冯志常 陈丹
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摘要：在时代发展、推进的过程中，图像识别技术已经成为了非常普遍的技术。在人工智能领域中，图像识别技术的作用非常突出，影响着人们的生活、工作。伴随着科技的进一步发展，图像识别技术开始变得越来越复杂，图像识别能够解放人力，搭配计算机技术识别处理各种类型信息，提高了信息处理质量与效率。该文将以图像识别这项技术的原理为出发点，探讨人工智能图像识别技术以及其具体使用，希望帮助更多人了解这项技术，最大化这项技术使用价值。
关键词：人工智能；图像识别技术；应用研究
1基于人工智能算法的图像识别技术的原理
图像识别技术本身的原理并不复杂，对于应用计算机实现的图像识别技术，信息处理是关键点。视觉效果是人眼产生的，在某图像位置、距离、角度等产生一定变化时，人眼视网膜上的图像成像形状、大小也会产生相应的改变，也就是说，人眼具有很强的图像识别能力。图像识别技术的发展先后经历了3个阶段，即文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。如今图像识别技术已经超过了人类的极限，随着时代不断的发展而发展。而在人工智能领域中，图像识别技术原理是基于图像的明显特征，类似于人眼识别原理，是一种重要技术，与人眼图像识别一样，图像特征是识别的重点。如：英文大写字母A存在一个突出尖角，O是一个圈，而Y是由钝角、锐角和线条共同形成。在图像识别技术就是利用图像中的有效信息来捕捉和识别信息，并客观判断图像的内容和性质，分析其内涵。其实，与计算机处理数据的算法原理相同，基于人工智能算法的图像识别技术的整个原理构成并不复杂，利用计算机就可以提取到简单的图像数据信息。但在分析图像识别技术原理时，为了提升图片处理的质量和效率，相关人员应寻找更优化的方法进行创新。人工智能算法图像识别技术组成原理是图片模式识别，是人工智能科技中的一部分，也是图像识别组成原理的重要组成部分。模式识别是为了确保图片或实际事物的准确性，对不同类型的平面图片进行处理。将人工智能算法运用在图像识别技术中，可以对识别对象进行虚拟化，不需要分析实物，对于图片来说，可以利用模式识别与人工智能进行三维化。如：在医学领域，医生通过拍片就能对人体的健康状态与三维结构展开分析。因此，诸如图像处理等一些技术含量较低的识别技术与人工智能结合在一起，就能完成人们无法完成的工作。
2人工智能中图像识别技术的优势探讨
2.1智能化
人工智能中的图像识别技术，最为明显的优势就在于对图片进行处理过程中所体现出的智能化特征，相比于以往的图像处理来说，人工智能图像识别技术能够对图片进行智能化的选择和分析。在人们生活中最为常用的就是人脸解锁系统，该系统所应用的就是人工智能图像识别系统中的智能识别功能，利用所储存的人脸信息，利用图像识别技术来提取该信息并进行储存，然后将图像信息提取出来转化为数据作为安全识别密码，从而实现人脸解锁的功能，也就是人工智能中图像识别技术的智能化优势。该技术不但能够完成简单的图片识别，同时也能够进行自动的图像信息处理、保存和分析，而这对于电脑图像处理来说是非常困难的。
2.2便捷化
图像识别技术除了具备智能化优势之外，也具有便捷化的特点，通过对这项技术的应用，无论是在人们的工作中还是生活中都带来了很多的便利。利用图像识别技术，不再需要复杂的图像处理过程即可完成原本困难的工作，例如通过运用刷脸支付和刷脸开锁，不需要记住复杂的密码，即便双手不方便也可以通过刷脸开门和刷脸付款。可以说，通过运用人工智能中的图像识别技术，为人们的生活带来了很多的便利，同时也帮助人们解决了很多原本难以解决的问题，所以说从图像识别技术所体现出的功能性上来看，该技术具有很强的实用性，并且这项技术也逐渐朝着大众化的方向发展，功能变得更加简便和实用。
3基于人工智能的图像识别技术的应用领域
3.1模型识别法
模型识别法在基于人工智能的图像识别技术作用非常明显，需要利用大量的数据和信息。模式识别是中国专家在传统图像识别技术基础上提出的一种识别技术，从数学原理的角度进行推理，结合图像的形状、曲线、数值等方面的特征自动完成。模型识别法可以范围两个阶段，分别为，实现阶段和学习阶段。学习阶段主要是通过收集、保存信息，为后续的应用奠定基础，相比较其他识别技术来看，模型识别法也会出现错误。目前，模型识别法被广泛应用在医疗领域中，如：医疗器械的规格检测、临床医学检测、实验室检测等方面。以临床医学为例，X射线透视图、核磁共振图是临床医学中的重点内容，基于人工智能的图像识别技术的模式识别法应用在其中可以更好的辅助医生，科学分析病人影像。利用这项技术，完成图片分析，按照具体的数据情况，找出对应的病症。但是，在模式识别技术上还需要得到进一步发展完善，从而更好的推动医疗行业发展。
3.2神经网络形式
神经网络形式是目前应用范围较大、较为常见的一种基于人工智能的图像识别技术，最常用于交通领域中。和模型识别法相同，基于传统图像识别方法，结合神经网络算法，打造出新型的识别形式。目前最常见的是模拟动物与人类的神经网络分布，但是这种识别程度较为复杂，成本较高，但收效明显，可以高效完成对图像的识别处理，也能够提取出相应的信息。比如：道路交通领域中广泛应用的视频检测、智能车辆安全保障、交通管理等视频采集系统，能够快速识别道路上车辆行驶信息，从而提高道路交通管理效率。尤其是在“智慧交通”不断建设的过程中，将神经网络形式和智能机器人等的技术相结合，可以进一步提高道路交通的安全性，为国家道路交通管理工作的落实提供帮助，也能够为社会居民的交通行车提供一定的辅助。
3.3非线性降维形式
除了上述两个方面之外，非线性降维形式也是基于人工智能的图像识别技术的一种，作为一种高维形式的识别技术，相比较前两种技术，能够在分辨率较低的情况下识别图片。也正因为这一特征，其可以差生的数据具有多维性，数据的准确率较高，但是这种技术在发展初期面临的问题较多，想要在短时间内实现高效处理，要从线性和非线性两个角度进行分析。比如农业生物环境和能源工程或者人脸识别中都可以应用非线性降维形式的图像识别技术。在农业行业中，本身图片识别的难度较高，但是借助这种技术，可以提取出特殊信息。如果应用在人脸图像识别上，也能够很大程度提高人脸识别度，从而完成信息提取。比如，某水稻试验站就引入了非线性降维形式的图像识别技术，从实际实验测试结果来看，可以正常完成工作，及时发现水稻中的虫害问题，也能够完成对种植物局部特征识别。
4 结语
综上所述，本文首先对于人工智能中图像识别技术的技术原理和组成原理进行分析，同时对于人工智能中图像识别技术所具备的优势进行探讨，从而对于人工智能中图像识别技术的应用进行研究。目前，基于人工智能算法的图像识别技术的应用范围越来越广，逐渐受到人们的广泛关注。相信在未来，根据用户的需求，图像识别技术会不断创新改革，对社会的应用效果会越来越明显，发展空间与价值也会越来越高。
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