当前位置:首页 期刊杂志

人工智能识别技术发展及其运用

时间:2024-04-25

刘亦晴

摘要:基于分析人工智能识别技术发展及其运用。首先分析出入工智能识别技术的概念和分类;其次分析出入工智能识别技术存在的瓶颈,包括语音识别、视觉识别和指纹识别三种技术问题;最后分析出入工智能识别技术应用的领域,在众多领域都有其运用价值和商业价值,为人们带来了很多的便利,提供了实用的服务,在很大程度上提高了人们的生活质量和生活效率,从而可以说人工智能识别技术拥有广阔的发展前景和无限的潜力。

关键词:人工智能识别技术;智能发展;技术运用

在科学技术飞速发展的背景下,人工智能也随之突飞猛进,尤其是身份识别得到了广泛的应用。目前,人工智能识别技术,作为信息科学领域的一大成果,不仅可以模拟人们的思维和意识,还能针对各种问题和情况,进行智能化的分析和处理,并以形式化的语言准确表达。因此,人工智能识别技术在众多领域都有其运用价值和商业价值。可以说人工智能识别技术,拥有无限的潜力和广阔的发展前景,所以更应积极地解决现存的一些问题,逐渐推动人工智能识别技术的进一步创新和发展。

1 人工智能识别技术的概念

人工智能识别技术,是一种交叉性、多学科、多领域的科技综合体。主要是通过计算机中的功能、程序等软件,对事物的各种形式展开信息化的分析,并用形式化的语言表达出来。可以说,人工智能识别技术,是计算机平台模拟人体思维和智慧,延伸其功能,实现人们无法识别的集合体[1]。其实在二十世纪关于计算机模拟人类思维和意识的研究已经提出,但当时的科技水平有限,而在二十一世纪中期,计算机的应用技术才开始成熟,可以满足现代社会实际生产和工作的需求。 因此,人工智能识别技术这项现代化的技术,可以利用计算机的建模功能,对人类的思维进行计算和识别。当人工智能技术运用到设备中,就可以提供检测的声音、图像和指纹等等功能。比如,在公司上班时,员工的指纹打卡;乘坐高铁时,面部的检测识别等。从而,足以可见人工智能识别技术,在人们的生活和生产中具有较高的价值,为人们带来了很多的便利,同时能够减少人力资源,提升工作效率。

2人工智能识别技术的分类

2.1 无生命检测

首先智能卡识别,这是具有独立计算和存储功能的集成电路卡,能够连接到计算机系统中,进行信息的收集和管理等方面的补充。主要被运用于物理识别领域,比如:条形码的辨别;并分为一维条形码用于产品的识别,二维条形码则是在此基础上拓展,具有多种存储器信息,并纠错能力提升,可以应用在各个领域之中[2]。其次,RFID技术,也属于识别的技术,主要是依据电磁无线电波所产生的,借助无线信号来进行产品的跟踪,执行自动识别的任务。

2.2 有生命检测

首先,语音技术识别,是通过说话的声音,准确的定位说话的方向和个性,去区分声音的质量等特点,有效的明确说话的声音特征。同时,语音识别,能够检测到声音在系统之中的音频数据,而进行速度超过某个阈值的比较。其次,指纹识别,因为每一个的指纹不同,通常都是利用设备,准确的扫描后,具有较高的准确性。并且,指纹识别系统,可以结合数据库中的一些数据,去确定主体的个体。另外,人臉识别系统,使用高分辨率的相机,对物体进行识别,比较常见的就是面部轮廓、瞳孔[3]。其中,面部轮廓相对简单,但可能会发生不良识别,而瞳孔识别虽然复杂,但具有极高的准确性。

3人工智能识别技术存在的瓶颈

3.1语音识别技术

人工智能虽然已经得到迅速的发展和广泛的运用,但依然存有一些问题,在发展过程中遇到瓶颈。首先,对于语音识别技术,能够实现说话者,使用自身的知识,去理解谈话的意思,而发出控制的指令。但是当前的智能判断力不足,限制了一些系统的声学和语言模型,并且,理解语言所需的大量知识,包括识别过程的全部语种[4]。对于这种情况,虽然设计了agent通信语言,但依旧面临着大量且复杂难以管理的词汇。同时,目前还无法排除一些自身变化所对语音识别的干扰。

3.2 视觉识别技术

视觉识别技术,则是采用图像、人工智能等多个技术,能够让识别系统自动获取一个或多个目标图像,而针对图像的特征进行测量、处理,分析和解释测量的结果,来得到相关物体的某种识别做出对应的决策。简单来说,面部识别,主要根据人类的不同表情,作为数据的存储,通过对脸部特征的扫描,进行识别,但由于种种外界因素的感染,导致识别的效果不够理想[5]。比如,两个长相相似的人,其面部的轮廓等,十分类似,当处于光线较暗、光源不充足等地方,无法采集面部的全部特征信息,这就会造成人脸识别的误差。再或者,人们随着年龄的增长,逐渐衰老,其面部自然也会有明显的变化,以及出现一些事故后,造成面部受伤,例如烧伤,从而严重影响了面部识别的准确性。

3.3 指纹识别技术

指纹识别技术,则是通过对指纹的形状、交叉点、断点等数据的采集,进行身份的识别。可以说,每一个人的指纹都不相同,甚至同一个人的十个手指的指纹也不一样,所以,这对身份的识别起到了重要的参考作用。但是,由于一些人的指纹特征不明显,就会造成成像的困难,或者被一些指纹的复制品所替代,从而完全干扰了指纹识别的判断性。比如,手指蜕皮、橡皮泥按压指纹等等。

4 人工智能识别技术的应用领域

4.1 智慧生活

在当前社会时代的发展背景下,人工智能已经走进了人们的日常生活中,在不同程度上提高了人们的生活质量,促进了智能生活的发展。其中人脸识别技术,在城市居民区,能够实现对访客和移动租客的长期管理。首先,可以提前计算居民的信息,并随时更新,以及全天的监控安全。其次,很多机场和火车站,也都采用了人脸的面部识别技术,这样就会有效减少旅客取票的时间,并节省了纸质车票的负荷,以及有效排查非法活动[6]。例如,根据实际案例表明,在警察的一次抓捕中,人工智能识别技术中的人脸系统里,已经有了这名嫌疑人的面部特征,这样警察开始从地铁站、车站等一些流量大的地方,进行人脸识别的排查,最终以最短的时间和最快的速度,确定了该名嫌疑人的所在位置和身份。

与此同时,学生的考试作弊行为始终都是教育事业难以解决的问题。因此,就可以采用人脸识别技术,在互联网上进行对学生的远程录制,全程对学生的考试状况,对学生的作弊行为及时识别。除此之外,在智慧生活中不得不提的智能机器人,融合了多种人工智能技术,像视觉识别技术,自主修正技术等,并制作成体积小高性能的硬件,具有较强的传感效应,从而实现了机器人与人类的共同工作。比如,扫地机器人。

4.2出入口控制

截至目前,我国人工智能识别技术应用最为广泛的地方,就是输入和输出系统。比如,语音识别技术,就可以进行人体的声音特征分析,能够兼容门禁系统。或者,当前经常运用的访问控制系统,可以通过指纹、密码等技术,以及人脸的识别、瞳孔和虹膜识别。但在实际的使用过程中,如用密码就会出现密码被盗的现象,这样盗取密码的人,能够对密码进行输入和输出的控制,进而去破坏录制好的密码,技术费用比较昂贵,不适合用在日常生活中[7]。但是语音识别技术,就可以有效的弥补这些所产生情况,因为人体的声音特征的独一无而的,尽管我们听到的两个人声音相同,但其有不同的声线、声调等细化的特征。

首先,语音识别是高度独立的,避免了他人的误用、盗取和篡改等現象,且容易检测价格便宜。其次,语音识别技术,可以有效的保护与个人信息的所有功能,确保其安全和可靠,在防止失真方面起到了重要的作用。

4.3访客管理系统

当前,在一些商业建筑中,对于访问的管理,都开始应用了人工智能识别技术。主要包括对访客的识别,验证访客的身份。比如,利用语音识别技术,在访问前,访客可以通过自己的音频信息,创建属于自己的独特信息,在访问期间,依靠语音识别的名片即可自动出入,从而不仅降低了识别的成本,还增强了访客的舒适度,实现更好的管理。

另外,对于速通门的控制,基本上都是位于大型的商业建筑之中,由专业的人员进行管理。这主要是为了员工、访客和其他人的入境和出境[8]。如果经常使用这项系统,速通门就可以提供某些权限,有效的避免了员工每次进去都经审核的麻烦,当员工离职就可以取消权限。或者当有临时访客和其他员工进入,该系统能够快速记录打印音频文件。

5 结束语

上所述,人工智能识别技术,具有广阔的发展前景和运用价值。通过在各个领域中应用人工智能识别技术,能够有效的增强人们的工作和生活效率,为人们提供了实用的服务。可以说,人工智能识别技术,在人们的生活和生产中具有较高的价值,为人们带来了很多的便利,但在迅速发展的同时,也会遇到发展的瓶颈,所以需要积极解决,来逐渐实现全智能化的技术控制,从而推动人工智能领域识别技术的创新和发展。

参考文献:

[1]付优.计算机人工智能识别关键技术及运用[J]电子技术与软件工程,2019,(11):245-245

[2]陈仟钰.计算机人工智能识别技术的应用思考[J].中国新通信,2018,20(1)

[3]房爱东,张志伟,崔琳,等.基于人工智能的语音识别系统及应用研究[J]宿州学院学报,2019,(08)

[4]聂华.人工智能技术的发展与应用分析[J]技术与市场,2019,(06):136-136.

[5]黄承略.浅析人脸识别技术及其面临的挑战[J]数码世界,2018,f121:13-13

[6]刘清堂,何皓怡,吴林静.基于人工智能的课堂教学行为分析方法及其应用[J].中国电化教育,2019,(09).

[7]马奔,张璐.人工智能在金融领域的应用场景和现状分析[J]时代金融,2019,(04):71-72

[8]李振,周东岱,王勇.“人工智能+”视域下的教育知识图谱:内涵、技术框架与应用研究[J]远程教育杂志,2019,(04):42-53

免责声明

我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自各大过期杂志,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!