计算机智能图像识别算法
人工智能算法在图像识别方面取得的最新成果
人工智能算法在图像识别方面取得的最新成果人工智能（Artificial Intelligence，AI）算法在图像识别方面的发展取得了令人瞩目的成果。
利用深度学习和卷积神经网络的技术，人工智能已经在图像分类、目标检测、行为识别等方面取得了突破性进展。
这些成果不仅为计算机视觉领域注入了新的活力，还为许多行业带来了广阔的应用前景。
目前，人工智能算法在图像识别领域的最新成果主要表现在以下几个方面。
首先是图像分类方面。
图像分类是指将输入的图像分为不同的类别，使算法能够准确地识别出图像所属的类别。
在这一方面，人工智能算法取得了重大突破。
以深度学习为基础的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）已被广泛应用于图像分类任务中，取得了优异的性能。
例如，ImageNet图像分类挑战赛中，使用CNN的算法准确率超过了人类水平，成为了图像分类领域的新里程碑。
其次是目标检测方面。
目标检测是指在图像中定位和识别出感兴趣的目标物体。
人工智能算法在目标检测方面的最新成果主要体现在更高的准确率和更快的速度上。
近年来，基于深度学习的目标检测算法不断涌现，如基于区域的卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Networks，R-CNN）、快速R-CNN、YOLO等。
这些算法通过引入新的网络结构和优化方法，实现了更准确、更快速的目标检测，为实时应用和自动驾驶等领域带来了更多的可能性。
另外，行为识别也是人工智能算法在图像识别方面的一个重要应用领域。
行为识别是指通过对图像或视频中的动作进行分析和识别，来判断人类或动物的行为。
人工智能算法在行为识别领域的最新成果主要表现在对复杂场景下行为的精确识别和实时处理能力的提升。
借助深度学习算法，研究人员已经能够精确地识别出复杂场景中的人体姿态、动作以及行为特征，为视频监控、安防系统等提供了更高效、更准确的解决方案。
此外，人工智能算法在图像超分辨率、图像生成和图像修复等领域也取得了令人瞩目的进展。
图像识别与模式识别算法
图像识别与模式识别算法随着人工智能技术的发展，图像识别和模式识别技术的应用越来越广泛。
图像识别是指通过计算机视觉技术对输入的图像进行分析和处理，最终实现对图像的分类、识别和理解。
而模式识别则是指通过分析和处理输入的数据来识别数据中的规律和模式，从而提高数据处理的效率。
图像识别和模式识别算法的应用主要分为以下几个领域：一、人脸识别人脸识别技术是图像识别算法的一个重要应用。
人脸识别技术通过对输入的人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现对不同人脸的识别和区分。
目前人脸识别技术已经广泛应用于安防领域，例如人脸门禁、人脸认证等方面。
二、物体识别物体识别技术是指通过对输入的物体图像进行分析和处理，最终实现对不同物体的识别和分类。
物体识别技术应用非常广泛，例如在自动驾驶、智能家居等领域都有应用。
三、自然语言处理自然语言处理是模式识别算法的一个主要应用方向。
自然语言处理技术通过对输入的自然语言文本进行分析和处理，最终实现对文本内容的理解和表达。
自然语言处理技术在机器翻译、语音识别、文本分类等方面都有应用。
四、金融风险管理金融风险管理是指对金融业务中存在的风险进行识别、评估和管理的过程。
模式识别算法可以分析金融数据中的规律和模式，从而实现对风险的预测和防范。
以上领域仅是图像识别和模式识别算法应用的一部分，随着技术的不断发展，其应用领域也在不断拓展。
目前图像识别和模式识别算法主要有以下几种：一、神经网络算法神经网络算法是图像识别和模式识别算法中应用最广泛的一种算法。
神经网络算法是参考人类神经系统的结构和工作原理而设计的一种算法。
它通过对输入数据进行处理和分析来构建模型，从而实现对数据的分类和识别。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种基于统计学习理论的分类算法。
支持向量机算法通过将样本映射到高维空间中，从而构造一个超平面来对数据进行分类。
支持向量机算法具有良好的泛化性能和数据处理能力，应用领域非常广泛。
三、决策树算法决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
基于CNN的图像识别算法应用于医学影像诊断
基于CNN的图像识别算法应用于医学影像诊断随着科技的不断进步，计算机科学技术越来越广泛地应用于医学领域。
其中最显著的进步之一就是利用人工智能来帮助医生更好地诊断病例。
尤其是基于卷积神经网络CNN的图像识别算法，已经在医学影像诊断方面得到了广泛应用。
本文将探讨CNN图像识别算法在医学影像诊断中的应用和意义。
一、CNN算法简介CNN是一种深度学习算法，旨在模仿人类视觉系统的方式处理图像。
它通过多个卷积层、池化层和全连接层来将输入图像转换成最终的输出类别。
具体而言，CNN首先使用不同的卷积核在输入图像上进行卷积计算，提取不同的特征图。
然后使用非线性激活函数（如ReLU）对其进行激活处理，以增加网络的非线性能力。
接着，在特征图上进行池化操作，以便减小图片的大小并减小数据量。
最后，使用全连接层将特征图映射到输出层，输出概率最大的类别。
二、医学影像诊断的挑战医学影像诊断是医学诊断中的重要领域，提供有关患者健康状况的重要信息。
但是，与一般的图像分类任务不同，医学影像诊断面临的挑战更加严峻。
原因在于：1.数据量和复杂性：医学影像数据通常是非常大的文件，并且涉及到多个透视面的图像。
此外，医学图像中的结构和组织自然复杂，而这些结构可能被掩盖或嵌套，从而增加了图像分割和定位的困难度。
2.多样性：在医学影像数据中，不同类型的图像和组织呈现出各种形状和结构，甚至完全相似的组织在不同的异构组织中也会有多种形态和多个颜色。
3.标注缺乏：标记人类成为了一个缓慢而繁琐的过程，并且需要专业的领域知识和经验。
在很多情况下，尤其是在更高级的诊断任务中，这是追溯成本和认为成本之一。
这些挑战使得医学影像诊断成为一个具有挑战性的问题。
三、CNN在医学影像诊断中的应用卷积神经网络CNN的优势主要在于其卷积层架构及其特征提取和抽象能力。
CNN是自动根据给定数据集训练的，可以避免传统诊断方法中由于医疗专业技能和经验不足而导致的误诊。
CNN 通过学习来发现特征，并使用这些特征进行分类，使它们在医学影像诊断中具有广泛应用。
基于人工智能算法的图像识别技术分析
基于人工智能算法的图像识别技术分析摘要：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、颜色、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。
图像识别算法的研究与应用
图像识别算法的研究与应用图像识别技术是一项复杂的计算机科学领域，它可以将数字图像转化为可以被计算机程序处理和理解的数据。
在未来的社会和经济中，越来越多的自动化技术将需要图像识别技术的支持。
因此，如何研究和应用图像识别算法成了一个重要的问题。
一、图像识别算法的研究1. 计算机视觉的发展随着计算机技术的进步，计算机视觉的发展越来越成熟。
计算机视觉是一种能够模拟和重现人类视觉系统功能的技术。
计算机视觉领域有许多相关的学科，如图像处理、计算机图形学、机器学习、人工智能等。
在这些学科的帮助下，计算机视觉已经实现了很多基本的功能，如图像去噪、图像增强、目标检测等。
2. 图像识别的重要性随着计算机视觉技术的发展，自动化技术的需求不断增加。
对于自动驾驶车辆、机器人、无人机等新兴技术而言，图像识别技术是非常重要的一环。
使用图像识别技术可以提高自动化技术的可靠性，同时也能够提高人类生产和工作的效率。
3. 图像识别算法的研究图像识别算法根据不同的分类器可以分为模板匹配、神经网络、支持向量机、决策树等。
其中，卷积神经网络（CNN）是应用范围最广、效果最好的一种算法。
随着深度学习的发展，CNN凭借强大的学习能力和丰富的特征表达能力成为图像识别技术的主流算法。
二、图像识别算法的应用1. 智能监控系统智能监控系统利用计算机视觉技术和图像识别技术，可以实现对监控场景中的目标进行自动化识别、跟踪和报警。
该系统可以广泛应用于交通监管、公共安全、工业生产等领域。
2. 人脸识别技术人脸识别技术是基于图像识别算法的一种应用。
该技术有很多应用，如门禁系统、支付系统、寻人系统等。
同时，人脸识别技术还可以应用于医学、安防、教育等领域中。
3. 图像搜索技术图像搜索技术是一种利用图像识别算法从海量的图片数据库中快速定位目标图片的技术。
这种技术可以应用于电商、社交网络、文化传播等领域。
通过图像搜索技术，用户可以方便地找到和自己相关的图片。
三、图像识别技术的未来1. 深度学习和强化学习的发展随着深度学习和强化学习算法的发展，图像识别技术将会变得更加强大和智能化。
计算机视觉基础知识解析图像识别和目标检测
计算机视觉基础知识解析图像识别和目标检测计算机视觉，是指通过模拟人类视觉系统，使计算机能够对图像或视频进行理解、分析和处理的一门学科。
在计算机视觉中，图像识别和目标检测是两个重要的研究方向。
本文将对这两个方向进行基础知识的解析，并探讨其在实际应用中的意义。
一、图像识别图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从中提取出一些有用的信息，并将图像分为不同的类别。
图像识别有广泛的应用，比如人脸识别、车辆识别、物体识别等。
下面将介绍图像识别中常用的算法和技术。
1. 特征提取特征提取是图像识别的基础步骤，它将图像中的各种特征进行提取和描述。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色、形状等。
通过提取这些特征，可以有效地表示图像，并用于后续的分类和识别。
2. 分类模型分类模型是图像识别中的关键部分，它用于将提取出的特征映射到不同的类别。
常用的分类模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些模型通过学习一系列的样本数据，从而能够对新的图像进行分类。
3. 目标检测目标检测是图像识别的一个扩展问题，它不仅需要对图像进行分类，还需要在图像中精确定位目标的位置。
目标检测常用的方法包括滑动窗口法、区域提议法、深度学习等。
这些方法可以有效地定位和识别图像中的目标。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它不仅需要识别图像中的目标，还需要确定目标在图像中的位置。
目标检测有着广泛的应用，比如智能驾驶、安防监控、人机交互等。
下面将介绍目标检测中常用的算法和技术。
1. R-CNN系列算法R-CNN系列算法是目标检测中的经典方法，它采用了区域建议和深度学习技术相结合的方式。
这些算法将图像分为多个区域，然后对每个区域进行分类和定位。
R-CNN系列算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
2. 单阶段检测器单阶段检测器是目标检测中的近期研究热点，它通过在一个网络中同时进行目标分类和位置回归，从而实现目标的快速检测。
人工智能之图像识别
人工智能之图像识别第一点：人工智能图像识别的技术原理与应用范围人工智能图像识别，是指通过计算机算法对图像进行自动分类和识别的过程。
其技术原理主要基于机器学习和深度学习，通过大量的训练数据，使计算机能够自动学习和识别图像中的特征，从而实现对图像的分类和识别。
在实际应用中，人工智能图像识别技术已经广泛应用于安防监控、医疗诊断、自动驾驶、智能家居等多个领域。
例如，在安防监控领域，通过对摄像头捕获的图像进行实时识别和分析，可以实现对特定目标的自动追踪和监控；在医疗诊断领域，通过对医学影像的分析，可以帮助医生更准确地诊断疾病；在自动驾驶领域，通过对周围环境的图像识别，可以帮助车辆实现自主导航和驾驶。
第二点：人工智能图像识别的挑战与发展趋势尽管人工智能图像识别技术已经取得了显著的进展，但仍面临着一些挑战。
首先，由于图像的多样性和复杂性，如何让算法更好地适应不同的环境和场景，是一个重要的挑战。
其次，如何提高算法的准确性和鲁棒性，以应对噪声、遮挡等干扰因素，也是一个亟待解决的问题。
未来，人工智能图像识别技术的发展趋势主要有以下几个方面。
一是模型的轻量化，即将模型压缩到更小的尺寸，以降低计算资源和存储空间的需求。
二是模型的跨域迁移，即将在一个领域学到的知识迁移到另一个领域，以提高算法的泛化能力。
三是多模态学习，即结合多种类型的数据，如图像、文本、音频等，以提高算法的理解和表达能力。
四是更加注重隐私和安全性，如通过联邦学习等技术，保护用户隐私和数据安全。
第三点：人工智能图像识别的关键技术解析人工智能图像识别的关键技术主要包括图像预处理、特征提取、模型训练和模型评估等环节。
1.图像预处理：主要是为了减少图像噪声和提高图像质量，常见的预处理方法包括灰度化、二值化、滤波去噪等。
2.特征提取：是图像识别中的关键环节，主要是从图像中提取出有助于分类和识别的特征。
常见的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
3.模型训练：是通过大量的训练数据，让计算机学会识别图像中的特征，并对其进行分类。
基于机器视觉的图像高维特征智能提取算法
基于机器视觉的图像高维特征智能提取算法机器视觉是一门涉及计算机科学和人工智能的领域，旨在使计算机能够“看”和理解图像或视频数据。
在图像处理和图像识别的过程中，特征提取是一个至关重要的步骤，它可以将图像中的信息转换为可以被计算机处理的数值特征，进而用于图像识别、目标跟踪、图像检索等应用。
传统的图像特征提取算法通常基于手工设计的特征描述子，如SIFT、HOG和SURF等。
然而，这些算法存在着一些局限性，例如人工设计的特征描述子可能无法适应不同种类、不同尺度和旋转的图像数据。
因此，基于机器视觉的图像高维特征智能提取算法应运而生。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像特征提取带来了新的机遇。
深度学习模型可以通过自主学习特征，自动从原始图像数据中提取出高层次的抽象特征，从而克服了传统手工设计特征所面临的局限性。
其中，卷积神经网络（CNN）是目前最为主流和有效的深度学习模型之一。
卷积神经网络通过多层卷积、池化和全连接层等操作，可以提取出图像的抽象特征。
在图像高维特征智能提取算法中，卷积神经网络通常作为特征提取器使用。
通过在大规模图像数据上进行训练，卷积神经网络能够自动学习到可以区分不同类别的图像特征。
在使用卷积神经网络进行特征提取时，通常会选择在网络中间的某一层获取特征向量作为最终的高维特征表示。
这是因为在网络的早期层次获取到的特征更加底层和具体，而在网络的后期层次获取到的特征更加高层和抽象。
选取不同层次的特征向量，可以得到不同层次的特征表达，以适应不同的应用需求。
除了传统的卷积神经网络，还有一些基于注意力机制的图像高维特征智能提取算法也取得了不错的效果。
注意力机制可以使网络在特征提取过程中更加关注图像中重要的区域和细节，从而提高提取特征的准确性和鲁棒性。
这种算法通过学习一个权重矩阵或者动态调整网络的激活值来实现对图像的重要区域和细节进行关注。
在实际应用中，基于机器视觉的图像高维特征智能提取算法已经被广泛应用于图像识别、目标跟踪、人脸识别、图像检索等领域。
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计算机智能图像 识别 刘 洋（烟台鲁路公路技术咨询有限公司，山东烟台２６４０００） 算法 【摘 要】近几年来，由于我国经济发展水平得到了显著的提高，科学技术水平也取得了很大的进步，还有各国之间，不管是在经济方面还是在 文化交流方面，都来往的越来越密切，另外，计算机的发展也为此带来了很大的方便，我国在计算机领域也取得了很大的成就，计算机的应用存 在于我们的生活，存在于我们的工作中，也存在于科研的发展中，对于我们、对于国家来说，都有着极大的功能。 【关键词】计算机 智能；图像识别 【中图分类号】ＴＰ３９１．４ 【文献标识码】Ａ 【文章编号】１００６—４２２２（２０１６）０５—０２８３—０２
１刖百 计算机技术的迅猛发展。在整个社会的发展变化中有着 重要的意义．对于推进整个社会的水平的进步也有着重要的 积极作用．特别的是计算机的智能图像识别算法这一方面的 研究．有了显著的成就。也很好的被应用在了各个方面，这一 项技术的应用，使我们把不能实现的事实现了，使我们把不可 能完成的事也完成了。让我们的社会的工作和生活有了质的 飞越，受到了人民群众特别是科研人员的一致好评。 ２图像识别技术的应用 ·
由于这项先进的计算机技术的出现没事的我们的生产和 生活更加的先进．这项技术给我们带来了意想不到的功能．自 从计算机的这项功能问世以来．我们的各个方面的工作都能 够更快更好的解决．图像识别技术的应用也十分的广泛。各行 各业几乎都能够见到这项技术的身影，是我们所依赖和依靠
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的 在现在来说．这项技术被使用的方向主要是在与图像识别 有关的５－作领域．其中主要包括警察在对犯罪嫌疑人进行面 部的模拟时．还有在其他的场合能够用得到的地方。在使用这 项技术的时候．我们要用到载体，就是能够使这项技术正常进 行工作的地方．离了载体．计算机的图像识别技术就不能很好 的被使用。因此．我们一定要注重对于载体的使用，现在最普 遍的载体为嵌入式终端设备，这一载体应用的典型是我们普 通生活中碰到的各种识别技术的运用．主要包括人的相貌和 指纹的识别技术。 ３计算机图像智能识别的主要的技术特点
计算机智能图像识别之所以会那么受欢迎．不仅是由于 它能够进行识别．而是和它的其他的技术特点有很大的关系， 实际上．有识别功能的计算机的种类和数量并不少，但是为什 们计算机的智能图像识别技术就应用的那么广泛呢，因为，这
定的实际场景。让学生解决突发情况。增加学生的随机应变能 力，最重要的是把其所学的知识真正的得以运用。还要注意与 理论知识相结合，二者是相辅相成的，所以教师在授课过程中 可以把理论和实践的知识串联在一起．增加学习的系统性．改 善学习成果。 ３．２合理设置教学内容，提高专业知识的掌握程度
教学内容在任何专业的教学过程中都是一项基础内容． 中职汽车电子技术教学过程中其教学内春的改善主要有以下 几个方面：①实物演练法，将学生带入实际的生产操作过程 中，让学生感受真实的机械设备，把在课本中出现的内容在实 际的场景中为学生展现出来。（ 现场拆装法，这个方法除了可 以让学生感受到机械设备的真实性还可以使学生身临其境去 进行操作，这样可以有效避免将来学生参加汽车电机工作时 对工作过于陌生的状况，加快学生的适应过程。③校外实习 法，这个教学方法是最贴近生活实际的方法，可以让学生提前 感受到他们对口专业的真实情况，让学生意识到自己的在学 习中所欠缺的方面，增加其学习的热情。也为其将来的工作做 一定保证。 ３Ｉ３加强中职汽车电子专业的师资力量建设 除了改善教学模式，合理设置教学内容两个方面以外．师 资力量建设过程也是不可忽略的．教师一定要从以下几个方 面提高自己的教学水平：①其教学能力和其对于新型知识的 掌握能力，因为汽车电子技术是一项不断在更新不断在发展 的课程，所以教师的自身学习能力是良好教学成果的基础。② 教师一定要主动接受和引进新知识，并且及时改变其原定的
教学计划。③教师要密切观察学生一段时间内的学习情况，不 能只根据自己的教学节奏来进行，而应该在一定程度上根据 学生的接受能力和学习状态调整其教学进程，尤其是像中职 这样更加注重实际应用能力的学校。任何过程都要尽量在满 足学生学习情况的基础上来进行。 ４结论
中职汽车电子技术专业想要真正培养人才就必须根据该 领域实际的发展情况及时对固有的教学模式进行创新。保证 中职学校的教学模式和内容与该行业发展同步是汽车电子专 业必须保证的原则，即教学过程中要随时进行教学模式的创 新，否则其教学过程也就失去了其原有的意义。教学模式创新 不但可以提高教学质量还可以增加学生的学习热情，防止学 生在一成不变的学习中失去学习兴趣，最终导致教学的失败。 中职学校为汽车电子行业培养合适的高水平人才有利于该行 业的长久发展，也可以使该行业为我国社会经济的发展做更 大贡献，推动我国社会的发展。
参考文献 （１］柳明．汽车电子技术应用专业课程体系改革的探索与思考『Ｊ］．内江 科技，２０１４（１０）． 【２］高晓．中职汽车电子控制类课程教学模式研究【Ｊ］．电子制作，２０１５ （１１）．
收稿日期：２０１６—３—２
薹ｊ 项技术的优秀的技术特点吸引了大众的眼球 ３．１信息量大
计算机的智能图像识别技术能够得到广泛的应用．与其 储存的信息量大这一技术特点是分不开的，它除了具有一般 的计算机都有的功能特征之外，比如说拥有其他的计算机所 拥有相同的配置，相同规格的内存，相同规格的运行系统之 外，还拥有比别的计算机更加大的信息储存量．这样就会对图 像的特征系统进行大量的储存，在进行识别时．便于从里面选 取一致特征的图像，但是虽然储存的信息量大．但是丝毫不会 减缓识别的速度，这也是这项技术得到广泛认可的一方面的 原因，可以储存大量的信息，但是却不会在进行识别的时候花 费太长的时间，这样的话就可以保证识别的效率 ３．２强关联性 计算机智能图像识别的技术还有着很强的关联性．在所 有的储存的图像之间，计算机的智能图像的识别系统可以将 所有的图像的信息关联在一起．使整个的识别过程更加的方 便快捷。它可以对整个识别系统进行更加科学有效的管理，将 所有的图像进行压缩，然后关联到一起，对所有的图像都进行 合理的分类和整理，可以使整个系统更加的稳定．不容易出现 系统的混乱．也不会出现导致识别中出现错误 强关联性这一 技术特点，使计算机智能图像还是别系统更加的稳定．避免了 系统出现混乱的情况．同时也避免了系统崩渍问题的出现，对 于整个计算机智能图像识别技术具有重要的意义 ３．３强人为性 在怎么说．计算机工程也是人发明的，对于计算机的一切 的操作，计算机的一切的作用都是人发明出来的．因此．人对 于计算机的发展有着重大的影响。在程序员在对计算机进行 设计时．对计算机的功能进行了很好的设定，正确的设定，这 就使计算机中人为因素的影响非常大，在计算机进行工作时， 也要人们对其进行操作控制，所以有着很强的人为性，＇－３然计 算机智能图像识别系统也不例外。在计算机智能图像识别系 统中．系统中储存的图像信息，都是在经过人的检验和操作， 在进行识别的过程中，可能会存在着不全面的现象，这就是人 为操作过程中出现的失误．会使整个的识别过程的准确性受 到影响。还有就是在计算机进行完识别之后，要由人来进行判 断，由于人的判断可能会存在着误差，这就使计算机智能识别 的结果由于人为原因．出现不准确的情况。这就是计算机智能 图像识别的强人为性，会对我们日常的工作带来一定的影响， 因此．我们要积极的想办法解决这一障碍，保证计算机智能图 像识别的稳定．增强其可靠性。可以增加操作人员的专业素 养．使操作人员在计算机进行智能识别之后能够做出准确的 判断．还要多个人同时进行分析，这样就可以交换意见，更好 的对识别出来的图像进行判断。保证图形识别工作的正常进 行，保证其准确性。 ４关于计算机智能图像识别的算法研究 在计算机进行智能的图像识别的过程中，其实，不管外面 的图像发生怎样的变化，有着怎样的改变，以什么样的方式在 变化，这个识别系统都能够把图像顺利的从信息库中找出来， 因为计算机智能图像识别系统可以从根本上对图像进行分 析，所以说不管图像以什么样的方式存在，只要其本质的特征 不发生变化．就能够被识别出来。在现在来说，应不变矩方法 是现在普遍使用的方法，这种算法之所以被大多数的人们所 使用，主要是因为它的识别的准确率较高，而且依靠图像的旋 转和平移不会改变其本质特征进行识别的 不变矩算法有着其特有的特征，进而可以保持着良好的 识别效率，它的关键的步骤是运用二阶和三阶中心在系统内 部创造出了一种特有的东西，这才使它具有特定的识别系统． 就是在自己的内部创造了七个不能发生改变的矩形．这样就 可以使外面的图形无论进行怎样的变化，都会使它们的改变 在这种算法里不符存在，因为其本质特征并没有发生变化．那 么就会很好的进行识别 计算机智能图像识别系统还有更加可靠的识别算法．但 是主要是不变矩算法应用的比较广泛，这种算法也是一步一 步的发展而来的，从刚刚起步，刚刚发现，到遇到瓶颈期并进 行不断的改进，不断的磨合．不断的研究．到最后的成功．从而 才有了更加好的发展。 计算机智能识别技术在现在来说是比较先进的识别技 术，能受到．ｚ，．４１７的广泛欢迎也不是没有原因的，主要是由于这 个技术系统进行图像识别的方法有很多种．它可以运用不一 样的种类的空间映射来进行识别工作．这样就可以更加的保 证识别的正确性，而且可以使图像更加的清晰。能够更好的进 行匹配，进而使识别的工作得以顺利开展。 现在指纹识别、脸部识别已经被广泛运用到了各个领域， 比如手机的解锁装置中的应用、家里防盗装置的应用，这些都 离不开计算机智能图像识别技术的发展，这项技术已经渐渐 融入到了我们的生活，开始为大家创造更大的便利条件。 ５结语
关于计算机智能图像识别系统在上文已经说了好多，我 们也对其算法有了更多的了解，可能在现在的应用过程中还 存在着一些不足，但是在慢慢摸索的过程中，总会掌握的更加 的熟练．这项识别技术也可以更好的帮助我们
参考文献 ［１］ｚ辉．对于计算机智能图像识别算法的研究ｌＪ Ｊ．计算机应用与发展， ２００９． 【２】张梦珂．浅议计算机智能图像识别技术【Ｊ】．科技信息，２００９． ［３］周伟．对于计算机识别技术应用的简介［ＪＪ．科技信息，２ＯｌＯ． １４］王勇．探究计算机智能图像识别的技术特点【ＪＪ．吉林大学，２ＯｌＯ． ［５］孙晨．浅析计算机图像智能识别的发展［ＪＪ．天津大学，２Ｏｌ１． ［６］邹琳．图像识别技术在移动互联网中的应用唧．电信工程技术与标 准化．２０１１．