人工智能識別技術的應用研究

葛啟軒

摘 要：伴隨當前信息技術快速發展，智能化社會逐步到來，也進一步刺激了人工智能識別技術的快速發展，廣泛的應用于多種領域。本文重點對人工智能識別技術的類型進行分析，并且闡述其在語音、圖像以及機器人領域的相關應用，并且以醫學領域為突破口，重點分析其在實際生活中的應用，以供參考。

關鍵詞：人工智能;識別技術;分析;應用

中圖分類號：TP391.4 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2019）02-0058-02

計算機人工智能技術是一種高度智能化自動化的技術，在實際應用的過程中，主要是模擬和分析人類的思維方式以及思維過程，把人類的思維模式逐步由抽象化向具體化轉變，形成可以描述和判斷的物理信號，接著進行識別、模擬和分析，通過計算機程序進一步復現人類的思維模式，計算機人工智能識別技術的應用相對廣泛，主要是以人類的思維模式為基礎，進一步進行模擬。和其他計算機技術進行比較可以發現，計算機人工智能識別技術能夠為人類提供更優質更精準的服務，符合人類的生活需求。

1 計算機人工智能識別技術的分類

在計算機能夠智能識別技術方面，可以分為兩類，一類是有生命的識別技術，一類是無生命的識別技術，下面分類對其進行闡述。

1.1 無生命的識別技術

無生命的識別技術，主要包含了射頻技術、智能卡技術、條形碼技術等，在此過程中，條形碼技術主要分為二維碼技術和一維碼技術，條形碼技術當中，具有較強的糾錯能力，要求信息密度較高，容量較大，符合人們對信息采集識別的需要，應用相對較為廣泛，而智能卡識別技術主要基礎是智能卡，通過集成電路的獨立運算以及存儲等能力有效的和結合，計算機系統上信息的加密傳輸采集得以實現，尤其在物理識別領域獲得廣泛的應用，比如說公交IC卡的刷卡識別、身份識別等。射頻識別技術主要是通過射頻信號來自動識別相關數據，主要是通過無線電磁波原理，利用無線電信號和電磁場來讀取和傳輸標簽當中的內容，可符合識別和追蹤的需要，這項技術逐步開始取代二維碼技術。另外還有圖像識別技術，諸如對出入停車場的車輛進行拍照，通過拍照對車輛的牌照進行采集，并且分析牌照當中的具體內容，將圖像信息轉變為數字信息，從而實現車輛牌照的輕松識別[1]。

1.2 有生命的識別技術

有生命的識別技術，主要包含指紋識別、人臉識別及聲音識別、語音識別等。聲音識別屬于一種非接觸式的識別技術，能夠利用聲音來的特征來識別、分辨用戶，主要包含了音頻、音質、音調等，依照這些特點對識別技術進行合理的分析和操作。不需要通過人耳就能進一步區別人的聲音的不同之處。當前隨著科學技術快速發展，聲音識別技術已經逐步提升，并且獲得了廣泛的應用，比如微信的語音解鎖。語音識別技術不同于聲音識別技術，主要是對語言進行分辨，主要是嘗試識別以及確認人在發出語音的過程中的說話內容，并且記錄相關的詞匯內容。具有非常大的應用價值。人臉識別技術主要是分析和識別人臉視覺特征的一種技術，通過人臉識別技術能夠進一步自動追蹤人臉當中的各個特征，利用影像的曝光強弱、放大等方式進行調節，可以讓生物特征的識別得以實現。指紋識別技術主要是依照人指紋的不同特點來進一步分析指紋當中的不同之處，進行相關參數的采集，從而獨立識別生物體的身份[2]。

2 人工智能識別技術的應用分析

2.1 語音識別應用分析

具體分析語音識別的領域，人工智能識別技術，主要是為了方便機器能夠進一步對人類語言進行了解，讓人機交互得以實現，通過這種識別技術可以在輸入方式上進行革新，拋棄原有的鍵盤，通過語音控制系統，進一步識別人類輸入的語言，并且依照識別的獲得的內容進行對應的操作，這樣可以大大提升系統的反應效率，防止由于人工鍵盤輸入錯誤而導致效率不高等問題，讓人際交流的效應更高，具有更強的靈活性。在語音識別領域，識別技術應用非常廣泛，比如說，AI控制的聲控語音搜索，對一些智能玩具進行控制以及一些智能家電方面的領域，從當前的技術發展角度分析，語音識別應用還有也有一定的問題，比如說當前語音識別當中，被識別的詞匯量較少，語音識別過程中會因為停頓或者口音的問題而導致識別錯誤，相關技術人員一定要重視相關技術的研發，進一步擴充識別技術當中的詞匯庫，增加語種及詞匯量，通過降噪篩選等手段，保證語音識別過程的準確性，深入的了解語音當中的關鍵內容[3]。

2.2 圖像識別應用分析

具體分析人工智能識別技術，圖像識別技術的應用相對較晚，而且難度較大，由于圖像當中的內容更為豐富，而且具有很強的應用性，主要包含了字符的處理以及信號、圖畫等相關內容，圖像在公共安全領域、醫學領域、工商業領域應用非常廣泛，比如說識別交通領域應用當中的車牌，在醫學應用的過程中進行心電圖的識別，在農業生產的過程中識別種子等，然而從這些技術的發展角度進行分析，圖像識別技術由于圖像的色彩較為復雜，而且對比度較低，導致這種技術應用受到一定的阻礙，相關操作人員需要進一步讓技術的特征抽取和特征選擇能力提高，利用降維的手段將多維數據逐步向低維數據轉換，讓圖像識別的特征選擇和特征抽取的效率提高，進一步保障圖像識別的使用效率，保證圖像識別處于可持續發展的狀態[4]。

2.3 機器人智能識別應用分析

在上世紀70年代，機器人就逐步開始得到快速發展，逐步向智能化發展，甚至開始取代人類進行一些特殊的操作，比如說一些有毒有害的操作，一些高危操作等都需要機器人的幫助，機器人不單單能夠廣泛應用于制造業，還能夠在軍事航天、資源勘探以及醫療服務當中得到廣泛應用。在機器人智能化發展的過程中，人工智能技術的作用非常明顯。從當前的技術分析，人工智能識別技術在機器人領域存在著一些問題，比如說機器人的價格相對高，而智能化水平不高以及機器人低端過剩、高端不足的問題，另外在機器人應用的過程中，還會發現機器人缺乏靈活性、運動行動相對遲緩等情況，上述問題都體現了人工智能識別技術，在機器人全面感知過程中的應用水平不高，相關技術人員一定要重視識別技術的感知能力，對思維方式和行動進行全面的模擬，利用多種傳感器讓感知的精度和效率提高，讓機器人具有更強的適應性和靈活度。

2.4 指紋識別應用分析

指紋識別技術由于人的指紋各不相同，依照指紋的斷點、交叉點以及圖像等來對人的身份進行識別，盡管指紋識別技術具有較好的優勢，然而各種指紋留在不同的地方、按壓的力度不同以及按壓的角度不同，都會影響指紋痕跡的分析，所以一定要采取合理的技術和算法，進一步的分析人員的指紋。在采集的過程中，加強算法的準確性。

3 人工智能在醫療行業的具體應用

當前人工智能識別技術已經在廣泛應用于各個行業，本文以醫療行業為例，對人工智能技術的應用進行深入的闡述。

3.1 語音識別方面的應用

在醫療行業當中，語音識別技術已經得到了廣泛的應用，主要包含了對患者信息的補充，對病程記錄模板的設置以及電子病歷模板的設置，醫護人員利用語音輸入的方式，讓電腦操作的時間減少，因為醫療行業的特征較為顯著，專業性強，醫護人員需要具有較好的記憶力，對專業符號和專業術語進行熟練的記錄，這樣給語音識別提供了很大的方面，可以讓語音信息錄入時間大幅度減少，提高整個設備的工作效率[5]。

3.2 圖像識別方面的應用

醫療行業通過圖像識別技術能夠進一步的支持醫學語音信息的發展，因為醫學影像在解讀的過程中時間較長，醫生需要長時間的進行學習和實踐，只有如此才能掌握較高的技能，如果合理的使用圖像識別技術，能夠讓圖像識別的時間大幅度減少，讓圖像識別的準確率提高，讓人為失誤率降低，為以后的醫療方案的制定提供很大的方便，這一技術不單能夠在讀取膠片信息方面進行使用，還可以在人臉識別方面進行使用，符合醫療行業安全防護的需要，重點可以分析患者就診的安全性，保障醫護人員的人身安全控制、非公平性競爭以及對精神障礙患者進行全面管控等[6]。

3.3 人工智能在醫療行業的應用發展和展望

在應用人工智能識別技術的過程中，一定要提升三點：（1）需要對算法進行提升，利用算法讓漏報誤報的情況減少;（2）需要各個部門及時的采集相關對象的信息，對就診對象進行了解，提供全方位的服務，對醫護人員的基本情況進行了解，依照實際要求制定系統化的管理方案;（3）人工智能管理部門一定要讓自身的水平提高，進一步的對人工智能和醫療行業相接觸的環節進行了解，將人工智能技術的應用價值充分的體現出來，讓管理者的管理水平提高，逐步提高醫療形象，保證醫院向智能化信息化的方向發展。在人工智能的條件下，醫療行業一定要充分的對人工智能技術進行使用，方便醫患關系的處理以及醫院的快速發展。

4 結語

在當前，人工智能技術逐步被媒體和大眾所關注以及反復提及，成為人們重點關注的一個詞匯，本文重點對人工智能識別技術進行分析和研究，解決瓶頸，開拓思維，保證人工智能識別技術向快速化、精準化的方向發展，為智能化發展提供幫助。

參考文獻

[1] 張慧宇.計算機人工智能識別技術[J].信息與電腦（理論版），2016（20）：140-141+150.

[2] 范銀平.計算機人工智能識別技術的應用瓶頸分析[J].產業與科技論壇，2013，12（16）：75-76.

[3] 沈宸宇，殷美.基于人工智能的人臉識別技術在支付場景下的應用及隱患思考[J].科技創新導報，2018（2）155-156.

[4] 伍佰鑫，浣成，張翠永，等.規模豬場人工智能監控和預警的研究和應用概況[J].中國豬業，2017（12）：60-61.

[5] 王崇駿.人工智能理論研究及測控技術在中醫脈象辨識中的應用[D].河海大學，2001.

[6] 王小紅.計算機人工智能識別技術的應用瓶頸分析[J].科技創新與應用，2016（8）：89-89.