摘  要：在时代发展、推进的过程中，图像识别技术已经成为了非常普遍的技术。在人工智能领域中，图像识别技术的作用非常突出，影响着人们的生活、工作。伴随着科技的进一步发展，图像识别技术开始变得越来越复杂，图像识别能够解放人力，搭配计算机技术识别处理各种类型信息，提高了信息处理质量与效率。该文将以图像识别这项技术的原理为出发点，探讨人工智能图像识别技术以及其具体使用，希望帮助更多人了解这项技术，最大化这项技术使用价值。

关键词：人工智能  图像识别技术  技术分析

中图分类号：TP391.41    文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）04（a）-0019-02

信息时代背景下，图像识别技术是非常基础的技术，利用计算机完成物理信息、物理数据识别。过程主要就是获取信息，预处理信息、分类信息、设计决策。凭借着强大的功能，如今的信息处理技术已经深入地改变了人们生活和工作，比如人脸识别、指纹识别实际上都有用到图像识别这项技术。在科技发展、时代进步的同时，图像识别这种技术将会拥有更广阔的的使用前景，能够在医疗领域、信息搜集领域、质量控制领域、安全检查领域中发挥巨大的作用，其对推动经济发展、社会进步来说有极大的现实价值。

1  图像识别技术

1.1 原理

该技术原理就是在应用中充分使用计算机处理图片，从图像资料中获得有用资源。在专业人士实验后能够获得对应的技术。该技术原理实际非常简单，主要就是在对视以后录制信息[1]。并将这种信息存储到系统当中。利用数据算法一致性特征确认数据匹配与否。

1.2 技术特征

该技术有着非常出众的优势，主要体现在智能化与便捷化层面。该技术能够利用科技技术完成图像识别，有着很好的识别质量[2]。相较于传统的处理技术，人工智能图像识别优势主要集中在智能化图像处理与选择，能对隧道衬砌病害进行有效识别，并能通过不断的样本累计进行深度学习，在提升作业效率的同时，使病害识别率的准确性提高。

2  人工智能图像识别

人脑图像识别和图像识别存在一定相似的地方，但也有明显的不同，那就是图像识别利用的是科技手段，人工智能技术识别中包含下面的内容。

首先，获取各种数据资料。搜集数据信息过程中，有效识别图像。在传感器支持下将特殊信号变成电信号，获得各种信息资源、信息材料。在合理整合图像的同时，发挥图像识别这种技术价值，得到特殊数据，合理区分图像差异。

其次，处理数据资料。该环节着重处理的是图像变换与图像平滑需求，凸显图像重要资源与条件。

此外还有特征的选取与收取。这是图像识别过程中最重要的部分，图像处理的算法和识别模式有很高的要求，会对最后的图像识别产生决定性影响。

最后，分类器设计。分类器是整个识别过程中最重要的部分，其能够让操作程序充分结合，制定规则，而非混乱的识别，保障了图像识别与评价质量。

3  图像识别技术运用

3.1 模式识别

人工智能背景下的图像识别这种技术有着非常突出的优势，能够合理使用各种各样的信息与数据资料。通常来说，模式识别这种技术需要搭配计算机技术、传统图像进行操作。数学原理是其中的切入点，以此为基础充分考虑数据的多元特征，实现对各种特征、价值的评价与识别。一般来说，这种模式大多会被用在学习阶段与实习阶段。其中学习阶段指的就是存储过程，能够很好地保存与收集各种图像信息，在计算机的帮助下分类、识别数据，构建系统化、规范化图像、识别程序。实现阶段则强调人脑图像与图像统一发展，能够生成识别程序，包括计算机识别、人脑识别、应用情况分析。在计算机搜集信息、科学匹配中表示图像成功识别，当然这种方式经常发生各种错误。

3.2 神经网络

这种技术能够很好地识别图像，在使用中利用神经算法处理图像信息。第一步就是预处理图像，具体方法很多，包括灰度图归一化、旋转、灰度图放大、灰度图等。为了保障神经网络能够有效识别图像，就需要参照图像识别领域、条件、对象设计针对性网络。这种设计需要包括输出层、隐含层、输入层等多种关系。要明确初始数值以及期望误差等条件。涉及输入层过程中，要根据被识别对象的需求与问题确定数据条件、数据形式。研究中为了方便理解神经网络，通常会将输入层设计为统一图像样本形式。随后设计因深层过程中，要明确单元数与隐含层具体数量，减少误差，保障精度。要适当增加隐层数目，实现有效性设计神经网络。选择隱含层过程中一般需要利用到经验公式，这种公式能够很好地规避神经网络泛化能力。识别样本中，所用的公式M表示的是输出层神经元数目，N表示的是输入层神经元数目[3]。设计输出层过程中往往会选择多种类型的输出层做神经网络设计。选取初始权值的过程中一定要收敛学习效果，在（-1，1）区间选择随机数。选择期望误差的过程中，一般需要将预期误差值与训练时间作为参考对象。设计完神经网络以后需要训练神经网络，保障图像识别要求可以得到满足。

3.3 非线性降维

在计算机当中，图像识别这项技术有着异高的高维。事实上不论是什么分辨率的图像，它的生成数据都包括各种各样的维度。而这种复杂的维度数据势必会成为计算机识别图像过程中最大的干扰。为了能够体现计算机技术价值，让计算机具备突出的图像识别能力，最直接、最有效的手段就是降维。这里所说的降维包括两种，分别是非线性和线性两种。比如，线性奇异分析与主成分分析这两种技术就属于比较常见的线性降维。这种降维模式有着简单、容易理解的特征，不过这种降维方式为整体数据处理，因此能够得到的数据主要集中在低维投影，这势必会占用非常多的空间，浪费比较多的时间。非线性降维技术则是更科学、有效的技术。这种技术的实践分析得出的结果是，能够在不影响图像自身组织的同时控制维度，实现降维，让计算机图像在低维度识别，保障与提高图像识别效率、速度。比如，隧道内衬砌裂缝的识别，隧道形状不是一个平面它有多个维度，隧道的裂缝有不同形状和大小，分析中存在不均匀特征干扰与影响。非线性降维能够很好地解决这种问题，通过处理使隧道的平面处于软件能处理的维度，再通过合理的算法对特征部分进行筛选和分类，就能达到裂缝的识别。

4  结语

当前我国已经步入信息时代，只有充分融合与发展图像处理和人工智能这两项技术，不断完善数据处理系统，结合硬件系统的不断更新，才能够在工程检测上发挥更大作用。

参考文献

[1] 张晓冉.图像信息识别的智能处理方法分析[J].集成电路应用，2019（11）：114-115.

[2] 张蕴绮.用于高校教室照明节能的图像识别技术研究[J].科技经济市场，2019（9）：9-10.

[3] 谢璐阳，夏兆君，朱少华，等.基于卷积神经网络的图像识别过拟合问题分析与研究[J].软件工程，2019（10）：27-29.

作者简介：杨洋（1987，6—），男，汉族，四川南充人，本科，通信工程师，研究方向：隧道智能检测、信号传输。