人工智能背景下圖像識別技術研究

摘 要：人工智能背景下圖像識別技術應用呈現多元化、系統化及高效化發展趨勢。借助人工智能技術深度學習邏輯及視覺信息語言，完善圖像識別技術應用體系，將是提升圖像識別技術應用有效性的關鍵。新時期人工智能背景下的圖像識別技術，要通過對深度學習模型的搭建、大規模數據集的運用及硬件加速技術優化等多項基礎策略的運用，持續提升人工智能技術與圖像識別技術的融合發展，強化人工智能技術在圖像識別方面的技術應用水平。

關鍵詞：人工智能；圖像識別；技術應用；深度學習

中圖分類號：TP391.41文獻標識碼：A文章編號：2095-9052（2025）01-0148-03

作者簡介：章新志（1991.01— ），男，漢族，安徽省池州人，碩士研究生，講師，研究方向：人工智能、模式識別。

引言

人工智能技術發展改變了部分信息技術及數字技術應用發展趨勢。圖像識別技術作為后信息時代的重要產物，在教育、醫療、生產制造等諸多領域發揮著核心技術優勢。新時期圖像識別技術的運用，要以加強技術優化與技術革新為載體，將人工智能技術概念引入圖像識別技術應用體系，提升圖像識別技術應用的智能化水平，拓展圖像識別技術的應用功能，豐富圖像識別技術應用體系，為圖像識別技術在更多領域發展技術優勢提供多方面技術保障。

一、圖像識別技術內容及技術框架

（一）特征提取

特征提取是圖像識別技術應用的第一環節。圖像中邊緣、紋理、顏色等信息內容，是特征提取重要的鑒別信息。目前，較為常用的特征提取方式主要包括卷積神經網絡與特征描述兩種方式。其中，基于CNNs的卷積神經網絡是專門用于圖像處理的深度學習模型。數據信息通過卷積層、池化層與全連接層學習圖像中不同的數據信息特征［1］。所以，CNNs在圖像目標檢測、任務信息分割等方面具有一定的優勢。特征描述則與卷積神經網絡截然不同。特征描述主要采用HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR等多種不同方式進行表達。不同的表達方式的技術優勢也有所差異。譬如，依托HOG的R-HOG在高密集度網格中對于圖像信息特征的抓取能力相對較強；SIFT與R-HOG相比，則在多尺度下的單一圖像信息中具有良好數據抓取能力。所以，不同的表達方式對于描述器的應用需求各不相同，要根據圖像識別的要求科學地進行技術內容的選用［2］。

（二）圖像分類

圖像分類是圖像識別的重要一環。圖像分類主要采用嵌入信息標簽的方式進行圖像信息內容的識別。相比于采用單元化分類模式的信息類比策略，圖像分類并非僅針對圖像輪廓、生理信息、動態數據等進行分析，而是按照人工智能數據算法內容，以預設數據閾值為標尺進行目標信息標定，讓相同種類的圖像信息能按照數據序列進行排序。當前，圖像分類一般用于動態圖像信息內容的識別。部分圖像分類也在結構識別方面發揮一定作用。所以，圖像分類對于圖像信息數據的分析，極大地提升圖像識別的內容準確性，確保圖像識別的信息內容與現實環境能保持一致，更好為圖像信息整理及圖像數據整合提供支持。另外，圖像分類方法在不同標簽與注釋信息的運用，為圖像信息數據庫的搭建提供多方面的技術支持，簡化圖像信息數據庫的技術應用流程，提升人工智能的深度學習能力，滿足圖像識別技術的多方面應用需求［3］。

（三）語義分割

不同圖像的像素包含語義信息各不相同。圖像語義分割可以將圖像中的每個像素分配特定的語義類別，有效對圖像進行細粒度的分割。橫向與縱向各不同像素塊均能通過語義分割標記為屬于圖像中的某個對象或物體的類別。人工智能系統則可運用對像素中不同語義信息的抓取，精準地針對圖像信息輪廓進行識別。其中，語義分割需要從語義類別、語義標記及損失函數三個方面進行系統設計。首先，在語義類別方面，語義分割任務通常涉及多個語義類別，不同語義類別需要標定唯一的標識符，對標識符的識別則能為語義分割提供理論值。其次，在語義標記方面，圖像信息識別要根據不同像素的標簽按照圖像矩陣數據內容進行數據信息比對，保證圖像識別能準確定位像素信息內容。最后，在損失函數方面，語義分割需要運用交叉熵損失函數或多類別分割損失函數進行模型預測，分析數據與真實場景之間差距，并針對理論數據信息進行補充，避免產生圖像信息丟失或識別不精確問題。

二、人工智能背景下圖像識別技術優勢

（一）高精確性與高效性

傳統的計算機圖像識別技術主要基于程序算法的理論參數值進行圖像信息內容的整合。一旦圖像信息內容與理論參數值不符，則容易出現識別錯誤或識別不精確問題。且傳統計算機設備的圖像識別的性能損耗相對較高，高負荷下的圖像信息識別延遲高于人工智能圖像識別。人工智能圖像識別的技術運用，則可運用數據模型訓練將部分符合數據特征及具有統一數據標識的圖像信息內容分類，極大地提升圖像識別的效率。且由于人工智能基于數據運算的識別特征較為豐富，使其能運用多個不同特征數據比較進行信息校對，能有效滿足圖像識別的高精準性處理需要。所以，數據訓練及大數據模型的運用，能為提升人工智能圖像識別準確性與效率提供充分保障。另外，人工智能可以根據數據信息處理強度，采用邊緣化計算邏輯開展系統性能資源合理分配，提升高負荷情況下圖像識別質量，對于控制數據延遲具有一定的促進作用［4］。

（二）個性化設計與自動化管理

圖像識別的應用場景相對而言較為廣泛。可以根據技術應用需求進行技術內容的優化。譬如，將圖像識別應用于教育領域或醫療領域，則可通過提升圖像識別精度及優化數據訓練模型，動態化調整圖像識別策略。因此，相比傳統的計算機圖像識別技術應用，人工智能的圖像識別技術具備更好的場景適用性，能滿足圖像識別技術的個性化應用需求，充分簡化圖像識別的技術應用流程。與此同時，人工智能的圖像識別技術應用降低對人工圖像審核的依賴，讓圖像識別能自動進行數據管理及數據統計，并能按照圖像識別要求進行多次識別數據信息的驗證，使圖像識別的自動化水平得到充分提升。因此，人工智能背景下的圖像識別技術應用，有效發揮人工智能個性化與自動化管理服務優勢，為圖像識別技術在更多元化的領域發展核心技術優勢夯實基礎。

三、人工智能背景下圖像識別技術應用載體

（一）完善的人工智能數據信息管理模塊

運用數據模型強化人工智能的深度學習，是提升人工智能背景下圖像識別技術應用有效性的關鍵。所以，新時期依托人工智能的圖像識別技術，要以完善人工智能數據信息管理模塊為基本載體，持續優化數據模型內容設計，并通過對人工智能數據算法的動態化調整，強化人工智能對不同領域、不同類型圖像信息內容的識別能力，確保基于人工智能的圖像識別技術應用能為圖像識別處理提供多方面的有力支撐。譬如，按照計算機視覺語言邏輯構建人工智能數據模型學習平臺，讓人工智能可以按照圖像信息語言表達特點，以圖像模塊信息為基礎進行圖像識別處理，充分提升人工智能視角下圖像識別的技術應用針對性。以此，保證人工智能背景下圖像識別技術應用的有效性，為后續更好加強人工智能圖像識別信息資源整合及提升圖像識別的信息管理能力夯實基礎［5］。

（二）良好硬件系統與軟件程序支持

人工智能技術對于強大的數據計算能力有著一定的依賴。尤其是前饋神經網絡、卷積神經網絡的構建，對于設備硬件性能具有極高的要求。普通的消費級或企業級計算機設備，難以滿足人工智能技術應用需求。需要通過人工智能計算機服務器的定制，滿足這一需求。依托人工智能技術的圖像識別技術運用，同樣要基于高性能計算設備開展圖像信息處理。所以，保證硬件系統的性能優勢則是人工智能背景下對圖像識別技術應用的重要載體［6］。另外，在軟件程序的運用方面，技術人員需要借助視覺神經網絡的搭建做好圖像識別系統設計，通過人工智能數字信號處理，為圖像識別提供多個層面的技術支持，提升人工智能視角下圖像識別的質量及識別精度，為后續更好地完善人工智能的圖像識別技術應用體系做好充分鋪墊。

四、基于人工智能背景下圖像識別技術應用策略

（一）深度學習模型的搭建

深度學習模型是一類機器學習模型，基于人工智能圖像識別的深度學習模型，需要由多個層次的神經網絡進行系統構建。其中，依托人工智能的圖像識別深度學習模型，需要通過多層次的非線性變換逐步提取數據中的抽象特征，有效實現對復雜模式與信息的學習、表示。目前，人工智能圖像識別的深度學習模型，主要包括循環神經網絡、長短時記憶網絡、門控循環單元、自動編碼器、生成式對抗網絡及注意力模型等多項內容。不同的模型結構對于人工智能技術的應用有著不同的作用。譬如，循環神經網絡是處理序列數據的深度學習模型。主要面向循環神經元提供數據信息支持，讓人工智能系統能基于自然語言處理、語音識別與時間序列分析進行圖像識別管理。又如，生成式對抗網絡，則通過生成器網絡與判別器網絡的結構組合訓練人工智能的數據分析與判斷能力。生成器網絡負責生成與真實數據相近似的樣本數據，判斷器網絡則負責針對數據真實性與應用有效性進行判斷。從而，為后續圖像識別的數據分析與數據整合提供支持［7］。

（二）大規模數據集的運用

大規模數據集是指包含大量數據樣本的數據集，基礎樣本信息可以包括文本、圖像、音頻、視頻等多種不同形式的數據信息內容。大規模數據集的運用通過對大量數據樣分的篩選，讓人工智能可以有效掌握圖像識別的基礎邏輯，強化人工智能圖像識別的信息數據定位精度。其中，樣本數據的數量與種類的豐富性，決定人工智能數據學習的有效性。近年來，隨著圖像信息數據形式的不斷增多，大規模數據集逐漸開始面向多數據源應用進行數據內容整合。譬如，基于社交媒體、新聞媒體、互聯網、學術資料等信息資料進行數據分析，將擬人化圖像信息概念加入圖像識別設計，借助計算機視覺網絡的視覺反饋效應，為人工智能的圖像識別提供支持。所以，大規模數據集的運用不僅要保證數據信息內容的豐富性及數據顆粒的精細度，同時，也要按照社會環境發展的運行邏輯，有針對性地進行數據信息內容整合，幫助人工智能更為準確地進行圖像識別信息分析。

（三）硬件加速技術的優化

硬件加速技術在人工智能領域的應用，能提升人工智能系統的數據信息處理能力。圖像識別通常需要大量數據信息內容運算。所以，為更好發揮人工智能的技術優勢，圖像識別技術可以基于對硬件加速技術的優化，為人工智能的圖像識別分析與數據管理提供支持。當前，硬件加速技術主要分為GPU加速、CPU加速與邏輯加速三種模式。其中，GPU加速是基于圖形渲染的硬件系統優化，利用高度并行的架構的技術體系為人工智能技術應用提供支持。人工智能的圖像識別可以基于GPU加速提高對類圖像信息的處理能力。CPU加速與GPU加速的邏輯基本一致，但技術概念截然不同。GPU加速主要為單一且大量的圖像信息處理提供支持。CPU加速則主要面向信息種類豐富且單一系統內數據存量較少的圖像信息提供支持。邏輯加速則主要借助個性化定制技術的運用或數字編碼技術等，為人工智能的圖像識別處理提供硬件加速支持。譬如，TPU、FPGA、ASIC、DSP等技術內容的運用，均屬于邏輯加速基本范疇。

（四）目標檢測系統的設計

目標檢測系統主要借助圖像識別的數據分析進行數據信息處理。譬如，采用候選區域生成技術概念，在根據圖像中的特征，生成可能包含對象的候選區域，并利用RPN網絡提供圖像識別支持。人工智能對目標檢測系統的運用，能有效優化檢測方式及檢測策略，提升對圖像信息的綜合識別能力。例如，運用圖像目標檢測的對象分類技術，按照圖像信息涉及內容元素的不同進行信息數據的分類處理，借助分類器提升圖像識別的有效性與準確性。因此，目標檢測系統的設計能打破傳統圖像識別處理邏輯，讓人工智能可以通過圖像信息種類的分析，有針對性地進行數據信息管理。另外，目標檢測系統中對邊緣檢測技術與動態跟蹤技術的運用，也大幅提高人工智能圖像識別的效率，讓人工智能系統可以按照圖像信息動態變化，基于圖像位置邊界進行圖像信息的處理，為更好進行圖像信息數據分析及圖像歸類提供有力技術支撐。

結語

綜上所述，人工智能背景下圖像識別技術，能通過數據模型深度學習，提升圖像識別的準確性、時效性及有效性，有效解決傳統計算機圖像識別精度不高及識別效率低下的問題。新時期基于人工智能圖像識別技術的運用，應在進一步掌握核心技術邏輯的基礎上，加強對各類技術內容的優化與調整，保證人工智能背景下圖像識別技術的運用能滿足圖像識別處理的多元化需求，強化人工智能視角下圖像識別技術總體的技術水平。

參考文獻：

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［3］魯靜，熊守權，王明.基于人工智能的圖像識別技術在交通氣象服務中的應用［J］.信息與電腦（理論版），2019，31（22）：112-114.

［4］王凱，王小軍，馬娜等.基于人工智能的圖像識別技術在抽水蓄能電站中的應用研究［J］.水電與抽水蓄能，2019，5（04）：18-20+46.

［5 陳兆驊，楊海舟，柏筱飛，等.基于深度學習的電力設備圖像識別方法［J］.電工技術，2022，（09）：34-36.

［6］ 張淑敏.智能出版時代編輯人才培養路徑研究［J］.內蒙古財經大學學報，2022，20（05）：142-144.

［7］ 周英儆.智媒時代編輯出版人才培養分析［J］.西部廣播電視，2022，43（08）：60-62.