摘要：当今社会，人工智能已经成为了时代代名词，与其相关的其他技术也得到了较为广泛的应用，不仅为各个领域升级改造提供了强有力的动力，而且推动了社会发展，创造了更多的价值。基于此，本文重点针对人工智能算法下图像识别技术的应用进行了深入分析，旨在为图像识别技术在各个领域更好的应用提供参考与借鉴。
关键词：人工智能算法；图像识别技术；模式识别
引言
基于人工智能（ArtificialIntelligence，AI）算法图像识别技术的应用过程中，为保障技术应用效果，需明确图像识别基本原理以及技术核心本质，以原理与技术核心为依据确定不同图像识别技术适合的应用场景。目前，图像识别技术在人工智能算法支撑下实现了更新换代，现已在交通、农业与医疗等领域均发挥出优异效果，极大提升了图像识别技术的应用价值。因此，基于人工智能算法展开图像识别技术展开研究极有必要。
1图像识别综合原理
图像识别技术，利用计算机技术实现数据的提取和分析，进行图形图像信息的精确化识别和判断，属于综合化的图形识别前沿的技术，利用此项技术，可以从根本上解决传统的生产以及加工过程中产生的多项问题，被广泛地应用在了我国的新兴产业行业当中。在实际应用的过程中主要是借助于计算机系统来进行物理算法和数据的分析，将所收集到的二维平面信息进行转化为数字数据，在数据的基础上构建出图像图形的物理空间和网络空间，实现对图形的精确化识别。
也就是说，需要对具体的图像所呈现的实际特点来实现全方位的提取，利用基础的算法转化为数字化数据，图像识别技术是在人眼识别的技术基础上来实现技术的延伸和拓展，提取图形的特点信息。人眼可以获取图像当中存在的显著特点，比如形状、颜、高度、大小等信息，根据提取到的信息做出判断分析，得出图像之间存在的差异。此种逻辑下进行逻辑算法推论之后，可以将其理论应用于计算机的智能图形识别研究和应用范围内。在扫描仪以及摄像头等设备的帮助下可以快速地识别和判断出图像所包含的信息特点，和对应的数据结合之后录入到数据库内部，来提升扫描的准确性，同时可以压缩时间和提升识别效率。
2人工智能算法下常见图像识别技术
2.1神经网络技术
神经网络以生物学为基础，具备一定大脑特性，通过模拟生物计算结构而完成算法运算。从生理学角度来看，阈值型函数特征与人脑神经元较吻合，阈值型函数模型属于阶跃函数，可反映出输出f(σ)与激活值σ间的关系。数值输出状态为1、0时，分别代表神经元兴奋、抑制状态。而在任何条件下，均可借助功能函数f判断神经元状态，与人脑神经元兴奋、抑制状态的更替较为相似，但阶跃函数不连续。因此，多运用Sigmoid函数模拟连续性神经元，借助该函数模型构建神经网络，继而基于该神经网络识别图像特征。神经网络技术应用的关键在于计算结构效率，因此并未达到完全模仿人类神经网络的程度。从应用角度分析，神经网络技术应用于图像识别时，需要借助神经网络学习算法预处理图像信息，借助神经网络输入层求解图像数据表达方式，结合人类思维理解将所输入的图像转化为图像样本，在神经网络隐含层中确定不同阶段神经元的数目。基于神经网络的图像识别技术可通过增加隐层数目提高识别精度，具体应用期间，根据神经网络输出层、输入层的神经元数目进行判断。但通常情况下，隐层数目多从（-1，1）区间内选择。为提升神经网络图像识别精度，需对函数模型神经网络进行学习训练，从而得出神经网络隐含层节点对识别率影响，进而更好地判断图像识别所需的神经网络训练次数、训练时间。
2.2模式识别技术
模式识别技术是基于实际需求进行图像信息统计与推断的过程，具有一定概率性，在图像识别过程中，借助数学原理识别图像信息，对图像特征客观评价，以此识别图像。基于模式识别算法识别图像时，可运用未知函数g设置x与y的关系，通过假设而逐渐论证输入实例与训练数据、输出标签间的映射关系，得出生成函数h，进而对x与y的关系进一步优化。在此基础上进行概率模式识别器分析，输入图像实例得出各类输出标签可能出现的概率，并参数化处理输出结果，继而可得出图像识别结果。由此可见，模式识别技术在图像识别中的应用的主要依托于概率，而在不断验证与学习训练下，可极大提升图像识别精度，差错率较低，因此该技术应用频率较高，在信封图像识别、识别、医学图像识别中均发挥出优异作用。此外，完成图像识别的同时，可以按照特定规律分类与存储图像，应用便捷。
3人工智能算法下图像识别技术的应用前景
当前图像识别技术在具体应用环节主要充当的是工具作用，是人类和外界交互的手段，在视觉方面起到的是辅助作用，具体的行动依然需要人们自主完成。但是如果机器真正拥有
未识别的网络了视觉以后，便能够将人类行动完全取代。图像识别技术在实践应用时更像是盲人的导盲犬，盲人行动的时候充当眼睛，指引方向。在不久的将来，基于人工智能算法下的图像识别技术将实现和其他人工智能技术的有效融合，转变为人类全职管家，无需人类做出任何的行动，便能够轻而易举的将所有事情完成。
4结束语
随着科学技术发展的速度越来越快，在人工智能算法的支持下，图像识别技术也会越来越完善，应用的范围也会越来越广，受关注度也会越来越高。在社会的不断进步中，以人工智能算法为基础的图像识别技术也会逐渐向着创新方向发展，神经网络、非线性降维以及模式识别技术在优化与改进中，会继续在各行各业发挥价值与作用，为人类生产、生活提供更多的便利性。相信在不久的将来，图像识别技术会结合用户需求，做到人性化，发展空间不断拓展，社会应用效果也会大幅度提升。
参考文献
[1]吴阅帆,丁盈盈.基于人工智能的图像识别技术分析[J].信息与电脑(理论版),2020,32(14):146-148.
[2]郭秋红,刘亚林.基于人工智能算法的图像识别技术的原理及运用[J].信息与电脑(理论版),2020,32(07):141-143.
[3]杨洋.关于人工智能的图像识别技术分析[J].科技资讯,2020,18(10):19-20.DOI:10.16661/jki.1672-3791.2020.10.019.
发布评论