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基于人工智能的图像识别技术的研究

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摘要：在计算机技术与信息技术发展背景下，图像识别技术备受关注。图像识别技术形成与更新成为主要发展趋势，且前景广阔，不管是信息搜集、医疗亦或是产品安全，均对图像识别技术进行了运用。所谓的图像识别技术，即借助计算机结合既定目标处理系统前端捕获图片，在日常生活与工作中较为常见，以条码识别和指纹识别为主。与此同时，在信息时代背景下，图像识别技术作为关键性技术，作为时代的衍生物，其存在的价值是为了让计算机代替人工对大量的物理信息进行处理。在计算机技术水平不断提升的前提下，我们更加深刻地认识到图像识别技术的价值。由此可见，基于人工智能深入研究并分析图像识别技术具有一定的现实意义。图像识别技术流程为先获取信息，再对信息进行预处理，通过信息特征抽取和选择过程，来实现分类决策与分类器设计功能。本文引入了图像识别技术，对该项技术的基本原理进行了分析，并研究了以人工智能为基础的图像识别。

关键词：人工智能;?图像识别技术;?原理;?神经网络;

1图像识别技术阐释

1.1基本原理

依托人工智能所形成的图像识别技术，在实际应用中的基本原理就是充分利用计算机技术对图片进行处理，并有效提取有价值的图片信息。随后，组织经验丰富的专业人员进行实验后所获取的图像处理技术。图像识别技术本身的原理构成相对简单，具体体现在完成人与人的对视以后，即可被视作图像识别技术完成，以此为基础，根据基本印象就能够系统分析所获取的信息。由于图像识别技术与计算机处理数据算法原理存在一致性特征，因而可以在提取简单的图像数据信息基础上，对计算机技术加以利用。一旦信息量过大，必然会影响到技术的识别效果，在对图像识别技术分析的过程中，应探索最佳方式并创新，实现图片处理质量和效率的全面提升。

1.2组成原理

图片模式识别即为人工智能图像识别技术的组成原理，隶属人工智能科技的组成。所谓的模式识别，具体指的就是对类型不同平面图片进行处理，进而准确分析图片或者是实际事物。在图像识别技术中合理引入人工智能，能够实现虚拟化识别对象的目标，无需对实物进行分析，而且可实现图片三维化。另外，此技术也被广泛应用于现代医学领域，在拍片的基础上即可分析人体健康情况和三维结构。

1.3技术优势

人工智能图像识别技术优势显著，集中表现在便捷化和智能化两方面。此技术最突出的优势就是科技发展中对图像识别技术的应用质量。站在智能化角度分析，较之于传统图像处理技术，人工智能图像识别技术的区别明显。特别是在图片处理中，可以实现智能化地选择。特别是人脸解锁的功能，和图像处理智能识别存在异曲同工之妙。也就是在完成一次人脸解锁以后，就能够以此方法为主要解锁手段。除此之外，智能化还能够自我分析和保存。在此基础上，根据图形识别便捷化分析，伴随图像识别技术的合理运用，使人们生活和工作获得了高质量的服务。即便不处理复杂图像也能够达到目标，特别是刷脸开锁和打卡等，都改善了人们的生活方式。基于社会快速发展，图像识别技术大众化特征逐渐突显出来。

2以人工智能为基础的图像识别研究

虽然图像识别与人脑图像识别存在相似之处，而最根本的不同就是计算机图像识别的表现方式主要是科技形式。其中，基于人工智能的图像识别过程集中表现在以下几个方面：

(1）获取信息资料。在对信息进行有效收集的基础上，即可对图像进行有效地识别。特别是在传感器的作用下，能够实现特殊信号转变为电信号的目标，获得必要信息资料。通过合理地应用图像识别技术，即可获取特殊数据资料，要求对图形间差异进行区分。

(2）预处理信息数据。在此阶段，重点集中于图像平滑与变换处理方面，进而将图像重要信息凸显出来。

(3）收取并选择特征。此阶段是图像识别技术的重点，尤其是在识别模式方面，对实际操作提出了更高要求，对成功识别图像产生了决定性的作用。

(4）设计分类器。在图像识别中，分类器的设计是最终环节，而重点内容就是与操作程序相互结合，合理制定识别规则，以具体标准为参考对图像进行识别，并非混乱识别，实现图像处理识别度的全面提升，优化图像评价效果。

3图像识别技术基本类型

在图像识别技术应用过程中，最常见的类型就是模式识别、神经网络形式、非线性降维形式三种。

3.1模式识别

以人工智能为基础的图形识别技术，其模式识别的作用不容小觑，充分利用大量的数据资料与信息。一般情况下，模式识别技术的基础就是传统图像，在计算机技术的作用下完成操作任务，以数学原理为切入点完成推理。在此基础上，综合考虑多元化特征，就能够自动识别特征并加以评价。通常，识别模式主要表现在实现阶段和学习阶段。后者可被当做储存的过程，即对图形信息进行提前收集并加以保存，借助计算机自身功能加以识别和分类，构建规范性图像