基于图像识别与生成技术的人工智能技术应用

司佳　陈思平　袁洲　仇亚骏

摘要：人工智能技术的快速发展，使得其在各领域中均有广泛应用，为有效提高图像识别效率，确保能够在短时间内完成对海量图片的信息搜索，保证能够运用人工智能手段完成图片内容识别与真伪识别等各项处理，学者加大了对人工智能技术在图像识别以及生成技术中的应用研究力度，希望能够利用人工智能技术优势，更好地完成图像识别和生成任务，为各领域工作开展提供可靠技术支持，通过对人工智能技术应用基本情况的介绍，对基于图像识别和生成技术的人工智能技术及其应用展开深度探讨，旨在提升人工智能技术在图像识别与生成中的应用水平，推動我国图像识别与生成技术稳定性发展。

关键词：绘画识别  笔迹识别  人工智能技术  神经网络技术  图像识别与生成技术

Application of Artificial Intelligence Technology Based on Image Recognition and Generation Technology

SI Jia    CHEN Siping   YUAN Zhou   QIU Yajun

（Information and Communication Branch， State Grid Corporation of China， Beijing， 100053 China）

Abstract： The rapid development of artificial intelligence technology has led to its widespread application in various fields. In order to effectively improve the efficiency of image recognition， ensure that information search for massive images can be completed in a short time， and ensure that artificial intelligence methods can be used to complete various processes such as image content recognition and authenticity recognition， scholars have increased their research efforts on the application of artificial intelligence technology in image recognition and generation technology， hoping to utilize the advantages of artificial intelligence technology to better complete the task of image recognition and generation， and provide reliable technical support for the development of work in various fields. The article introduces the basic application of artificial intelligence technology and deeply explores artificial intelligence technology and its applications based on image recognition and generation technology， aiming to improve the application level of artificial intelligence technology in image recognition and generation， and promote the stable development of image recognition and generation technology in China.

Key Words： Painting recognition; Handwriting recognition; Artificial intelligence technology; Neural network technology; Image recognition and generation technology

人工智能技术属于边缘性学科，集心理学、哲学以及电子工程等各项学科于一体，整体技术应用相对较为智能，可以模仿人脑进行相关操作。为更好地完成图像识别，确保能够为笔迹、绘画识别等各项工作开展提供可靠技术依据，技术人员加大了对人工智能技术在图像识别和生成中的研究力度，希望依靠人工智能技术的强大力量，不断完善图像识别精准度和效率，保证最终生成图像的质量，以便为相关工作开展提供有力支撑。

1 人工智能及其应用基本情况介绍

大量科学家在对人工智能进行研究过程中，对其定义做出了不同解释，部分科学家认为，人工智能属于知识学科内容，可以对知识的获取与使用等进行表达，而另一部分学者认为，人工智能是研究如何使用计算机去做只有人才能够展开的智能工作。这些研究内容直接反映了人工智能的基本内容与思想，表明人工智能是对人类智能活动规律进行研究，构造一定智能人工系统，进而利用计算机对人力才能胜任的工作进行研究，从而通过模拟人类某些智能行为而展开的相应活动。

人工智能属于计算机学科重要分支，在20世纪70年代就属世界上的尖端技术。经过多年的快速发展，人工智能已经在多领域学科中得到应用。目前，人工智能已经发展成为独立分支，在理论和实践方面已经形成独立系统。

人工智能是研究利用计算机模拟人某些思维过程与智能行为的学科内容，是对计算机的高层次应用，涉及语言、计算机科学以及心理学等多项学科。从综合角度而言，该学科涉及到了社会科学与自然科学中的所有学科内容，整体范围相对较广，已经远超过计算机科学范畴，其和思维科学属于实践与理论的关系，在思维科学中，处于技术应用层次，属于其应用重要分支。就思维层面而言，人工智能不仅要对逻辑思维进行考虑，同时还要对灵感思维与形象思维等内容进行分析和应用，而数学被认为是多学科的基础科学内容，开始在思维领域与语言等领域进行应用，是人工智能需要借助的重要工具。在数学学科的支持之下，人工智能学科发展会得到有效推动，今后的人工智能技术也会变得更加智能和优质。就现阶段的人工智能技术应用来看，人工智能技术已经在多个领域中取得显著进步，其中在图像识别中对人工智能技术进行应用，将会成为本文接下来进行讨论的重点。

2 人工智能技术与图像识别

2.1 基本情况概述

图像识别主要包括计算机图像识别、人类图像识别两种形式，两种形式在应用过程中并不存在本质区别，但计算机图像识别技术在应用过程中并不会受到人类感官差异的影响，所以整体识别效率也相对较高。人类图像识别技术的应用并不会单一依靠脑海中储存图像进行识别分析，会按照图像识别特征分类，根据不同类别进行识别。人工智能技术属于新型技术，是计算机科学以及其他科学发展的衍生物，将其应用到图像识别之中，会为图像识别带来更加优质的服务，能够更好地适应时代发展，满足具体应用要求。

2.2 常见图像识别技术

2.2.1 神经网络技术

神经网络技术是现代较为常见的图像识别技术，会以现有识别技术为基础，通过融入神经网络算法的方式，构建新型识别模式，完成对图像的识别；会利用人工智能技术，通过对神经网络的应用，构建特征分布网络。与传统图像识别技术有所不同，该项识别技术的复杂度会更高，能够在对图像内部信息进行捕捉之后，通过利用神经网络程序进行识别的方式，完成分类和各项操控，整体识别更加精准。在具体应用过程中，会在完成相应设计之后，展开神经网络训练，并会在识别过程中构建两层网络，完成隐含层、输出神经元以及输入层等内容的建设，会通过对不同节点数对于图像识别产生影响的验证，更好地完成识别操作。

2.2.2 模式识别技术

模式识别技术应用会通过构建模型的方式，利用计算机技术对数据信息进行识别，按照数学原理完成图像特征分析，进而对识别内容作出客观评价^[1]。模式识别分为实现和学习两个阶段。其中，学习过程属于一种对于信息进行存储的过程，会通过对需要识别图像相关数据信息的采集和分析，按照相关规律展开识别操作，进而完成对图像内容的精準识别。由于这一过程容易受到外界因素和类似特征等因素的干扰，所以可能会出现误判情况，需要不断进行调整和改善。

2.2.3 非线性降维技术

非线性识别技术是高维模式识别手段，技术应用分辨率相对较高，能够对分辨率较低图像进行有效处理。在具体进行识别过程中，会产生多维度数据信息，达到对识别内容进行有效分析的效果，整体计算效率较为理想。该项技术应用具有较为突出的优势，能够突出非线性降维形式，达到精准识别效果，可以降低高维度空间分布不均匀所造成的不良影响干扰，确保信息提取效率和准确性。

3 基于图像识别与生成技术的人工智能技术应用

3.1 在笔迹识别中的应用

人工智能技术在生活以及生产等多个领域中均有涉及，而图像识别和生成技术主要应用于司法鉴定和笔迹鉴定等各项工作之中。基于图像识别和生成技术展开人工智能技术应用，需要对笔迹识别技术予以高度重视，利用人工智能技术完成笔记形态特征的分析和识别，通过对笔记字间距与笔画粗细等各项内容的深度分析，提取个体笔迹特征，以便更好地完成笔迹鉴定。对笔迹真伪进行鉴定时，如果单纯依靠专业人员分析，可能会存在工作量过大或分析容易受到人为因素干扰等问题，所以需要通过对人工智能技术的合理利用，利用图像识别和生成技术，对笔迹信息进行全面研究，通过对其中各项数据信息进行提取的方式，判断笔迹是否存在伪造行为，并且可以通过运用该项技术对名家笔记进行识别的方式，辨别相关作品的真伪。

3.2 在绘画识别中的应用

计算机在人类日常生活中的快速融入，使得开发者加大了对各种小游戏训练模式的开发力度，游戏种类变得更加丰富，游戏数量也呈现出不断增加的状态。需要运用人工智能检测技术对笔画以及各项数据内容进行提取，从而完成对绘画内容的鉴别。在开展训练游戏时，可能有部分创作是由人工智能完成的，并且会在人们参与完训练之后，对相关数据信息进行提取，以便实现对相关游戏的不断调整和优化^[2]。在具体进行识别时，会利用人工智能技术展开关键特征提取，完成对基本形态的掌握，做好数据库内各项信息与画中各项内容的匹配分析，进而给出精准判断。虽然该项技术在应用过程中还存在一定问题，但随着对于该项技术应用的不断深入以及各种测试训练的不断加深，各种技术应用缺陷也在不断得到调整，会使技术在绘画识别中的应用变得更加智能。除上述几点之外，还可利用人工智能技术，通过笔触可判断名画真伪，如图1所示。

3.3 在实物识别中的应用

在现代社会中，有大量需要对实物进行识别的活动，而活动需求量的不断增加，也使得各种技术应用得到了不断改革与创新，开始成为成熟型技术应用模式。对基于图像识别和生成技术的人工智能技术进行应用过程中，可以通过对信息技术的应用，完成人脸面部识别和分析，进而根据面部特征完成身份相关信息的获取并确认，完成相关活动。此种方式可以用于火车站检票与人员信息核查等类型工作，但在实际应用过程中可能会因为个体妆容或者妆发等方面因素的影响，出现无法识别的情况。在具体进行识别时，需要通过对人脸实时分割的方式，获取人体面部的各项特征信息，并按照五官参数比例内容展开三维人脸验证操作，确保能够做好人脸识别技术的验证，进而完成相应检验目标^[3]。该项技术在人脸解锁以及人脸打卡等活动中均有着广泛应用，并且在人脸识别付款等方面也有着不断尝试，为民众的日常出行和生活带来了极大的便利，但在进行人脸识别过程中，也需要注重人员数据信息保护，避免出现数据信息泄露问题，造成不良影响。

4 技术应用具体实例分析

为更好地对图像识别与生成人工智能技术进行探究，在此将以某人脸识别技术为例，技术应用展开探讨。

为更好的对人工智能技术进行应用，做好人脸特征提取和预测识别，某高校利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）以及人工神经网络等人工智能技术，对人脸特征进行了分类以及提取等一系列操作，通过生成对抗网络的方式，展开手写数字生成，并实施支持向量机（Support Vector Machines，SVM），获得了精准的生成效果^[5]。PCA即主成分分析，也被称为主分量分析，会通过对降维思维的应用，将多指标转化为少数综合指标，完成相关分析识别。在具体操作过程中，会对数据库平均脸图像进行分析，运用PCA实施人脸降维处理，设置每个维度特征脸图像，并对所有维度代表人脸信息进行深度探讨。

在获取平均脸的数据时，会通过对数据库上百张人脸进行储存矩阵排列的方式，对每一行人脸作为一张进行特征提取，并对每一个维度进行平均处理，形成新行向量，完成平均脸设置。平均脸能够对数据库中上百张人脸平均特征进行清晰显示，可以更加清晰地完成人脸轮廓的识别，但无法对局部细节进行直观呈现。在获得平均脸信息之后，需要降至不同维度，还原脸信息，确保图像清晰度能够得到有效提升，能够有效缩小和原图之间的差异。

为对不同维度代表人脸信息进行深度研究，需要对每一个特征向量进行单独提取，通过进行人脸做还原处理的方式，确保能够在还原过程中避免加入平均脸的情况，采用直方图均衡化处理的方式，获得相关数据信息。按照特征值，根据由大到小的顺序进行逐一排列，完成对应特征向量人脸还原。

需要通过对各维度代表特征进行获取的方式，对所得图像进行观察。研究发现，人脸模糊程度逐渐增加，在100维之后，已经无法对人脸进行辨认，表明前面维度能够对大众脸特征进行直观反馈，而后面维度会对人脸不同细节进行呈现。会通过对支持向量机的应用，完成对人脸的分类，通过构建学习算法相关监督学习模型的方式，对数据信息进行分析，完成模式识别，进而展开归类分析以及分类操作。利用人工神经元网络展开参数调节，完成对相关内容的分析。由于利用神经网络进行参数调节，存在准确率变化相对较为复杂的问题，整体识别准确率还存在较大上升空间，所以还需要不断对参数進行优化。

技术人员通过生成对抗网络的方式，构建深度学习模型，利用模型完成框架建设，展开判别模型以及生成模型的建设，根据GAN理论，拟合判别函数和相应生成^[6]，会通过对手写数字图片的应用，完成对抗网络生成，展开训练和手写数字的生成，对每个数字进行5 000个样本提取和训练，构建训练集。运用SVM对生成手写数字实施分类，并从中选取想要生成的手写字体，对已有数据进行挑选，完成5 000个训练集数据的挑选和处理。通过在生成器以及识别器完成输入层和输出层等各项内容设置的方式，做好参数设定工作，利用SVM完成手写数字的分类，进而设置正确类别，方便后续进行图像分析。

综上所述，在整体进行图像识别和生成过程中，首先，会先运用PCA对原始数据展开降维处理，在保留原始主要信息的同时，严格控制算法执行时间，保证识别效率。其次，会通过组合SVM二分类器的方式，生成多分类器展开人脸识别，整体识别准确度接近90%，在人工神经网络的支持之下，分类准确度高达94%，能够为后续识别奠定良好基础。最后，会通过GAN生成相应手写字体，对SVM实施正确分类，保证手写数字的逼真程度，以便高质量完成识别任务。

5 结语

基于图像识别与生成技术展开人工智能技术应用，会进一步加大对各种图像信息的识别准确度，保证笔记以及绘画等各项内容的识别，能够更加精准、高效，但就目前该项技术整体发展情况来看，技术应用还是处于初级发展阶段，无论是神经网络技术应用，还是图像识别精准度都存在有待提高之处，强调需要进一步加大对图像生成技术的研究力度，通过不断开发人工智能技术的方式，确保图像识别和生成技术能够得到有效完善，可以通过不断创新和调整获得最优化应用模式，以便为相关工作开展奠定良好基础。

参考文献

[1]田楠楠.接受美学视域下的标志图像智能设计研究与应用[D].无锡：江南大学，2022.

[2]谢庆，张煊宇，王春鑫，等.新一代人工智能技术在输变电设备状态评估中的应用现状及展望[J].高压电器，2022，58（11）：1-16.

[3]吴非，徐斯旸.人工智能技术应用与上市企业市场价值[J].现代经济探讨，2022（11）：77-92.

[4]马俊.基于深度学习的办公椅部件智能识别与生成研究[D].杭州：浙江理工大学，2022.

[5]李越茂，姚枫，宋佩珂.人工智能技术在电力行业的应用现状和发展趋势初探[J].电力勘测设计，2022（2）：59-64.

[6]唐文虎，牛哲文，赵柏宁，等.数据驱动的人工智能技术在电力设备状态分析中的研究与应用[J].高电压技术，2020，46（9）：2985-2999.