基于計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)的模式識(shí)別系統(tǒng)智能開發(fā)

文/周日輝

據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)與計(jì)算機(jī)相關(guān)的技術(shù)在不斷的提高，當(dāng)然在發(fā)展的過程中總會(huì)存在一些問題。雖然在相關(guān)發(fā)展中有著各方各面的問題，但是正是由于這些問題的存在才能更加促進(jìn)其發(fā)展和完善?？傊胍幚砗脝栴}，我們可以在相關(guān)技術(shù)開發(fā)前提出一系列的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，然后根據(jù)嚴(yán)格執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)。有了成套的標(biāo)椎，相關(guān)技術(shù)人員才能更好的完成研究工作，有利于新技術(shù)的研發(fā)。

1 相關(guān)識(shí)別系統(tǒng)的定義

在使用計(jì)算機(jī)的處理數(shù)據(jù)的過程中，我們需要用傳感器把我們所能理解的數(shù)據(jù)變成計(jì)算機(jī)可以明白的數(shù)據(jù)。在開始處理相關(guān)數(shù)據(jù)之前，相關(guān)工作人員需要先把與數(shù)據(jù)沒有關(guān)系的聲音刪掉，然后保證被測(cè)數(shù)據(jù)的完整性。所選功能類型的數(shù)量越多，其準(zhǔn)確性越高。但是現(xiàn)如今計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力不太完善，而且計(jì)算機(jī)不能自主的選擇數(shù)據(jù)特征。在特征提取階段，必須提取最有效的數(shù)據(jù)特征。特征分類器的設(shè)計(jì)理念是先構(gòu)造相關(guān)的函數(shù)，接著根據(jù)函數(shù)來分類，然后將不同的模式分配不同的數(shù)據(jù)特征，從而完成數(shù)據(jù)處理。在完成這一步驟時(shí)需要一定的空白試驗(yàn)。其識(shí)別可以分為兩種類型。監(jiān)督識(shí)別通俗來說就是產(chǎn)品的已知數(shù)據(jù)。這意味著只要已知樣品屬于樣本，知道了樣本數(shù)據(jù)就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行第一步處理，接著根據(jù)其不同的特征進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。相反的，無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指不知道樣品的任何數(shù)據(jù)。因此，分類計(jì)算法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程中的主要方法。分類計(jì)算法就是在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理之前我們可以將相同類型的數(shù)據(jù)分成一組，然后對(duì)這一組數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。具體算法例如K均值算法是21世紀(jì)十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一，是1967年由麥奎因（MacQueen）提出并命名的一種簡(jiǎn)單、高效的快速聚類算法，廣泛地應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別及計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。目前，K均值算法仍然是人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。其主要思想是將相似程度高的對(duì)象劃分到同一個(gè)類別中，并且滿足不同類中對(duì)象之間差別較大的特點(diǎn)。

圖1：圖像處理流程

2 計(jì)算機(jī)相關(guān)軟件技術(shù)的特點(diǎn)

2.1 功能具有一定的復(fù)雜性

模式識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)結(jié)合了不同類型的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，并加速了相關(guān)操作系統(tǒng)的傳輸效率。自然地，相關(guān)功能直接受其運(yùn)行方向的影響，并且各種設(shè)計(jì)方法也提高了形狀識(shí)別過程的復(fù)雜性。正是因?yàn)槠涔δ苄枨笫值膹?fù)雜，所以我們更應(yīng)該做好相關(guān)系統(tǒng)的處理方式。功能系統(tǒng)的相關(guān)制定需要通過整體的有序劃分得到一定的補(bǔ)充。

2.2 不斷創(chuàng)新的好處

相關(guān)技術(shù)人員可以根據(jù)其獨(dú)特的功能要求對(duì)模式識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行編程，并在開發(fā)后使用軟件技術(shù)來完成模式識(shí)別維護(hù)工作。這種類型的自主創(chuàng)新是屬于特定的軟件技術(shù)。自主創(chuàng)新的模式識(shí)別系統(tǒng)可以加強(qiáng)系統(tǒng)的安全性。為了提高系統(tǒng)的相對(duì)安全性，我們需要設(shè)計(jì)出屬于自己的系統(tǒng)，以確保所有鏈接上數(shù)據(jù)信息的安全。

2.3 使用范圍廣

現(xiàn)如今軟件技術(shù)的使用范圍十分廣泛，相關(guān)系統(tǒng)可以應(yīng)用于功能多樣性高的各個(gè)方面。但是據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，使用最多的當(dāng)屬語(yǔ)言系統(tǒng)和電子產(chǎn)品的研發(fā)方面。有了相應(yīng)的識(shí)別系統(tǒng)對(duì)電子產(chǎn)品的使用有很大影響，比如可以通過系統(tǒng)中的語(yǔ)音輸入和標(biāo)識(shí)來觸發(fā)操作。

3 對(duì)計(jì)算機(jī)識(shí)別系統(tǒng)的分析和討論

3.1 云存儲(chǔ)的使用

相關(guān)的軟件開發(fā)項(xiàng)目的前提是先研發(fā)云存儲(chǔ)功能，而且還要實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)操作進(jìn)一步對(duì)云存儲(chǔ)功能進(jìn)行識(shí)別。據(jù)相關(guān)資料表明，相關(guān)設(shè)備沒有那么大的空間去儲(chǔ)存特別多的數(shù)據(jù)。在操作時(shí)開啟了云存儲(chǔ)，那么相關(guān)系統(tǒng)就會(huì)將數(shù)據(jù)全部拷貝到云空間中，以方便查找。其次，在開啟云空間后需要運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)儲(chǔ)存，因此云空間的使用與網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)密不可分。我們?cè)L問網(wǎng)絡(luò)后，才能將數(shù)據(jù)信息保存。另外，云存儲(chǔ)功能管理的網(wǎng)絡(luò)空間雖然有一定處理問題的能力，但是其有關(guān)的安全問題也不容小覷。所以，在我們運(yùn)用云空間儲(chǔ)存數(shù)據(jù)時(shí)，需要提高系統(tǒng)的安全保護(hù)能力。不同的儲(chǔ)存要求，其對(duì)應(yīng)的安全系統(tǒng)不一樣。云存儲(chǔ)的開發(fā)理念是網(wǎng)絡(luò)的相互運(yùn)用功能。為此，各種云存儲(chǔ)產(chǎn)品的應(yīng)用越來越廣泛。

3.2 模式識(shí)別系統(tǒng)智能化設(shè)計(jì)模糊識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)

需要從人工智能的角度進(jìn)行設(shè)計(jì)，不僅考慮自身功能是否可以順利實(shí)現(xiàn)，還應(yīng)該重點(diǎn)從操作便捷方面加強(qiáng)優(yōu)化。人工智能是一種仿人工的計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)模式，對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理以及最終功能指令傳輸，都更貼近人工操作習(xí)慣，可以使操作使用人員更快掌握模式識(shí)別系統(tǒng)功能，使用過程中產(chǎn)生任何問題，后期運(yùn)營(yíng)維護(hù)也能更便捷開展。模式識(shí)別系統(tǒng)在智能開發(fā)設(shè)計(jì)中，可以利用計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)進(jìn)行基礎(chǔ)框架構(gòu)建，將所要設(shè)計(jì)的基本功能體現(xiàn)在基礎(chǔ)框架中。并在框架基礎(chǔ)上進(jìn)行更為深入的智能演練，發(fā)現(xiàn)任何模塊存在數(shù)據(jù)功能之間的沖突，可以采用定向優(yōu)化的方法，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)一步解決。模式識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)中，從智能角度對(duì)功能進(jìn)行優(yōu)化，還應(yīng)該考慮投入使用后，當(dāng)數(shù)據(jù)信息需要更新時(shí)，是否會(huì)影響到常規(guī)功能的正常進(jìn)行。引入智能優(yōu)化功能，在不同網(wǎng)絡(luò)傳輸環(huán)境下，數(shù)據(jù)信息都能通過壓縮來提升傳輸速度。模式識(shí)別系統(tǒng)開發(fā)研究中還需要引入聯(lián)想功能，當(dāng)模式識(shí)別系統(tǒng)所捕捉到的信息不能足夠清晰，也能在模糊處理功能幫助下，對(duì)信息進(jìn)行精準(zhǔn)的定向分析，從而發(fā)出正確的指令功能。智能化特征在開發(fā)階段實(shí)現(xiàn)后，后續(xù)功能也將能夠在此基礎(chǔ)上順利的進(jìn)行。伴隨著我國(guó)科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高，在各領(lǐng)域當(dāng)中，智能化變成了衡量硬件實(shí)力的核心水平，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域也并不例外。智能化設(shè)備在人們工作與生活當(dāng)中到處可見，計(jì)算機(jī)也同樣是智能化產(chǎn)物之一。另外，智能手機(jī)、建筑等。對(duì)軟件來說，智能化應(yīng)用程度就尤為重要。

例如茶園害蟲智能識(shí)別系統(tǒng),本識(shí)別系統(tǒng)的主要處理內(nèi)容包括圖像采集、建立害蟲樣本圖像庫(kù)、圖像預(yù)處理、害蟲定位、特征提取以及分類器的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練與害蟲識(shí)別。

（1）圖像采集院利用CCD 相機(jī)+鏡頭+自然光源實(shí)現(xiàn)圖像采集。于害蟲樣本圖像庫(kù)院包括圖像裁剪，建立多分類害蟲正樣本圖像集和負(fù)樣本圖像集等。

（2）圖像預(yù)處理院主要為中值濾波，尺寸歸一化和RGB 到HSV、RGB到GRAY 的顏色模型轉(zhuǎn)換。

（3）害蟲定位院首先在HSV 顏色空間進(jìn)行閾值分割，再利用形態(tài)學(xué)腐蝕和膨脹、輪廓提取、基于輪廓面積等的篩選和基于最小邊界矩形長(zhǎng)寬及其比值等的篩選進(jìn)行分割后處理。

（4）特征提取院進(jìn)行SIFT 特征點(diǎn)檢測(cè)并生成特征描述子曰利用K均值聚類獲得視覺詞匯表：構(gòu)建害蟲特征的Bag-of-Words（BoW）模型。

（5）分類器的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練與害蟲識(shí)別院利用支持向量機(jī)淵SVM冤分類算法設(shè)計(jì)分類器曰將BoW 模型數(shù)據(jù)輸入分類器，進(jìn)行訓(xùn)練生成分類模型曰利用分類模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分類袁實(shí)現(xiàn)害蟲識(shí)別（如圖1）。

3.3 自主更新的功能

在軟件研發(fā)時(shí)，我們還需要考慮軟件更新問題。因此，軟件可以自主更新對(duì)軟件研發(fā)十分有利。倘若想要軟件可以自主更新，那么我們需要?jiǎng)?chuàng)建新的更新系統(tǒng)。其次，更新軟件可以在有網(wǎng)絡(luò)時(shí)自主更新。而且自主更新系統(tǒng)可以檢測(cè)病毒，假如系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)有病毒的存在，其自主更新系統(tǒng)可以加強(qiáng)系統(tǒng)抵抗病毒的能力，從而預(yù)防病毒入侵。自動(dòng)軟件更新的設(shè)計(jì)考慮了在軟件技術(shù)的應(yīng)用階段中形狀識(shí)別和捏合識(shí)別系統(tǒng)的未來發(fā)展，并且在軟件開發(fā)的第一階段可以更新保留系統(tǒng)無法達(dá)到此配置的標(biāo)準(zhǔn)。自主更新系統(tǒng)還應(yīng)著重加強(qiáng)系統(tǒng)的安全保護(hù)功能，不斷完善系統(tǒng)，從而創(chuàng)建更完善的自主更新系統(tǒng)。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，模式識(shí)別技術(shù)也迅速發(fā)展。這個(gè)跨學(xué)科的發(fā)展為我們提供了文本識(shí)別和指紋識(shí)別技術(shù)。然而，在許多方面，模式識(shí)別的發(fā)展仍遠(yuǎn)未達(dá)到人們的希望，其中還有許多不完善的地方。但是，在當(dāng)今社會(huì)中，科技在不斷的創(chuàng)新和發(fā)展，我相信不久的將來模式識(shí)別技術(shù)會(huì)更加的完善。