基于人工智能的圖像識別技術分析

白 艷，郭艷輝

（鄭州工業應用技術學院，河南 鄭州 451100）

0 引 言

基于人工智能的圖像識別技術在交通領域、醫療領域、電力行業、智能支付、工農業生產等方面都有廣泛的應用，提高了人們的生活水平，推動了各個行業的創新發展，在智能化技術和計算機技術的支撐下，圖像識別和處理功能變得更加強大。

1 圖像識別技術基本原理

圖像識別是人工智能技術的核心組成部分。圖像識別技術的具體應用是模擬人類眼睛的功能對所要識別對象的各類特征進行捕捉。圖像識別的重點是對圖像特征的判斷、掃描。例如，字母A的特征是一個突出的尖角，字幕O的特征是一個圓圈，字母Y是一個銳角。圖像識別技術在生活中的應用比較常見。例如，在智能停車場中，利用掃描設備準確識別車牌號，對停進車輛和駛出車輛的車牌號進行識別，可以提高停車場管理的智能化水平和智能化程度。除了對外在突出特征進行識別外，圖像識別技術還可以對色彩、特殊信息進行識別，在識別過程中主要是對所識別對象突出的特征信息進行捕捉，也可以根據具體的場景和對應的需求，對所要識別內容的內涵進行分析[1]。為了更加真實地模仿人眼識別圖像的原理，圖像識別技術需要不斷縮小與人眼識別圖像的效果差異，利用計算機系統，在遵循計算機掃描特征和原理的基礎上模擬人眼識別圖像的過程和人腦處理圖像信息的原理。

2 人工智能圖像識別技術的優勢

2.1 智能化

圖像識別的智能化處理是基于人工智能圖像識別技術的最大優勢，結合實際情況來看，相比傳統的圖像處理方法來說，利用人工智能圖像識別技術可以更加精確、直接地識別、分析和篩選圖像信息內容，提高了分解結果的準確性。以目前應用最為廣泛的人臉識別技術為例，利用人工智能圖像識別的智能識別技術，將實時采集到的人臉數據與數據庫中提前儲存的人臉數據信息進行對比，利用智能化的人臉識別技術提取人臉信息，將人臉信息轉化為數據信息用于安全識別的密碼設定，實時獲取的人臉數據信息與數據庫中預先儲存的人臉圖像信息相匹配時時完成人臉解鎖功能的設定，在手機人臉設備解鎖以及人臉識別智能支付等方面有著廣泛的應用[2]。基于人工智能的圖像識別系統功能更加復雜，所要處理的信息量大，處理難度高，不僅能進行簡單的圖像識別，也能對圖像信息進行自動化處理，同時可以進行深入分析、研究、挖掘和對比，其智能化程度和龐大數據信息處理模式是傳統電腦處理圖像功能不具備的。

2.2 便捷化和實用性

便捷化和實用性也是基于人工智能圖像識別技術的優勢。圖像識別技術的應用范圍廣泛，應用場景多樣，在人們生活、工作中比較常見，基于人工智能的圖像識別技術可以展現出其便捷性和實用性，在實際應用過程中，不需要經過復雜的圖像處理流程就能高效、快速地完成難度較大的數據處理任務。例如，現階段大力推廣的刷臉支付和刷臉開鎖功能，消費者無需使用密碼就可以完成支付和解鎖，這也是基于圖像識別技術發展而來的新型密保系統，相比傳統的密碼輸入方式，不僅具有便捷性和實用性，其保護功能的安全系數更高。

3 面向人工智能的圖像識別技術過程解析

3.1 預處理圖像數據

圖像預處理是智能化圖像識別技術的重中之重。圖像識別的準確度以及重要、關鍵圖像信息的識別、分析、對比的最終結果，都與圖像預處理階段的工作息息相關。圖像數據預處理是基于人工智能圖像識別技術應用效果最為關鍵的環節。通過聯合圖像預處理技術和智能識別體系，可以及時、快速、準確、全面地掃描和捕捉所識別對象的特征，為后續圖像數據的處理以及相關功能的完成奠定基礎。利用預處理圖像技術，可以降低圖像識別的工作量和工作難度，縮短圖像識別所需的時間。圖像預處理技術應用的關鍵點在于提高辨識效率，在具體應用時要應用降噪、去霧等工序，通過層層篩選將質量不佳、應用效果較差的圖像經過綜合預處理的方式提高清晰度和辨識度[3]。

3.2 提取圖像典型特征

提取和選擇是圖像特征提取的關鍵工作任務。所要識別的目標圖像有很多的特征點，不同的特征點對應著具體的特征子集。科學合理地選擇和選用特征點，是提高圖像識別效果、保證最終識別結果準確度和完整性的基礎和前提。根據圖像識別技術的具體應用情況來看，所要識別的目標圖像特征點主要表現在空間關系特征、圖像形狀、圖像紋理、顏色特征等多個方面，基于人工智能圖像識別技術的應用，一般情況下將顏色作為第一捕捉特征，其次考慮空間特征、目標圖像的體積特征等。但是在圖像識別技術具體應用時，要以智能化圖像識別技術的具體應用場景、需求以及應用方向具體設定。目標圖像所包含的信息數據內容比較多，想要提高圖像識別技術的應用效果，必須對目標圖像的具體特征進行區分和劃分。例如，電力企業在應用基于人工智能的圖像識別技術對架空輸電線路進行巡檢時，要提取線路的紋理特征，并根據輸電線路檢修、維護工作的開展需求制定具有針對性的巡檢方案。根據以往工作經驗，確定輸電線路存在問題時輸配電電纜的紋理特征，才能提高對問題線路的辨識度，提高輸配電線路巡檢工作的有效性和針對性。

3.3 圖像匹配分類

圖像匹配分類是智能化圖像識別技術的最后一個流程，也是關鍵的工作步驟。圖像匹配分類工作的開展，建立在預處理圖像數據和提取圖像典型特征的基礎上，以這兩個工作環節獲取的結果數據為參照，提取數據庫中相同圖片的信息，展開特征分析。仍然以電力企業輸配電線巡檢工作中圖像識別技術的應用為例，在智能化圖像識別技術的圖像匹配分類中，必須按照圖片的特點調取數據庫中與其相對應問題的處理信息，為技術人員分析、判斷、評估工作的開展提供必要的支撐，以提高圖片處理效率和匹配率[4]。

4 人工智能圖像識別技術的應用路徑

4.1 模型識別法

模型識別法在智能化圖像識別技術的應用中發揮著至關重要的作用。圖像識別技術的應用通常要處理海量的數據信息。模型識別法技術是在傳統圖像識別技術的基礎上發展而來。該技術以數學原理和數學模型為基礎，根據圖像數值、曲線和形狀等方面的特征，自動完成圖像識別的各項步驟。模型識別法最重要的步驟是學習步驟，在該步驟中，通過信息的采集、保存構建較為全面的圖像信息數據庫，為后續與圖像信息分析、挖掘、識別、提取相關的工作步驟提供全面的數據支撐。與其他智能化圖像識別技術相同的是，模型識別法在實際應用中也會出現識別錯誤、識別不準確、不全面、不及時等諸多問題，如果學習步驟不正確，會增大上述問題的影響范圍和影響程度。以模型識別法在醫療行業中的具體應用為例，其在實驗室檢測、醫學臨床檢測、醫療設備規格檢測等場景中應用都比較廣泛。以在醫學臨床檢測領域中的具體應用為例，模型識別技術在X射線透視圖、核磁共振圖中的應用比較常見。該方法的應用可以幫助醫護人員及時、準確、全面、客觀地完成圖像分析，了解患者影像，以具體、準確、全面的數據為參照，通過對異常點的分析找出對應的癥狀。但相比其他圖像識別技術來說，模型識別法在實踐中應用的時間不長，有些功能不太完善，需要進一步加強與人工智能技術的融合，才能充分發揮出該項技術的重要應用價值。

4.2 神經網絡形式

相比其他技術來說，神經網絡形式在基于人工智能圖像識別技術中的應用最為廣泛和普遍，如其在交通領域中的應用可以充分發揮出該項技術的諸多優勢。與前文提到的模型識別法原理相同的是，神經網絡形式的圖像識技術也是以傳統的圖像識別法為基礎，綜合應用神經網絡方法構建一套新型的識別模式。顧名思義，神經網絡形式是利用動物和人類神經網絡系統的原理進行高度模擬，完成復雜的圖像識別[5]。與模型法等方法不同的是，基于神經網絡形式的圖像識別法的運行更加復雜，數據信息、圖像信息的處理流程更為煩瑣，對專業技術要求高，應用成本也比較高。但是與之對應的，圖像數據的處理效率、信息提取分析效果也更為明顯。

現階段常用的神經網絡形式主要有前饋網絡、反饋網絡、相互結合型網絡、混合型網絡四種形式。不同形式的網絡形式其組成不同，特征也存在差異。以前饋網絡為例，該網絡形式由多層組成，該形式的主要特征是相鄰層之間的神經元相連接，同層各個神經元無法連接，各神經元從上一層得到多個輸入，利用下一個節點傳輸到下一層的各個神經元中，結構如圖1所示。

圖1 三層前饋網絡結構圖

從神經網絡中的前饋網絡形式來看，反饋網絡的特征是各節點在接受輸入信號的同時可以接收其他節點的反饋，包含神經元輸出信號返回自身的環繞反饋。具體結構如圖2所示，是一種用于圖像分類的卷積神經網絡架構圖。應用該神經網絡架構圖，可以針對交通領域不同場景下的圖像識別需求，幫助交警進行交通管制、視頻檢測、智能化的違章拍攝等，保證車輛的安全，提高了交通管理、違章拍攝以及處理的工作效率。

圖2 一種用于圖像分類的卷積神經網絡架構圖

4.3 非線性降維形式的應用

除了模型識別法和神經網絡形式之外，非線性降維形式也是人工智能圖像識別技術中非常重要的內容。該形式是在高維識別技術的基礎上發展而來的。相比前兩種技術，非線性降維形式的環境適應能力強，可以在圖像分辨率較低的場景下工作，這一特征使得該項技術在實際應用中可以產生多維性的數據信息，數據的準確度、全面性都比較高。但是結合非線性降維形式的具體應用來看，受到計算機技術、數據處理軟件、人工智能技術、算法算力等方面的影響，該項技術尚處在發展階段，實際應用中仍然存在諸多問題，想要取得技術突破，需要從線性和非線性方面著手進行深入研究。

常規的非線性降維算法包含PAC、LDA、MDS、Isomap、LLE等。不同算法的優勢、缺點和適用場景存在很大的區別，在具體應用中要根據應用場景的具體需求而定。以PAC算法為例，其優點是理論基礎扎實，概念較為簡單、設計方便，具有最優線性重構誤差。缺點在于在高維的數據特征向量計算中適用性較差，主成分個數的確定沒有較為清晰的標準，在非線性數據處理中不適用。

5 人工智能圖像識別技術的展望

隨著科學技術、網絡技術、通信技術和信息技術的不斷發展和進步，人工智能中的圖像識別技術也取得了蓬勃發展，在不斷優化、升級和完善中。結合實際情況來看，現階段圖像識別技術雖然在不同場景中以不同形式得到了廣泛應用，且有些技術已經非常精準和先進，但是仍然存在很大的優化和改良空間。從基于人工智能的圖像識別技術的未來發展來看，高分辨率和急速傳輸、多維角度、應用范圍持續拓展將是智能化圖像識別技術的主要發展方向和發展趨勢。在人工智能領域，圖像識別技術雖然具備了高清晰度和較高的信息處理能力，但是在數據處理中仍然存在很大的誤差，對信息設備處理產生了一定影響，而導致這一問題的主要原因是計算機硬件設備的功能和性能不穩定。在未來發展中，技術人員要根據圖像識別技術應用場景的具體需求，加大軟件技術和硬件技術的改良，突破技術瓶頸[6]。

6 結 語

在信息技術、網絡技術持續發展的背景下，圖像識別技術得到了完善和優化，應用場景增多，應用范圍不斷拓展。以人工智能為基礎的圖像識別技術可以滿足不同場景圖像提取、圖像信息分析的需求。在具體應用中，技術人員要明確模型分析法、神經網絡形式、非線性降維形式等技術的優勢和不足，根據應用場景的具體需求構建完善的圖像識別系統，提高圖像識別技術的應用價值，為各個行業的創新發展提供技術支撐。