计算机人工智能的识别技术类型和应用

马子恒

摘 要随着计算机应用技术和网络信息技术的飞速发展，人工智能识别技术也取得了极大的发展，在各个行业、各个领域都有重要的应用，并且应用范围不断扩大，为人们的生活、工作带来极大的便利。通过学习和了解，我在这里主要谈一下计算机人工智能识别技术的发展应用和我的一些思考，让大家对计算机人工智能识别技术有更进一步的了解。

【关键词】计算机 人工智能识别技术 应用及思考

1 前言

计算机人工智能技术是一种自动化的，高度智能化的科学化的技术。计算机人工智能识别技术通过对人类的思维过程和思维方式进行研究，将人类思维模式从抽象化到具体化，变成能够准确描述的物理信号，然后进行识别、判断和模拟，最终通过计算机程序的表达将人类的思维方式准确地复现出来。计算机人工智能识别技术应用的范围非常广泛，因为其以人类的思维方式为蓝本，所以与其他计算机技术相比，能够为人类提供更为精准优质的服务，更能完美贴合人们的需求。

2 计算机人工智能的识别技术类型和应用

2.1 计算机人工智能识别技术的技术类型

计算机人工智能识别技术主要包含非人化识别技术和基于人的人工智能识别技术，前者是通过识别人之外的事物信息的技术，主要包含的技术有智能卡技术，条形码识别技术和射频识别技术。基于人的人工智能识别技术是针对人体所设计的一项智能识别技术，主要包括人脸识别技术，声音识别技术和指纹识别技术。

2.2 计算机人工智能识别技术的应用

计算机人工智能识别技术经过蓬勃的发展，现在在各行业都有了比较多的应用，在此我主要谈一下在机器人领域、语音识别领域、和图像识别领域的应用。自上世纪70年代以来，机器人技术如火如荼地发展，并且随着科技的变革与发展，机器人变得越来越智能化。机器人可以代替或者协助人类完成各种工作，凡是枯燥的、危险的、有毒的、有害的工作，都可以让机器人大显身手。机器人除了广泛应用于制造业外，还应用于资源勘探、救灾排险、医疗服务、家庭娱乐、军事航天等其他领域。在机器人变得智能化的过程中，计算机人工智能的识别技术起到了很关键的作用。计算机人工智能识别技术在语音识别中的应用目的是让机器听懂得人类语言，是人工智能识别技术研究的一个重要方向，也是人机语音交互的技术核心；在语音输入的控制系统中，它可以使人们丢掉键盘，通过识别语音中的要求、请求、命令或询问来作出正确的响应，这样既可以克服人工键盘输入速度慢，极易出错的缺点，又有利于大大缩短系统的反应时间，使人机交流变得更简便易行。语音识别技术有着非常广泛的应用领域和市场前景。比如用于声控语音拨号系统、声控智能玩具、智能家电等领域。尤其是面向物联网的智能语音产业链的形成将会引起商业模式的新变化。计算机人工智能识别技术在图像识别中的应用出现比较晚，难度也比较大，因为图像本身具有广泛性和丰富性，可以是各种图画、字符、透视胶片、声波信号、空间物体等，它广泛应用于公共安全、商业、农业、医学、教育等领域。例如交通方面的车牌识别系统、公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术、农业方面的种子识别技术、食品品质的检测技术、医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。相信在不久的将来，图像识别技术不再是一个我们与外部世界交互的工具，而是能够完全取代我们。

3 计算机人工智能识别技术的思考

3.1 在机器人应用领域

计算机人工智能识别技术在机器人中的应用目前主要的问题是高端不足、低端过剩、价格高、机器人的智能性还不够强。机器人在进行作业实施的过程中经常存在灵活性不高，行动迟缓的问题。究其原因我认为应该细化人工智能对人的思维和肢体的感知精度，可以加入数量更多、类型更加全面的传感器来实现感知，并且能够更好地映射到计算机程序中，来提高智能机器人的自主性和适应性。

3.2 在语音识别应用领域

计算机人工智能识别技术在语音识别的应用中目前比较完善，但是还存在着一些问题，比如可靠性不高、词汇量不足的问题。例如语音识别所处的场合经常会有噪音，另外被识别的语音可能未必都是标注的发音和语速，经常会有各地的口音以及说话时候的停顿、重复和不受语法控制等，这些都会对语音识别造成了阻力，所以提高其可靠性可以从语音识别程序的降噪筛选入手，并且要更广泛地收集扩充人工智能的语音库。词汇库中包含的各语种词汇越多，人工智能语音识别才能越精准。另外我认为把那些有着先进性能与完善功能的语音识别借助系统固化到那些更加微小的模块或芯片上，用以最大限度地降低成本，是今后语音智能识别技术真正实现广泛应用的关键所在。

3.3 在图像识别应用领域

同语音智能识别技术相比较，图像智能识别技术应用瓶颈更多，难度也更大。因为图像识别中需要识别的信息更多样、更复杂，例如图像的形状、色彩、光照强度、对比度等信息，我认为在图像识别的过程中特征抽取和选择是非常关键的技术之一。计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术，不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。让计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样才能提高它的识别速率。

4 结语

计算机人工智能技术是目前被大众媒体反复提及的，在人群中关注度极高的一个词汇，而基于计算机人工智能的识别技术作为计算机人工智能技术的重要部分受到人们极大的追捧。只要我们开拓思维，解决了瓶颈问题，计算机人工智能识别技术将会实现精准快速的识别，打造出更加智能的世界。

参考文献

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作者单位

天津市宝坻区第一中学 天津市 301800