浅析计算机人工智能识别技术应用

伴随现代社会的不断发展，计算机技得以不断推陈出新，由此很大程度上推动了计算机人工智能识别技术的不断发展完善，并在诸多行业领域得到推广，为人们生活、工作创造了诸多便利。近年来，计算机人工智能识别技术应用范围不断推广，诸如智能语音识别、机器人、人工神经等领域，均以计算机技术为前提，推进了对计算机人工智能识别技术的发展、应用，使现代社会发展需求得到极大满足。相较于其他计算机技术，人工智能识别技术表现出极佳的发展前景，可为人类带来诸多便利，当前人工智能识别及似乎的发展时间还不长，应用操作还不成熟，所以解决计算机人工智能识别技术应用中的种种问题，是今后该门学科健康稳定发展的重中之重。由此可见，对计算机人工智能识别技术应用开展研究，有着十分重要的现实意义。

1  人工智能识别技术概述

人工智能识别技术，指的是依托计算机对人类智能进行模拟，使计算机依据人类的思维方式开展功能性表达的一项先进技术。例如，通过应用指纹识别技术，便可在出入口处实现指纹密码扫描，有效识别工作人员身份，避免工作人员迟到或早退，防止闲杂人士进入等。通过将此类人工智能识别技术应用于生活、工作中，一方面可极大水平降低人力资源的损耗，一方面可极大水平提高人们的工作效率。和一些发达国家相比，我国人工智能识别技术依旧处在发展起步阶段，近年来我国不断加强了发达国家的交流合作，由此使得我国人工智能识别技术实现了一定发展。然而在我国人工智能识别技术发展与应用中，同样凸显出一系列不足，这不仅是我国与发达国家科学技术之间存在的差距，还是我国现阶段亟待解决的问题。

2  人工智能识别系统概述

识别系统指的是借助计算机以替代人类或帮助人类去感知外部信息，即为一种对人类感知能力的仿真模拟。近年来，众多智能产品中也纷纷引入该方面的功能，诸如智能手机中的指纹识别解锁功能，脸部识别解锁功能，机场安检的人耳识别技术，等等。此类功能表面上显得尤为复杂繁琐，然而倘若进行一概而论的话，即为均是通过计算机人工智能识别技术得以实现的。它们研究的是计算机人工智能识别系统的建立，借助计算机系统来对人类感官进行模拟，以实现外部信息的识别、分析，进一步将非电信号转化成计算机系统能够识别的电信号。现如今，识别系统在人们日常生活、工作中已变得随处可见，且主要包括有语音识别、指纹识别、图像识别、人脸识别、染色体识别、机器人视觉识别等。其中，机器人视觉识别亦可成为机器视觉，可将其划分为低层视觉、高后视觉两大层次，前者指的是对视觉图像开展预处理，好比纹理分析、边缘检测、曲面色彩、立体造型等，其主要目的在于使对象得到凸显。后者指的是对对象进行理解，显而易见，要想实现高层视觉目的，必须要掌握与对象相关的各项信息。图像识别即为计算机结合采集图像的特性，然而匹配出与图像特性相符的对象，进一步识别出图像“是什么”的技术。而对于染色体识别而言，因为染色体特征中有着大量因素时变信息，所以传统识别手段在识别时存在一定不足。而通过将模糊神经网络运用至染色体识别中，并借助两级网络结构，便可收获良好的识别效果。

3  计算机人工智能识别技术的实践应用

伴随现代社会的飞速发展，计算机技术得以不断创新发展，众多先进技术推陈出新，被广泛应用于不同行业领域中，以满足当前社会的发展需求。近年来，我国计算机人工智能是被技术发展脚步不断加快，并在诸多行业中得到推广，进一步推动了我国科技的发展进步，为人们生活、工作创造了极大便利，满足社会发展的实际需求。在此背景下，计算机人工智能识别技术相关研发人员应当紧紧跟随时代前进步伐，不断开拓创新，加强对国内外先进技术的学习借鉴，不断推进对计算机人工智能识别技术的科学合理应用。如何进一步促进计算机人工智能识别技术的健康稳定发展可以将下述内容作为切入点：

3.1  语音识别技术的实践应用

计算机语音识别技术即为让计算机系统可识别人类的语言、思维，并且可按照人类的语言、思维开展相关的分析与操作。语音识别技术是研发人工智能中开展人机对话、人机交互的一项核心技术，同时众多国家将其作为开展人工智能研发的重要内容。伴随计算机语音识别技术在众多智能产品中的推广，使其表现出诸多优势，诸如语音通信、声控电话等。在语音识别技术的实践应用时，应当对其周围环境的各种声音予以排除，以防止对技术应用造成干扰，不然在声音嘈杂环境下对其进行应用，势必会使其语音识别功能受到一定制约，对其操作造成不利影响。倘若不得不要在嘈杂环境下开展语音识别，可采用降噪麦克开展语音输入。

3.2  人脸识别技术的实践应用

计算机人脸识别技术即为依托计算机技术对人脸各关键特征部位进行有效分析、识别，通过采集人的各种脸部表情信息存储至数据库中，然后就人脸各关键特征部位与对应脸部表情开展有效比较，并开展分析识别。近年来，计算机人脸识别技术已收货了一定的发展成效，不过在实践应用中依旧存在一些不足，诸如，在发型、妆容、外界环境等因素影响下，会一定程度降低人脸识别技术应用的准确性。将人脸识别技术应用于识别陌生面孔，其识别准确性还有待进一步提高，特别是一些有着相似面容的人，普通人可以识别，而开展计算机技术识别及开展视觉图像采集则存在一定难度，难以对他们的特征进行有效描述。

3.3  指纹识别技术的实践应用

每个人的指纹均是不同的，由此为指纹识别提供了有力依据，依托指纹纹路图案、不同交叉点及断点等开展分析识别，可实现对用户身份的有效识别。指纹识别存在其特有的优势，然而其同样存在不足之处，即为由于人的指纹总是会不经意地留在任何地方，通过对该部分留存指纹的采集利用，同样可完成指纹识别操作，进而为指纹识别准确性带来不利影响。再加上，一些人缺乏明显的指纹特征，无法实现指纹成像，进而难以开展指纹识别，这同样是指纹识别技术实践应用所需解决的一大难题。

3.4  人工神经网络的实践应用

人工神经网络近年来得到广泛推广，该项技术是借助现阶段先进的处理单元开展有效连接，进一步构建起健全的网络系统，这一系统可理解为对人脑的简化与模拟，因而可实现一般的人脑功能及逻辑思维功能，可实现对当前相关实际需求的有效满足。人工神经网络又可称之为神经网络，依托对人脑神经系统进行模拟，以建立起可实现人脑相关功能的模拟系统，依据人脑的运行原理，依托人工神经网络处理一系列单元，诸如当前较为普遍的人工神经元、电子元件、处理与案件等。在人工神经网络实践应用中，通常是借助实际的神经元，经由对知识的存储、读取，进一步开展理想的处理，最终实现对各项需求的有效满足。

4  结语

总而言之，计算机人工智能识别技术现如今已在人们生活、工作中得到广泛推广，不仅可对商品信息进行准确扫描，获取商品价格；还可实现对指纹、声音、人脸进行有效鉴定，识别用户身份，为人们生活、工作创造了极大便利。某种意义上而言，人工智能识别技术是计算机技术的一次革命性发展，推动了计算机不断趋向于自动化、智能化。因而，计算机人工智能识别技术相关研发人员必须要革新思想观念，不断钻研研究、总结经验，提高对人工智能识别技术及人工智能识别系统内涵特征的有效认识，推进对计算机人工智能识别技术的科学合理应用，积极促进计算机人工智能识别技术的健康稳定发展。