計算機人工智能識別技術的應用

文/姚軼峰

人工智能技術能夠對人類的思維模式進行模擬，并運用計算機程序展現出來，在很多領域都得到了初步應用。同其他類型的計算機技術進行比較，這項技術發展空間非常廣闊，能夠為人類和人類社會帶來非常大的便利。但目前我國在人工智能領域的識別技術仍然處在相對初級的階段，存在不少的問題，需要有關部門和人員對這項技術的創新和發展加以重視，并不斷進行優化和完善，使其能夠為人民群眾的生活、工作和學習帶來更多的便利。

1 人工智能領域識別技術的基本概念

智能識別這項技術是以計算機領域人工智能技術為基礎發展而來的，即研究和開發的主要內容是延伸和模擬人的智能，開發出與人類的智能反應具有相似性的全新智能機器，這個領域主要研究的內容包括語言識別、圖像識別、自然語言處理和機器人技術等。這項識別技術需要運用識別裝置對識別物品的具體信息進行自動獲取，并把這些獲取到的信息傳輸到計算機后臺的處理系統內進行處理。我們在超市中經常能夠見到的條形碼掃碼器就是這項技術在生活中的具體應用，收銀員通過對商品條碼進行掃描，獲得商品名稱、價格，然后再輸入商品的數量，后臺就可以計算出顧客所購買商品的總價格。整個收銀過程實際上就是應用人工識別技術的過程，這項技術的應用和產生都是為了實現智能化生產和自動化辦公，從而簡化人民群眾的工作和生活。

2 人工智能領域識別技術的主要分類

人工智能領域的識別技術是按照需要識別的物體是否有生命體征來劃分的，通常劃分為“有生命”的識別技術和“無生命”的識別技術，這兩種識別技術都有各自的應用范圍，下面將對這兩種識別技術的具體應用現狀進行分別介紹:

2.1 “有生命”的識別技術

2.1.1 針對人臉的識別技術

這項技術主要是通過對人體臉部的主要特征進行掃描來鑒別身份的，通常情況下是掃描人體的整個臉部輪廓并鑒別瞳孔。這項技術可以把臉部的局部區域進行放大分析，能夠對發現的關鍵特征進行自動搜索，調整識別環境中的亮度，讓鑒定結果變得更為準確。

2.1.2 針對聲音的識別技術

這項技術是利用對用戶聲音的識別來鑒定其身份的，這項工作的原理是每個人有著不同的聲音特點，可以從音調、音質和音色等角度來對聲音進行辨別，用戶所有的聲音特征都需要符合系統中原有的記錄，才可以通過聲音識別技術的鑒定。

2.1.3 針對指紋的識別技術

這項技術是利用對人體指紋進行掃描來鑒定身份的，其工作原理是每個人所具有的指紋都存在差異性，沒有兩個指紋完全一樣的人。因此，運用指紋識別這項技術可以精確地檢驗用戶的身份。

2.2 “無生命”的識別技術

2.2.1 智能卡技術

這項技術是利用智能卡來進行自動識別，這里提到的智能卡是指“集成電路卡”，它可以進行獨立儲備和獨立運算，能夠同計算機系統進行完美結合，可以實現信息傳輸、采集、加密和管理等工作內容，在物理學領域有廣泛應用，如識別車輛、驗證和追蹤物品身份等。

2.2.2 針對條形碼的識別技術

該技術包括二維條碼技術和一維條碼技術，前者是在后者的研究基礎上創新、發展而來的。其中，二維條碼技術的中英文字符顯示、信息容量、糾錯能力和信息密度都更為先進，所以這項技術已經成為現階段重要的信息采集技術和信息標志，在各領域中均得到了廣泛的應用。

2.2.3 射頻識別的技術

這項技術是運用無線電磁波來自動識別和讀取相應目標的，屬于非接觸式的符號識別技術。無線電信號通過電磁場把數據從需要識別物體的標簽中傳輸出去，以達到自動跟蹤和辨識的目的。這項技術是用來標識物品，它在未來可能會取代目前廣泛使用在各領域內的條形碼技術，從而成為進行物品標識的有效手段。

3 視覺智能方面識別技術的應用瓶頸

這項技術是通過分析和識別人臉的關鍵部位，采集常見表情并將其作為儲存數據，來進行識別、分析和對比的。截止目前，有關人臉自動識別方面的研究取得了突破性進展，但就這項技術的實際應用來講，仍然存在不少高難度的問題有待解決。例如，表情和發型的變化、人臉的非剛體、環境光照的復雜性和化妝的多樣性等，以上因素都為人臉自動識別這項技術的應用帶來了較大的難度。視覺識別這項智能技術主要的功能是識別各種類型的圖像，例如指紋識別和人臉識別等，現階段在這些領域的識別方面也有著一定的應用瓶頸，主要體現在以下兩個方面：

3.1 人臉自動識別技術

首先，這項技術主要是通過識別和分析人臉中關鍵的部位，然后采集人臉的主要表情用來進行對比和分析。但在實踐過程中人臉表情呈現多樣化態勢，但數據庫內的數據卻十分有限，這會對識別的效果產生較大影響。另外，人臉也會隨著年齡的增長而產生一定程度的變化，還有一些部分人在臉部輪廓方面存在一定的相似性。以上這些因素都會為人臉自動識別技術的實際成效帶來較大影響。

3.2 指紋識別技術

人類的指紋都是獨一無二的，這項技術通過識別人體指紋內的紋路圖案，來和數據庫內的信息進行對比，以此來判斷用戶身份的。指紋數據有唯一性特征，而且還具有穩定終身不變的特點，從這個意義上來講，用指紋識別技術來設置密碼，容易留下指紋方面的痕跡。一些不法分子可能會復制用戶留下的指紋，這會為指紋系統的識別和判斷帶來很大影響。從指紋系統本身來講，它是利用系統內已經存在的一些指紋數據來進行識別的，但在實踐中和部分群體真實的指紋特征進行比較，發現如果用戶指紋發生了細微的變化，那么指紋識別系統就很難進行有效且準確地識別了。例如，在使用簽到打卡機時，為用戶錄入指紋的手指出現了損傷和破皮的情況，就難以進行正確識別，這在一定程度上也影響了指紋識別這項技術的實際應用。以上都是指紋識別技術實際使用中存在的、需要及時進行有效解決的問題。

4 語言智能方面識別技術的應用瓶頸

從某種意義上來講，應用語音智能這項識別技術是為了使計算機可以聽懂人類的語言，并執行人類的某項操作。現階段這項技術已經成為人工智能領域的重點研究方向和實現人機語音交互的關鍵性技術，一直備受世界各國人工智能領域專家的重點關注。現階段各種以語音智能這項識別技術為基礎的產品也被開發出來，并廣泛應用于我國社會發展的各個領域，還在應用方面展現出了極大的優勢，如聲控電話交換和語音通信系統等。但在語音識別這項技術的實際應用過程中，還存在不少技術方面的瓶頸，怎樣通過融合人工智能技術和芯片，來使語音智能識別這項技術實現更好地發展，這是本世紀內中最重要的一項研究課題之一。截止目前，語音智能這項識別技術有以下幾個主要問題：

（1）識別語音的過程中很容易受到外界干擾。不同種類的麥克風所具備的性能存在差異性，這也會對識別的結果造成很大影響。另外，在環境噪音較強的情況下提取聲音，其識別結果也會受到一定程度的干擾。這些因素的存在都會影響識別聲音效果的準確性。

（2）識別聲音的系統仍然不夠完善。這項技術在識別不同種類語言方面會受到較大限制，一般只能識別普通話，無法識別地方方言。這項技術在汽車和手機上都有廣泛使用，針對的用戶群體相對比較復雜，如果用戶不會說普通話或者方言口音較重，那么聲音識別系統暫時還無法有效識別。這種類型的語音導致實際應用范圍比較受限。

（3）無法進行準確識別和判斷。通常情況下人類聲音在各種不同條件下，可能會發生一定程度的變化。例如，在人類身體狀況有一定變化時，也會影響語音識別系統對語音的識別效果。另外，在一些特殊情況下，這種瓶頸的存在容易導致安全隱患。

5 結束語

就現階段而言，人工智能技術在我國社會發展的各個領域中都有著廣泛的應用，而且發展速度十分迅猛。在其迅猛發展的背景下，也遇到了亟待解決的技術問題，主要是因為計算機還未能實現全智能化的技術控制，這為人工智能領域識別技術的創新和發展造成了一定制約。在人工智能領域發展識別技術，要想真正實現全智能化操作，就需要進一步完善和優化其主觀意識。