技术在推动各行业发展的同时，也使得各行业的信息安全得到了保障。随着我国人工智能科技的不断创新，图像识别技术的应用领域也将会越来越广阔。本文针对人工智能科技中的图像识别技术进行探讨。

1    人工智能中的图像识别技术原理及优势

1.1 人工智能中的图像识别技术原理概述

图像识别主要是依托于计算机技术，对各种图像进行适当处理，从专业的角度而言，它主要是采取相应技术将原始光学信息合理分类。通过图像识别技术，一些像素比较低的图像可以得到增强，并根据不同目标技术进行重建，让图片效果达到预期要求，从而增强图像的清晰度。

图像识别技术并非凭空出现的，而是相关人员利用计算机程序对图像进行模拟和收集，进而进行图像识别。其技术流程如图1所示。图像识别技术的计算机实现和人类对图像识别的原理基本类似，只是人类会受到感觉、视觉等方面影响，而计算机不会受到这些因素的影响[1]。基于计算机的图像识别技术，主要模拟的是人脑的记忆储存模式，人脑对于信息的储存是由记忆来完成，同样计算机图像识别技术首先识别出图像相关特征，并将这些特征信息进行分类，之后才进行识别。计算机在这一系列过程中的工作步骤是：信息分类、整理收纳重要信息、提取信息、排除多余信息、识别成功。

1.2 人工智能中的图像识别技术优势

1.2.1 便捷性和实用性

人工智能图像识别技术不仅广泛应用于各行各业，也广泛应用于人们的日常生活场景，无需经过复杂的图像处理技术和流程，就能高效快捷地完成很多高难度的数据识别任务。例如，刷脸支付、刷脸解锁、消费小票信息识别等，正是基于人工智能中的图像识别技术，人工智能中的图像识别技术对比传统的密码输入方式不仅安全系数高而且更加便捷和实用。

1.2.2 智能化

对图像进行识别和智能化处理是人工智能中图像识别技术的最大优势[2]，这种识别技术比传统的识别技术更加准确和直接，能够精准分析和筛选适合的图像信息内容，提高识别的准确性和效率。在这种情况下，智能系统的图像识别要经过比较复杂的程序，比传统的图像处理更加复杂，其处理的信息量更大，难度也更高。智能系统的图像识别能够将识别过的图像进行整理收集，然后根据图像类型的不同特征，进行分析、研究和对比，因此智能化的处理分析能力和模式是传统电脑图像处理所不具备的。

2    人工智能中的图像识别技术过程解析

2.1 提取图像典型特征

图像提取的两个关键步骤是提取和选择，人工智能中的目标图像通常都会隐藏诸多特征点，每个特征点都和不同的特征子集相对应，这些子集根据不同特征点进行科学的选择，从而为图像识别提供准确和高效的图像识别保障。一般而言，特征点选取是根据智能化图像识别技术的识别需求和应用方向来决定，这样的选择具有高效性和准确性，在图像选取对应子集中，其特征点包含很多方面，例如颜色特征、空间关系特征、图形形状以及图像纹理等，这些特征在被捕捉的时候侧重点各有不同，而图像颜色作为最明显的特征点，成为第一捕捉对象，但在进行局部捕捉时，第一捕捉特点则变成了图像纹理，说明在运用过程中，具体捕捉的特征点需要根据图像识别技术确定。总之，不同的图像中包含的信息各有不同，在智能化图像识别技术运用过程中，需要准确区分图片的不同特征。比如电力企业在利用图像识别技术进行架空电路巡回检查时，需要提取电线的纹理特征，再结合这些纹理特征来识别分析线路中存在的问题[3]。

2.2 图像匹配分类

图像匹配是智能化圖像识别技术中的末端环节，在提取图像典型特征和对图像预处理后得出结果，并从数据库中调取相对应图像信息进行分析，基于智能化图像识别技术的数据，具有较高的准确性和有效性。比如电力企业在通过智能化图像识别技术进行架空输电线路巡回检查时，依据是图片识别的特点，通过图片信息调取数据库相对应的问题处理信息，技术人员可以通过这些信息进行系统分析，迅速锁定故障出现的位置和原因，实现线路的高效巡检。

2.3 图像预处理

图像的质量和计算机的算法设计、效果精度息息相关，因此，在图像分析前进行预处理步骤十分重要。图像的预处理主要是针对无关图像信息的删除，相反对于相对有用的信息起到的是增强的作用，使有用图像的检测性更强，并让计算机会将收集的图片数据不断简化，进而对图片进行分割、匹配，以及特征抽取。预处理过程中，通过对图像数据采取降噪、去雾等操作，使得智能识别系统能够更加精准地定位图像特点，提升操作效率，降低了图像识别程序的复杂性，缩短识别的时间。因此，图像预处理是智能化图像识别技术中的重中之重。

3    人工智能中的图像识别技术的应用

3.1 神经网络

人工智能中的图像识别技术，是一种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，神经网络是人工智能技术的重要组成部分，在一定程度上和图像识别技术相互融合，能够让两种技术的优势发挥到最大[4]。在智能化背景之下，人工智能中的图像识别技术并不是独立存在的，它需要融合多种不同科技，并将这些技术进行整合，神经网络技术就是其中之一。运用神经网络可以模拟出和人类神经网络类似的，并且该网络具备相应的学习能力，并且在后期经过大量模拟实验和训练，其识别率会直线上升，如表1所示。基于神经网络算法的图像识别技术，在识别复杂的图像时效果会比传统图像识别技术更加理想，不过这种神经网络技术的成本会高于传统识别技术。其识别的过程和传统的图像识别是相同的，主要的优势是识别效率和精度均更高，并且神经网络的图像识别速度会更快，针对不同的图像特征其处理方式也会更加准确。比如交通运输系统中广泛使用的视频采集系统，就是基于神经网络的智能图像识别技术，其算法如图2所示。通过智能图像识别技术的实施，能够对来往的车辆进行高效识别，大大节约了交通管理的时间，使其效率稳步提升。目前智慧交通正飞速发展，这在一定程度上促进了图像识别技术和智能机器人的相互融合，进而不断推进我国交通事业的改革和创新。现阶段常用的神经网络形式主要有混合型网络、前馈网络、卷积网络、反馈网络、相互结合型网络等，每一种形式的组成元素与特征都各不相同，比如前馈网络是由多层形式网络神经构成，并且相邻网络各层之间由神经元连接，不同的神经元属于不同的层，各个层的神经元从上一层得到不同的输入形式，并利用不同节点将信息传输到不同层级的神经元中，如图3所示。

3.2 非线性降维

非线性降维在人工智能识别技术中属于高维识别技术，相较于神经网络和模式识别而言，这种技术可以在图像分辨力比较低的情况下进行识别。非线性降维处理图像的方式为非线性处理，这种方法处理后的数据特点是多维性，这也决定了这项技术在研究过程中会面临诸多问题，比如需要在有限的时间内识别大量的图像资料。降维主要分为线性降维和非线性降维，而线性降维中比较常用的有线性奇异分析和成分分析，通常线性降维的理解难度低于非线性降维，但是在实际运用过程中，线性降维的运算步骤是十分复杂的，并且计算中容易占据过多的储存空间，在识别图像规程中也不能尽快得出结果，时间成本较大。非线性降维顾名思义就是在线性降维的基础上发展出来的图像识别技术，这种技术能够识别图像的非线性结构，并且在降维处理的同时不会破坏其结构，在一定程度上其识别速度会提升，时间成本因此减少。在自然资源分析、能源工程、环境监测等领域有重要的应用价值，非线性具有较强实用性和效率性，这些领域的图像识别具有密集性和高难度特征，普通的图像识别技术的辨识度和效率较低，难以满足这些领域的需求，而非线性技术由于其高分辨率高效率的特点，能够有效填补这些领域的图像识别缺口[5]。

3.3 模式识别

模式识别是人工智能图像识别技术的重要应用模式，这种模式的运行需要海量数据作为基础，通过图像识别技术能够让其认知程度提升，学习和实现是模式识别的流程，这个模式可以有效融合计算机分析和数学算法，进而能够自动识别图像特征，实现一边识别一边对数据信息进行有效评价。在实际运用过程中，计算机会以原有数据和信息为依据，通过对图像信息进行捕捉，最终进行识别，而模式识别中学习的过程就是信息储存的过程，在此之前系统自动采集图像信息，再通过计算机对信息做出分类和识别。识别算法容易影响识别效率和储存能力，学习之后图像信息就变成关键点。在实际运用中，模式识别过程能够判定图像信息与模板之间的匹配程度，因此也被称为对比过程。目前该技术被广泛应用于医疗领域，例如核磁共振、实验室检测等，通过此方法进行图像分析，医生根据其结果能尽快制定治疗方案。

4    结语

綜上所述，人工智能中的图像识别技术作为一项新兴技术，正不断被优化和完善，其应用场景也会越来越多。在具体运用当中，相关技术人员需要不断提升技术能力，明确图像识别技术背后蕴含的应用价值以及各种应用的优势和不足，在原有的基础上不断创新，为各行业的发展提供更多技术支撑。同时数据安全也是一个值得关注的焦点，数据加密需要不断综合各方力量，实现数据明暗转换。随着科技的不断进步，相信人工智能中的图像识别技术会更加智能地出现在各行各业，为人类的生产、生活带来更多的便捷。

参考文献

[1] 白艳，郭艳辉.基于人工智能的图像识别技术分析[J].电视技术，2022，46（8）：140-143.

[2] 蔺伟，张驰.人工智能背景下图像识别技术研究[J].无线互联科技，2022，19（14）：108-110.

[3] 李必成，张晨曦，季钰翔等.人工智能识别与人工识别红外相机动物影像准确率分析：以上海大金山岛猕猴（Macaca mulatta）监测为例[J].生态与农村环境学报，2022，6（15）：1-11.

[4] 刘肖鹏.基于人工智能算法的图像识别技术[J].信息与电脑（理论版），2022，34（6）：188-190.

[5] 聂莉娟.基于人工智能的图像识别研究[J].无线互联科技，2022，19（2）：112-115.