计算机智能图像识别算法研究

陈文鹏

摘   要：计算机智能图像识别系统依靠的是计算机自身拥有的强大的计算功能，系统可以通过对图像信息详细具体的分析，识别不同图像的特点，将图像信息转化为数字信息。计算机智能图像识别功能的强化与利用不同的空间进行映射存在一定的关系，进而反映出相对清晰的图像自身特征。文章主要介绍了计算机算法和图像识别以及计算机智能图像识别算法的研究。

关键词：计算机算法;智能图像识别;图像处理

识别的对象以不同的方式进行形态的变化，计算机智能图像识别[1]也可以及时地抓住本质特征，对图像进行有效的识别。同时注意在图像识别算法中，图像要保持不变性。

1    图像识别

图像识别是对图像进行处理、分析和理解，通过计算机识别不同模式的目标。目前，对于图像识别的应用多集中在工业方面，利用计算机软件对拍摄的图片进行识别处理[2]。图像识别还可以应用在对遥感图像进行分类。我国的图像识别代表软件的有“图智能”等，国外的图像识别软件代表有“康耐视”等。

1.1  图像识别现状

图像识别從最初的文字识别到对数字图像处理与识别。

1.1.1  文字识别

对文字识别的研究是从1950年开始的，具体内容包括对字母、数字和符号的识别。文字识别从印刷文字识别向手写文字识别发展，应用的前景广泛。

1.1.2  数字图像处理和识别

对数字图像的处理和识别研究是从1965年开始的。相比于模拟图像，数字图像更容易存储、传输，还可以进行压缩，在传输过程中也不易失真，在处理方便有着巨大的优势。数字图像处理和识别以数字图像处理与识别为基础，结合人工智能进行研究，研究成果可以应用在多个领域。

1.2  图像识别基础

图像识别的基础是图像的主要特征，对图像的主要特征进行识别可以更快进行图像识别。在图像识别过程中，需要从众多信息中筛选出有用的信息，整理出完整的印象。计算机识别系统中，可以通过提取特征，建立索引，再进行查询的方式对计算机内图像检索，类似于文本搜索引擎。

2    计算机算法

计算机算法是详细描述计算机输入转化为输出的过程，对计算机上执行过程的具体描述。

2.1  算法性质

算法必须具备以下性质。

2.1.1  正确性

计算机算法必须是正确的。计算机算法任意一组的输入都是合理的，得到的也是预期的输出。如果一个算法不能使合理的输入得到预期的输出，或无法预料输出的结果，计算机算法就不是正确的。

2.1.2  具体性

计算机算法是由一系列具体的步骤组成的，每一步的设计都能被计算机所执行，而不是抽象和模糊的概念。

2.1.3  明确性

计算机算法每个步骤都有明确的执行顺序，每一步都必须明确。

2.1.4  有限性

无论计算机算法结构多么复杂，都必须在运行结束并终止运行时，完成所有算法。算法的步骤是有限的，防止算法陷入无限循环中。

2.2  算法特点

2.2.1  有穷性

计算机算法的操作步骤有限。如果让计算机执行一个很久才结束的算法，虽然算法是有穷的，但不具有合理性，算法无效。

2.2.2  确定性

算法中的步骤都是确定的，不存在含糊、模棱两可的。同时，算法中的每个步骤不能解释成不同的含义，每个步骤都是十分明确的。

2.2.3  有效性

算法中的每一个步骤都可以得到有效的执行，运行出结果。

3    计算机智能图像识别算法

3.1  计算机图像识别技术的应用

3.1.1  应用方面

计算机图像识别是通过利用电子计算机对图像进行拍摄，得到相关图像，并运用智能图像识别功能对内容进行甄选和识别的过程。运用计算机图像识别可以开发出许多与计算机图像识别技术相关的应用产品，进而给人们的生活带来便利。这种技术还可以应用于宏观或微观事物的识别，比如用于交通方面对车辆的监控、生物研究中人体病毒细菌的研究监控。目前，应用到计算机图像识别技术很多，覆盖到日常生活中的方方面面。比如，在进行社区安全环境的监控和车辆行驶情况的监控的过程中就可以应用到。计算机图像识别技术的应用大到国家的政治军事，小到生活的细枝末节。

3.1.2  应用载体

目前公认的计算机图像识别技术有3种应用载体，分别是个人电子计算机设备、智能移动手机设备以及嵌入式终端设备。个人电子设备就是个人使用的电子设备，多为台式机、平板电脑等;智能移动手机设备是指手机一类的电子产品;相对来说，嵌入式终端设备的应用比较广泛，比较正式，如日常生活中进行的指纹识别或人脸识别，都属于嵌入式终端设备的代表，多在公共场合应用。

3.2  智能图像识别算法研究

无论识别的对象以哪种方式进行形态的变化，计算机智能图像识别都可以抓住本质特征，及时进行有效的识别。同时应注意图像识别算法中，图像要保持不变。智能图像识别算法研究中应用较为广泛的计算机算法是不变矩方法。

根据图像平移或旋转后特征不发生改变的性质对图像特征进行识别，同时使二阶中心和三阶中心构造的7个不变矩，在图像连续平移、缩放或是旋转的过程中，始终保持不变的特征[3]。

3.3  计算机智能图像识别技术特点

计算机强大的计算功能是计算机智能图像识别的基础，根据从图像得到的信息进行具体的分析，将图像的特征转化为数字信息，精确地识别出不同状态下图像的特点。这项功能的强化应注重利用不同类型的空间映射，反应出清晰明确的图像特征。

智能计算机图像识别技术具有很强的技术性主要体现在以下3个方面。

（1）智能计算机图像识别技术运用的数据十分全面，信息内容更加丰富。

（2）智能计算机图像识别技术充分体现了计算机内部系统之间的配合。在对图像进行压缩处理和信息提取的过程中，各个图像像素之间有着特别强的关联性，系统之间的工作流程必须保持通顺流畅，以达到更加方便实现图像特征提取与分类的目的。

（3）智能化的计算机图像识别技术比较容易受到人为因素的影响，智能识别图像通常需要借助其他的软件进行识别处理，在图像被输入算法中后，专业的软件操作人员需要对图像进行分析。

3.4  计算机智能图像识别的拓展应用

人们提出计算机智能图像识别技术的理论，是针对目前生活、工作以及科研工作的需要。因此，计算机智能图像识别技术有着广阔的市场前景。科学技术的不断发展，使智能这个词汇不只是局限在电子计算机、掌上电脑的应用上。智能手机的出现取代了大部分计算机的功能，也使应用更加方便。但是使用智能图像计算机识别技术的地方不相同。智能手机技术不断发展促使移动端智能软件技术也在不断加快发展，拍照软件与社交软件多是应用了与图像智能识别相关的技术[4]。

计算机智能图像技术的不断发展，给人们生活带来的影响也逐渐加深，涉及的范围不断扩展。例如，在进行城市规划的过程中，施工人员采用航拍的方式获取城市布局的图像;通过运用智能识别图像的方法，对城市规划过程中的不足之处进行整改;在城市道路修建的过程中，工作人员可以利用智能图像识别技术对公路修建的情况进行实时的监控，确保城市基础设施的建设质量。

在计算机图像的预处理方面，对图像灰度化的处理与灰度的拉伸，使计算机智能图像处理做到充分[5]。在进行图像分析时，提高图像处理分析的效率，可以实现对图像特征的全面提取。在提取过程中要注重在图像识别对算法的充分利用。图像处理对于不同的图像产生不同的数据内容，将自动保存为对应的格式，并存储在特定的路径之下，方便今后利用。

4     結语

图像识别是对图像进行处理、分析和理解，实现通过计算机识别不同模式的目标。目前对于图像识别的应用多集中在工业方面，利用计算机软件对拍摄的图片进行识别处理。图像识别还可以应用在对遥感图像的分类。国外的图像识别软件代表有“康耐视”等，国内代表的有“图智能”等。计算机算法是详细描述计算机输入转化为输出的过程，对计算机上执行过程的具体描述。

不论识别的对象怎样进行形态的变化，计算机智能图像识别都要抓住本质特征，及时进行有效的识别。同时应注意，在图像识别算法中，图像需要保持不变的特性。计算机智能图像识别系统需要利用计算机强大的计算功能，对图像信息进行具体的分析，将图像转化为数字信息，精确地识别在不同状态下的图像特点。针对目前生活、工作以及科研工作的需要，人们提出计算机智能图像识别技术的理论。因此，计算机智能图像识别技术有广泛的市场前景。随着科学技术的不断发展，智能这个词汇的应用不只是局限于电子计算机，掌上电脑、智能手机的出现取代了大部分计算机的功能。

[参考文献]

[1]张晓轩.计算机智能图像识别的算法与技术研究[J].科学技术创新，2018（24）：67-68.

[2]余云，王本胜，姚丽莎.融合项目属性和云填充的计算机智能图像识别算法[J].遵义师范学院学报，2018（3）：81-83.

[3]樊凌，戴雯惠.基于移动端的智能手机图像识别算法研究[J].计算机产品与流通，2017（8）：127，132.

[4]耿庆田.基于图像识别理论的智能交通系统关键技术研究[D].长春：吉林大学，2016.

[5]葛玮，吴佳.关于计算机智能图像识别的算法及技术分析[J].无线互联科技，2014（10）：82.