计算机智能化图像识别技术的理论性突破

邓小云

(重庆财经职业学院，重庆 402160)

1 相关技术概述

随着信息技术的不断革新，数字化的处理技术开始出现在该领域，代替了原本的信号模拟方式，帮助计算机进行图像识别。所谓的数字化处理方式，其实就是将模拟的图像转换为数字信息，因此现阶段计算机的图像识别技术已经脱离了原本的线性处理窠臼，可以广泛地运用到各行业各领域当中去。现阶段可以运用在图像识别方面的技术有3种，一种是统计方式，还有一种是结构方式，另外一种是神经网络。这3种方式中，神经网络的起步最晚，但是流传使用范围最广，因为它可以模仿人脑进行图像识别，这是现阶段运用得最为广泛的图像识别技术。

2 相关特点分析

想要对计算机智能化图像识别技术在理论层面进行改进与突破，首先要对计算机智能化图像识别技术的主要特点进行了解。相比较计算机智能化的其他功能而言，图像技术的显著特征有以下几点：首先是信息量大，正因为信息量大，所以计算机在对相关的图像进行识别的过程当中，通常都需要足够的存储量以及比较快的运行速率。为了使得这2点能够得到保障，计算机在使用过程当中的网络速率以及本身的硬件设备必须要达标。而相关性强，则是计算机智能化图像识别技术中的第2个特点。由于这个系统在对图像进行像素处理的过程当中，展现出了十分强的关联性，因此在进行图像识别的过程中，都会对图像信息进行一定的压缩。最后一个特点是受人为因素的影响较大。计算机之所以显得十分智能，是因为它与人脑相似。既然与人脑相似，那么其对图像的识别与处理也就会同人脑如出一辙，但人脑对图像的识别以及还原并不一定是精准的，但人类对计算机图像识别技术的建设与改进，并非需要计算机的智能化图像识别技术能够识别出真正的图像，而是希望它能够通过模拟人的图像识别技术识别出人眼中看到的图像，因此在未来对计算机智能化图像识别技术进行改进时，使得其更贴近人眼睛所接受到的讯息以及图像才是其未来的发展方向。

3 相关领域应用措施分析

3.1 合理运用于医学领域

计算机的智能化图像识别技术，是可以在医学领域进行运用的。在日常的染色体检查中，就需要通过清晰的成像来帮助医护人员对患者的病情进行判断。在这种情况下，使用计算机智能化图像识别技术是很有必要的，它能够帮助患者快速了解自己的病情，也能够帮助医护人员进行相关病情的诊断，从而进行医疗方案的制定。现阶段的医学研究过程当中，有很多项目检查方式都离不开计算机智能化的图像识别技术，譬如CT、超声波等。从这个方面来看，计算机智能化图像识别技术帮助医疗行业进行了诊断形式与工作方式的变革，其对医疗行业的技术改进方面的影响是巨大的。当然，除了在医学诊断方面，计算机的智能化图像识别技术能够帮助患者进行诊断与治疗，在医学研究方面，计算机智能化图像识别技术也是很重要的存在，它能够帮助有关医学研究人员进行细胞以及基因方面的研究，能够为生物医学的未来发展做出巨大贡献。

3.2 合理运用于社会服务当中

就现阶段而言，人们日常生活的出行就经常使用到计算机的智能化图像识别技术，有些小区的大门就需要通过电子人脸认证才可以进出，而在乘坐长途的公共交通工具，譬如火车、飞机时，也需要通过计算机的智能化图像识别技术来进行身份认证。这种技术的普及不仅节约了大量的劳动力成本，还能够减少工作中的失误率，提高有关环节的工作效率，方便人民的日常生活。这种计算机的智能化图像识别技术相比较传统的证件核对方式而言，更加方便快捷，安全性能也更高。因此对于相关社会服务环节而言，计算机的智能化图像识别技术是会继续使用，并且在很长一段时间会变成有关社会服务环节进行的主要手段的，这种在社会服务当中的合理运用值得推崇。

3.3 合理运用于人文社科领域

计算机的智能化图像识别技术在人文社科领域当中也有较为广泛的运用。在摄影、电视电影的制作当中，就需要对实际景致进行成像处理，成像之后还需要经过一系列的加工修缮，最后达成相关人员期待的图像成果。这整个过程都是需要运用到计算机的智能化图像识别技术的，该技术的发展越先进，越贴合民众的期待，那么在人文社科领域其能够起到的作用也就越大。民众不仅可以通过计算机的智能化图像识别技术对相关的艺术作品进行更深层次的赏析，还能够通过该领域的艺术作品呈现提升自身的综合素养，因此将计算机的智能化图像识别技术运用到人文社科领域是很有意义的。

4 结束语

总而言之，随着时代的发展和信息技术的不断革新，计算机的智能化图像识别技术只会变得越来越人性化，越来越高效，也越来越符合人类的审美期待。但这并不意味着计算机的智能化图像识别技术就完全渗透进了人们的日常生活与工作，不会再用别的新兴科学技术取代其地位。只要时代在发展，人类的社会生产生活方式在变革，那么相应的科学技术就不会是恒常的，它一定也会发生变化。只有明白了这一点，才能够在计算机的智能化图像识别技术的革新中保持清晰的研究思路，使得未来的科技发展更加积极向上。