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人工智能识别技术的应用研究

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葛启轩

摘要：伴随当前信息技术快速发展，智能化社会逐步到来，也进一步刺激了人工智能识别技术的快速发展，广泛的应用于多种领域。本文重点对人工智能识别技术的类型进行分析，并且阐述其在语音、图像以及机器人领域的相关应用，并且以医学领域为突破口，重点分析其在实际生活中的应用，以供参考。

关键词：人工智能;识别技术;分析;应用

：TP391.4：A：1671-2064（2019）02-0058-02

计算机人工智能技术是一种高度智能化自动化的技术，在实际应用的过程中，主要是模拟和分析人类的思维方式以及思维过程，把人类的思维模式逐步由抽象化向具体化转变，形成可以描述和判断的物理信号，接着进行识别、模拟和分析，通过计算机程序进一步复现人类的思维模式，计算机人工智能识别技术的应用相对广泛，主要是以人类的思维模式为基础，进一步进行模拟。和其他计算机技术进行比较可以发现，计算机人工智能识别技术能够为人类提供更优质更精准的服务，符合人类的生活需求。

1计算机人工智能识别技术的分类

在计算机能够智能识别技术方面，可以分为两类，一类是有生命的识别技术，一类是无生命的识别技术，下面分类对其进行阐述。

1.1无生命的识别技术

无生命的识别技术，主要包含了射频技术、智能卡技术、条形码技术等，在此过程中，条形码技术主要分为二维码技术和一维码技术，条形码技术当中，具有较强的纠错能力，要求信息密度较高，容量较大，符合人们对信息采集识别的需要，应用相对较为广泛，而智能卡识别技术主要基础是智能卡，通过集成电路的独立运算以及存储等能力有效的和结合，计算机系统上信息的加密传输采集得以实现，尤其在物理识别领域获得广泛的应用，比如说公交IC卡的刷卡识别、身份识别等。射频识别技术主要是通过射频信号来自动识别相关数据，主要是通过无线电磁波原理，利用无线电信号和电磁场来读取和传输标签当中的内容，可符合识别和追踪的需要，这项技术逐步开始取代二维码技术。另外还有图像识别技术，诸如对出入停车场的车辆进行拍照，通过拍照对车辆的牌照进行采集，并且分析牌照当中的具体内容，将图像信息转变为数字信息，从而实现车辆牌照的轻松识别[1]。

1.2有生命的识别技术

有生命的识别技术，主要包含指纹识别、人脸识别及声音识别、语音识别等。声音识别属于一种非接触式的识别技术，能够利用声音来的特征来识别、分辨用户，主要包含了音频、音质、音调等，依照这些特点对识别技术进行合理的分析和操作。不需要通过人耳就能进一步区别人的声音的不同之处。当前随着科学技术快速发展，声音识别技术已经逐步提升，并且获得了广泛的应用，比如微信的语音解锁。语音识别技术不同于声音识别技术，主要是对语言进行分辨，主要是尝试识别以及确认人在发出语音的过程中的说话内容，并且记录相关的词汇内容。具有非常大的應用价值。人脸识别技术主要是分析和识别人脸视觉特征的一种技术，通过人脸识别技术能够进一步自动追踪人脸当中的各个特征，利用影像的曝光强弱、放大等方式进行调节，可以让生物特征的识别得以实现。指纹识别技术主要是依照人指纹的不同特点来进一步分析指纹当中的不同之处，进行相关参数的采集，从而独立识别生物体的身份[2]。

2人工智能识别技术的应用分析

2.1语音识别应用分析

具体分析语音识别的领域，人工智能识别技术，主要是为了方便机器能够进一步对人类语言进行了解，让人机交互得以实现，通过这种识别技术可以在输入方式上进行革新，抛弃原有的键盘，通过语音控制系统，进一步识别人类输入的语言，并且依照识别的获得的内容进行对应的操作，这样可以大大提升系统的反应效率，防止由于人工键盘输入错误而导致效率不高等问题，让人际交流的效应更高，具有更强的灵活性。在语音识别领域，识别技术应用非常广泛，比如说，AI控制的声控语音搜索，对一些智能玩具进行控制以及一些智能家电方面的领域，从当前的技术发展角度分析，语音识别应用还有也有一定的问题，比如说当前语音识别当中，被识别的词汇量较少，语音识别过程中会因为停顿或者口音的问题而导致识别错误，相关技术人员一定要重视相关技术的研发，进一步扩充识别技术当中的词汇库，增加语种及词汇量，通过降噪筛选等手段，保证语音识别过程的准确性，深入的了解语音当中的关键内容[3]。

2.2图像识别应用分析

具体分析人工智能识别技术，图像识别技术的应用相对较晚，而且难度较大，由于图像当中的内容更为丰富，而且具有很强的应用性，主要包含了字符的处理以及信号、图画等相关内容，图像在公共安全领域、医学领域、工商业领域应用非常广泛，比如说识别交通领域应用当中的车牌，在医学应用的过程中进行心电图的识别，在农业生产的过程中识别种子等，然而从这些技术的发展角度进行分析，图像识别技术由于图像的色彩较为复杂，而且对比度较低