基于人工智能的图像识别技术分析

白 艳，郭艳辉

（郑州工业应用技术学院，河南 郑州 451100）

0 引 言

基于人工智能的图像识别技术在交通领域、医疗领域、电力行业、智能支付、工农业生产等方面都有广泛的应用，提高了人们的生活水平，推动了各个行业的创新发展，在智能化技术和计算机技术的支撑下，图像识别和处理功能变得更加强大。

1 图像识别技术基本原理

图像识别是人工智能技术的核心组成部分。图像识别技术的具体应用是模拟人类眼睛的功能对所要识别对象的各类特征进行捕捉。图像识别的重点是对图像特征的判断、扫描。例如，字母A的特征是一个突出的尖角，字幕O的特征是一个圆圈，字母Y是一个锐角。图像识别技术在生活中的应用比较常见。例如，在智能停车场中，利用扫描设备准确识别车牌号，对停进车辆和驶出车辆的车牌号进行识别，可以提高停车场管理的智能化水平和智能化程度。除了对外在突出特征进行识别外，图像识别技术还可以对色彩、特殊信息进行识别，在识别过程中主要是对所识别对象突出的特征信息进行捕捉，也可以根据具体的场景和对应的需求，对所要识别内容的内涵进行分析[1]。为了更加真实地模仿人眼识别图像的原理，图像识别技术需要不断缩小与人眼识别图像的效果差异，利用计算机系统，在遵循计算机扫描特征和原理的基础上模拟人眼识别图像的过程和人脑处理图像信息的原理。

2 人工智能图像识别技术的优势

2.1 智能化

图像识别的智能化处理是基于人工智能图像识别技术的最大优势，结合实际情况来看，相比传统的图像处理方法来说，利用人工智能图像识别技术可以更加精确、直接地识别、分析和筛选图像信息内容，提高了分解结果的准确性。以目前应用最为广泛的人脸识别技术为例，利用人工智能图像识别的智能识别技术，将实时采集到的人脸数据与数据库中提前储存的人脸数据信息进行对比，利用智能化的人脸识别技术提取人脸信息，将人脸信息转化为数据信息用于安全识别的密码设定，实时获取的人脸数据信息与数据库中预先储存的人脸图像信息相匹配时时完成人脸解锁功能的设定，在手机人脸设备解锁以及人脸识别智能支付等方面有着广泛的应用[2]。基于人工智能的图像识别系统功能更加复杂，所要处理的信息量大，处理难度高，不仅能进行简单的图像识别，也能对图像信息进行自动化处理，同时可以进行深入分析、研究、挖掘和对比，其智能化程度和庞大数据信息处理模式是传统电脑处理图像功能不具备的。

2.2 便捷化和实用性

便捷化和实用性也是基于人工智能图像识别技术的优势。图像识别技术的应用范围广泛，应用场景多样，在人们生活、工作中比较常见，基于人工智能的图像识别技术可以展现出其便捷性和实用性，在实际应用过程中，不需要经过复杂的图像处理流程就能高效、快速地完成难度较大的数据处理任务。例如，现阶段大力推广的刷脸支付和刷脸开锁功能，消费者无需使用密码就可以完成支付和解锁，这也是基于图像识别技术发展而来的新型密保系统，相比传统的密码输入方式，不仅具有便捷性和实用性，其保护功能的安全系数更高。

3 面向人工智能的图像识别技术过程解析

3.1 预处理图像数据

图像预处理是智能化图像识别技术的重中之重。图像识别的准确度以及重要、关键图像信息的识别、分析、对比的最终结果，都与图像预处理阶段的工作息息相关。图像数据预处理是基于人工智能图像识别技术应用效果最为关键的环节。通过联合图像预处理技术和智能识别体系，可以及时、快速、准确、全面地扫描和捕捉所识别对象的特征，为后续图像数据的处理以及相关功能的完成奠定基础。利用预处理图像技术，可以降低图像识别的工作量和工作难度，缩短图像识别所需的时间。图像预处理技术应用的关键点在于提高辨识效率，在具体应用时要应用降噪、去雾等工序，通过层层筛选将质量不佳、应用效果较差的图像经过综合预处理的方式提高清晰度和辨识度[3]。

3.2 提取图像典型特征

提取和选择是图像特征提取的关键工作任务。所要识别的目标图像有很多的特征点，不同的特征点对应着具体的特征子集。科学合理地选择和选用特征点，是提高图像识别效果、保证最终识别结果准确度和完整性的基础和前提。根据图像识别技术的具体应用情况来看，所要识别的目标图像特征点主要表现在空间关系特征、图像形状、图像纹理、颜色特征等多个方面，基于人工智能图像识别技术的应用，一般情况下将颜色作为第一捕捉特征，其次考虑空间特征、目标图像的体积特征等。但是在图像识别技术具体应用时，要以智能化图像识别技术的具体应用场景、需求以及应用方向具体设定。目标图像所包含的信息数据内容比较多，想要提高图像识别技术的应用效果，必须对目标图像的具体特征进行区分和划分。例如，电力企业在应用基于人工智能的图像识别技术对架空输电线路进行巡检时，要提取线路的纹理特征，并根据输电线路检修、维护工作的开展需求制定具有针对性的巡检方案。根据以往工作经验，确定输电线路存在问题时输配电电缆的纹理特征，才能提高对问题线路的辨识度，提高输配电线路巡检工作的有效性和针对性。

3.3 图像匹配分类

图像匹配分类是智能化图像识别技术的最后一个流程，也是关键的工作步骤。图像匹配分类工作的开展，建立在预处理图像数据和提取图像典型特征的基础上，以这两个工作环节获取的结果数据为参照，提取数据库中相同图片的信息，展开特征分析。仍然以电力企业输配电线巡检工作中图像识别技术的应用为例，在智能化图像识别技术的图像匹配分类中，必须按照图片的特点调取数据库中与其相对应问题的处理信息，为技术人员分析、判断、评估工作的开展提供必要的支撑，以提高图片处理效率和匹配率[4]。

4 人工智能图像识别技术的应用路径

4.1 模型识别法

模型识别法在智能化图像识别技术的应用中发挥着至关重要的作用。图像识别技术的应用通常要处理海量的数据信息。模型识别法技术是在传统图像识别技术的基础上发展而来。该技术以数学原理和数学模型为基础，根据图像数值、曲线和形状等方面的特征，自动完成图像识别的各项步骤。模型识别法最重要的步骤是学习步骤，在该步骤中，通过信息的采集、保存构建较为全面的图像信息数据库，为后续与图像信息分析、挖掘、识别、提取相关的工作步骤提供全面的数据支撑。与其他智能化图像识别技术相同的是，模型识别法在实际应用中也会出现识别错误、识别不准确、不全面、不及时等诸多问题，如果学习步骤不正确，会增大上述问题的影响范围和影响程度。以模型识别法在医疗行业中的具体应用为例，其在实验室检测、医学临床检测、医疗设备规格检测等场景中应用都比较广泛。以在医学临床检测领域中的具体应用为例，模型识别技术在X射线透视图、核磁共振图中的应用比较常见。该方法的应用可以帮助医护人员及时、准确、全面、客观地完成图像分析，了解患者影像，以具体、准确、全面的数据为参照，通过对异常点的分析找出对应的症状。但相比其他图像识别技术来说，模型识别法在实践中应用的时间不长，有些功能不太完善，需要进一步加强与人工智能技术的融合，才能充分发挥出该项技术的重要应用价值。

4.2 神经网络形式

相比其他技术来说，神经网络形式在基于人工智能图像识别技术中的应用最为广泛和普遍，如其在交通领域中的应用可以充分发挥出该项技术的诸多优势。与前文提到的模型识别法原理相同的是，神经网络形式的图像识技术也是以传统的图像识别法为基础，综合应用神经网络方法构建一套新型的识别模式。顾名思义，神经网络形式是利用动物和人类神经网络系统的原理进行高度模拟，完成复杂的图像识别[5]。与模型法等方法不同的是，基于神经网络形式的图像识别法的运行更加复杂，数据信息、图像信息的处理流程更为烦琐，对专业技术要求高，应用成本也比较高。但是与之对应的，图像数据的处理效率、信息提取分析效果也更为明显。

现阶段常用的神经网络形式主要有前馈网络、反馈网络、相互结合型网络、混合型网络四种形式。不同形式的网络形式其组成不同，特征也存在差异。以前馈网络为例，该网络形式由多层组成，该形式的主要特征是相邻层之间的神经元相连接，同层各个神经元无法连接，各神经元从上一层得到多个输入，利用下一个节点传输到下一层的各个神经元中，结构如图1所示。

图1 三层前馈网络结构图

从神经网络中的前馈网络形式来看，反馈网络的特征是各节点在接受输入信号的同时可以接收其他节点的反馈，包含神经元输出信号返回自身的环绕反馈。具体结构如图2所示，是一种用于图像分类的卷积神经网络架构图。应用该神经网络架构图，可以针对交通领域不同场景下的图像识别需求，帮助交警进行交通管制、视频检测、智能化的违章拍摄等，保证车辆的安全，提高了交通管理、违章拍摄以及处理的工作效率。

图2 一种用于图像分类的卷积神经网络架构图

4.3 非线性降维形式的应用

除了模型识别法和神经网络形式之外，非线性降维形式也是人工智能图像识别技术中非常重要的内容。该形式是在高维识别技术的基础上发展而来的。相比前两种技术，非线性降维形式的环境适应能力强，可以在图像分辨率较低的场景下工作，这一特征使得该项技术在实际应用中可以产生多维性的数据信息，数据的准确度、全面性都比较高。但是结合非线性降维形式的具体应用来看，受到计算机技术、数据处理软件、人工智能技术、算法算力等方面的影响，该项技术尚处在发展阶段，实际应用中仍然存在诸多问题，想要取得技术突破，需要从线性和非线性方面着手进行深入研究。

常规的非线性降维算法包含PAC、LDA、MDS、Isomap、LLE等。不同算法的优势、缺点和适用场景存在很大的区别，在具体应用中要根据应用场景的具体需求而定。以PAC算法为例，其优点是理论基础扎实，概念较为简单、设计方便，具有最优线性重构误差。缺点在于在高维的数据特征向量计算中适用性较差，主成分个数的确定没有较为清晰的标准，在非线性数据处理中不适用。

5 人工智能图像识别技术的展望

随着科学技术、网络技术、通信技术和信息技术的不断发展和进步，人工智能中的图像识别技术也取得了蓬勃发展，在不断优化、升级和完善中。结合实际情况来看，现阶段图像识别技术虽然在不同场景中以不同形式得到了广泛应用，且有些技术已经非常精准和先进，但是仍然存在很大的优化和改良空间。从基于人工智能的图像识别技术的未来发展来看，高分辨率和急速传输、多维角度、应用范围持续拓展将是智能化图像识别技术的主要发展方向和发展趋势。在人工智能领域，图像识别技术虽然具备了高清晰度和较高的信息处理能力，但是在数据处理中仍然存在很大的误差，对信息设备处理产生了一定影响，而导致这一问题的主要原因是计算机硬件设备的功能和性能不稳定。在未来发展中，技术人员要根据图像识别技术应用场景的具体需求，加大软件技术和硬件技术的改良，突破技术瓶颈[6]。

6 结 语

在信息技术、网络技术持续发展的背景下，图像识别技术得到了完善和优化，应用场景增多，应用范围不断拓展。以人工智能为基础的图像识别技术可以满足不同场景图像提取、图像信息分析的需求。在具体应用中，技术人员要明确模型分析法、神经网络形式、非线性降维形式等技术的优势和不足，根据应用场景的具体需求构建完善的图像识别系统，提高图像识别技术的应用价值，为各个行业的创新发展提供技术支撑。