计算机人工智能识别技术运用探讨

彭昊

摘 要：人工智能识别技术是计算机人工智能领域的核心技术之一，由于我国社会现阶段技术水平地不断快速和高效发展，同时也推动人工智能识别技术得到了一定的发展，并且使得这项技术发展地更加完善与成熟，也提高了其在各个领域中的应用水平，从而有助于促进整体社会的发展。但是，由于人工智能识别技术的发展时间并不长，所以还存在大量的技术问题，而且在有些方面的发展还遇到瓶颈。因此，有关的技术人员必须要采取正确合理的措施来解决这些问题，并希望可以为有关的人员和部门提供一定的帮助。

关键词：计算机;人工智能识别;技术运用;探讨

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2019）19-0025-03

0 引言

人工智能识别技术是一项智能化的技术，它可以在许多领域进行应用，而且这项技术很有发展前景，还可以为人们的生活带来了一定的便利，并且对有关领域以及其生产方面都带来了极大的积极影响，而且它涉及的知识面也很广泛，且与人们的实际工作和生活有很大的联系。人工智能技术主要指各种类型的智能机器，它可以有效地提高人们的生活质量与水平。人工智能识别技术只是计算机其中的一个行业，而且最常见的人工智能识别技术还涉及到了人类的某些独特特征，例如指纹、面貌以及声音等等。这些技术都可以被正确合理地用于人们的日常生活中，并且可以使得人们的生活以及工作质量有很大的保证，同时其在许多企业中也可以为其带来极大的经济效益。

1 对人工智能识别技术的详细描述

这项技术是一项相对先进的技术，它依靠计算机来模拟人类智能，并使计算机能够进行基于人类思维执行功能的表达方法。例如，使用指纹识别技术，可以在所需的进出地方设置数字化的指纹密码，就可以高效地识别工作人员的身份，以减少延迟或工作人员过早离职的现象发生，而且还能阻止无关人员的进入。如果将这些人工智能识别技术应用于正常的日常生活和工作中，不仅可以减少人力资源的流失，而且还可以提高人们的工作质量和工作水平。与一些发展较快的国家相比，我国的人工智能识别技术还存在大量的缺陷以及不足，但是经过近几年来的变化，中国加强了与一些人工智能识别技术发展较快国家的交流与合作，就实现了我国识别技术的高效发展，进而提高了我国智能化领域的发展水平。然而，在中国人工智能识别技术的应用过程中，还存在了一些不良的影响因素，所以就拉开了中国和其他国家之间的科技差距，而且这也是现阶段中国需要及时解决的主要问题。

人工智能识别技术使用相应的识别设备来自动收集和识别关于所需物品的信息，然后它将接收的信息传送到计算机系统，再经过一定的分析和处理，就可以产生与人类相像的智能响应。在购买商品时，现在最常用的就是条形码扫描仪，在对商品上的这些条码进行一定的识别之后，就能够获取到所需的信息，这种做法会对工作人员的工作带来很大的便利，并且可以在一定程度上减少对人力的浪费，进而降低相关企业的生产成本，并且这种获得信息的方法能够具有很高的智能性。它是基于对人类思维过程的研究，来实现对特定建模的抽象，并且可以很准确地模仿人类的生活习惯，进而使得这项技术更加贴近人们的生活。对这项技术的深入研究，可以很大程度上地解决生产生活中出现的一些问题，并且其研究和应用领域一点都不窄，与计算机技术相比，它可以为人们的生活提供更可靠、更高效的服务，进而满足人们的真正需求。

2 用于计算机人工智能识别技术的类型

在现阶段的发展形势下，人工智能识别技术被分为两种主要类型，如以下2.1与2.2的叙述。

2.1 生命识别技术

（1）通过人类的声音来进行相应的识别工作。这种技术需要对人们的声音进行准确地辨别，而且必须要进行大量有关声音信息的输入，这样才可以提高其识别的准确性与可靠性。（2）对不同人的指纹进行相应的识别工作。这种技术需要识别人们的指纹，而且该技术的应用结果可以更加地精确。因为每个人的指纹都有自己的特点，且在世界上没有另一张完全相同的指纹，因为每个人的独特性，所以这项技术的应用可以更加可靠。如果使用这种识别技术来识别一个人的身份，其结果是非常精确和可靠的。（3）对人们的脸部特征进行识别工作。虽然部分人的脸部会有一定的相似性，但是这种技术可以很仔细地对人脸进行扫描，且它可以对人们的面部特征进行全方面地分析。在现阶段的发展情况下，这种技术也经历了快速且高效地发展，并且其应用还变得越来越普遍。

2.2 无生命识别技术

（1）智能卡识别技术。智能卡识别技术主要是通过在集成电路上存储和计算来收集和分析各种数据，这种识别技术在很大程度上依赖于网络信息數据。现阶段智能卡识别技术主要用于智能卡识别以及车辆识别。（2）条形码识别技术。其包括一维码技术和二维码技术。二维码技术是一维码技术的延伸和发展，它能够提供更高的准确性和更丰富的功能，例如强大的信息潜力和纠错功能。（3）射频识别技术。射频识别技术主要使用无线电磁波来识别各种物体，该技术原理如下：在元素标签中，电磁信号通过电磁场传输，以自动跟踪和识别数据。

3 计算机人工智能识别技术的应用

3.1 智能机器人现场应用

智能机器人只是一种能够在感知、反射和冲击方面对人进行完全建模的机器系统。虽然他的外表与人类不同，但他被称为真正的机器人，因为它可以自己控制自己。这种机器人能够模仿人类的习惯，并且它也具有一定的感官系统，可以完成与人类相似的正常生活技能，并且其也是人工智能识别技术的完整应用。此外，其应用领域也不窄，且适用于农业、知识产业以及外科等多个领域，并形成了独立的专业体系。

3.2 对人类声音识别的应用

这种识别技术的应用主要是对人类声音的识别，每个人的声音都有自己的且与众不同的特征，而且这种技术的应用也很方便。在现阶段的发展背景下，人工智能识别技术得到了广泛的应用，特别是近几年以来，它也经过了不断地改进和完善，并且也推动了这项识别技术的高效发展。对这种技术的深入分析和研究，不仅仅对人们的生活有极大的影响，还有产生交互行为的能力。

3.3 二维码识别应用

二维码识别是在实际应用中使用的一种条形码识别技术的延伸，其主要使用二维码软件来生成规则放置的黑白几何形状的平面图像，并使用这种独特性以及特殊图形来存储数据符号等的信息，然后通过图像拾取装置对二维码执行图像进行识别和自动信息处理，最后再读取由图像表示的信息。现阶段这种应用方法在世界各地中得到了广泛使用，特别是在中国，现阶段已经出现了各式各样的支付手段，并且这些方式为人们的生活带来了极大的舒适感。

3.4 神经网络应用

人工智能识别技术可以用于神经网络领域，能够形成类似于人脑主要功能的特殊网络形式。因此，它可以模拟和模仿与人脑活动有关的指令，在最后，可以實现关于部分单元的信息。虽然人工神经网络与人脑之间仍旧各不相同，但是它们可以实现更多有效地自动和智能处理事件的能力。

3.5 RFID应用

该技术指的是非接触式自动字符识别技术，其使用无线电磁波来读取并直接识别目标，其允许无线电信号从元件标签传输信息，再通过电磁场，从而实现自动识别，而且现阶段该技术的主要应用和产品识别技术可以在未来有很好的发展前景。

3.6 人工智能图像识别技术

开发人工智能识别技术中的图像识别功能是很有必要的，而且其应用的复杂性也不低，主要是因为图像识别的内容非常丰富。它主要包含各种类型的内容，如人物形象、各种色彩等。在目前的发展背景下，其可以被应用于许多领域中，例如安全、工业、农业以及医学领域，还有例如在运输领域、车牌识别系统、医疗领域。在安全领域，可以借助面部识别技术和指纹识别技术，来帮助公安人员解决一些在正常调查中遇到的难题。对于当前技术的发展水平来看，图像识别技术由于图像的对比度和颜色而遇到许多障碍，这使得图像识别技术在应用过程中还存在有大量的问题，所以有关的技术人员必须要及时提高自己的专业水平。另外，还要正确合理地选择内部函数以有效地提高图像识别的准确度和可靠性，并且进一步提高图像识别技术的水平，以使图像识别技术向更智能的方向发展。

4 在人工智能识别技术的应用中遇到的瓶颈

由于目前我国社会的不断快速和高效发展，以使得现代社会已经转变成为了一个大数据时代，在现阶段的发展情况下，有关的信息安全问题是我们所需要关注的重点问题。但是由于其的可重复性和不稳定性，所以对有关的应用就仍然存在着大量的问题。这种技术包括应用程序中数据的收集、存储和传输功能。在实际应用中，想要完全解决信息安全问题，就还是需要对这项技术进行相关的改进。

4.1 人工智能视觉识别技术应用的瓶颈

与语音识别技术相比，视觉识别技术在其的应用领域中存在更多瓶颈，仍然需要解决许多相关的技术问题。虽然视觉识别技术和语音识别技术具有相同的识别原则，而且都必须经历信息的收集和存储过程，但在实践中存在很大差异，而且视觉识别技术必须经过处理图像的步骤，其主要的瓶颈问题如下：对于面部识别技术，识别过程通常由面部上的几个关键点组成，并且需要收集大量不同的面部表情并将其存储在数据库中。然而，面部表情是不同的，并且所有面部表情都不能包括在数据集合中，因为这会降低面部识别的准确性和可靠性。人的面部会随时间而变化，如果数据库信息没有及时进行更新，则识别效果将受到影响。识别技术通常需要加强某些环境的照明要求，如果光照条件不好，这也将影响识别的准确性。另外，两个人的脸部轮廓有时相对相像，这同样会影响识别的准确性。对于指纹识别技术，必须要识别指纹样本和断点以获得准确、可靠的个人识别。在指纹识别技术中，最常用作密码参数。在我们的工作和日常生活中，指纹经常会被留在许多地方，因此复制它们是非常容易的。通过复制指纹，就可以取代用户的工作，从而影响用户的系统评估和个人资产，这其实也是一种安全威胁。指纹识别系统的识别数据库中会存在大量的指纹，但某些人的指纹特征不明显，可视化的复杂性很大，所以就降低了指纹识别的效果。

4.2 智能语音识别技术应用的瓶颈分析

（1）语音识别技术的可靠性和准确性还需要进一步提高。实际上，在语音识别方面，会不可避免地存在各种复杂声学环境的影响，特别是在公共场所。识别装置必须要可以消除各种产生影响的声音，并且要准确地感知用户的基本声音特性，这就是语音识别技术应用的一个主要瓶颈。一些制造商生产具有特殊降噪功能的耳机，但由于价格普遍过高，就很难使其可以广泛应用。而且，当人们在生活中进行交流时，语速和语音的速度是不稳定的。有些人甚至有明确的地方口音，而且有些人的言语节奏以及人物发音与普通话有很大的差异，这对于“标准”的语音识别设备来说都会降低其识别效果。主要由于这些因素，所以现代语音识别技术的研究和应用仍然存在许多问题。（2）语音识别系统的词汇仍然不能满足社会生产和生活的需要。识别系统可识别的信息范围极大地限制了识别系统的功能。如果扬声器系统配备有限数量的声音样本，则当用户指定的信息是超范围或涉及多种语言之间的语言转换时，识别系统的可靠性与准确性就将会降低。因此，必须要借助更先进的系统建模技术和计算机搜索算法，来不断改进和完善识别系统中的信息量，以完善人工智能识别装置的硬件条件。一旦语音识别系统能够打破词汇和语言的限制，就能快速且高效地提高其识别的准确性。（3）语音识别技术的高成本也是限制其广泛使用的关键。任何技术可广泛用于社会生产和日常实践的原则就是高可靠性和低成本，只有在保证产品质量的同时不断降低相应成本的情况下才能实现最大应用范围的目标。现阶段语音识别技术的用户通常对识别质量有很高的要求，根据当前的技术手段和生产过程，它们通常必须是高质量的，因此成本就不低。此外，由于人们生活水平的持续高效发展，人工智能识别设备必须尽可能轻便，且易于运输，所以这就对其大小和体积提出了更高的要求。虽然保证了识别的质量，但是在微模块或微电路上处理识别系统也是必须要解决的问题。

4.3 成本问题中的瓶颈

成本问题一直是人工智能应用的主要问题。通常，大规模生产是技术从研究转向市场的关键。如果无法实现大规模生产，它自然不会被广泛使用。虽然人工智能识别技术现阶段相对成熟，而且它还可以为生活和工作提供便利，但许多产品具有较高的成本和功能价值。因此，人工智能识别技术的后续应用自然会受到限制。例如，如果许多智能家电使用语音识别系统，用户就可以使用语音命令控制它們，这将在现实生活中非常实用，但它们的价格通常高于传统家用电器，所以它不可能成为家电市场的主要消费方向。

4.4 可靠性瓶颈

虽然说现阶段这种技术已经得到了极大的发展，但其可靠性并不能得到一定的保证。虽然很多产品都具有独特的外形和创新的功能，但是其提供给用户的帮助实际上不大。如果用户的需求不满意，就不可能为人工智能识别技术的实际应用带来突破。在一般情况下，在机场或火车站等地方使用专业的面部识别系统比较多，许多常见的面部识别系统只是可以执行面部识别的功能，但对于如条件脸部的亮度和位置，这些要求就很难以确定，甚至还会有识别错误的现象。

4.5 功能问题的瓶颈

除了可靠性和成本，人工智能识别技术在实际应用中也会存在一些应用功能上的瓶颈。产品的功能会与消费者的购买欲望和用户体验直接相关，如果功能不能满足用户的需求，其产品当然就不能得到普及。以使用语音识别系统作为示例，语音识别系统基于语言数据库来识别语音信号，如果在语言数据库中找不到相应的语音模式，则不能进行语音识别。虽然语音识别系统也在不断扩大其存储的范围，但许多文字和语言仍处于空白状态，因此其应用功能非常有限。

5 结语

因此，在当今人们的生活中，人工智能识别技术涵盖了非常广泛的应用。当应用这一技术时，能够解决许多问题。如商城能快速准确地识别产品的信息，许多研究工作室可以严格限制人员出入等等。但是这项人工智能识别技术还存在一些技术瓶颈，所以有关的技术人员必须要加强相关技术的改进和完善，以使得这项技术可以在未来得到很好地应用。有关的人员与部门必须要对这项技术进行一定的改进和完善，进而使得这项人工智能识别技术的水平能够得到有效地提高。

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