模式识别与智能计算（精选7篇）
模式识别与智能系统简况
模式识别与智能系统是二十世纪八十年代发展起来的新型交叉学科，该学科包含自动控制、模式识别、人工智能、模糊逻辑、仿生学和计算机科学等多种学科。该学科以信息处理与模式识别的理论技术为核心，探索对各种信息进行处理、分类、理解，并在此基础上构造出具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现。该学科在经济建设和国防建设具有广泛的实际背景，二十多年来，已引起了国内外有关学者的极大重视，被称其为面向二十一世纪的控制科学。
本学科点开始于我校省级重点学科计算机应用学科，从该学科人工智能方向发展而来。最早的团队可以追溯到二十世纪八十年初，从承担航空基金立体仓库机器人开始。经过近三十年的发展，该学科逐步形成了稳定的研究方向，于2003年从计算机应用学科独立出来，成为独立的学科，2005年获得“模式识别与智能系统”硕士学位授予权。主要研究方向包括：神经网络与模式识别、图象处理与模式识别、智能机器人与人工智能和智能检测与智能控制等。当前正在筹建“自主武器技术平台研究中心”，这是目前我省唯一一所高等院校首次建立的平台研究中心，中心下设6个实验室分别为飞行器仿真与模拟技术实验室、智能机器人与目标探测技术实验室、综合健康管理技术实验室、任务设备检测技术实验室、武器应用环境仿真实验室和导弹实验室，其中，导弹实验室近2-3年内投资200万多万元，购置了3枚导弹等，实验室已初具规模。本学科主要关注与武器平台自主运行有关的技术，即主要关注：自主控制、环境感知、导航制导、保障与健康管理、电源、部分任务的关键技术研究和工程验证研究，逐步发展对平台总体设计、搭载任务武器等技术研究和工程验证。本学科具有一定师资力量基础，现拥有双聘院士1人，博士生导师5人（外校兼职，本学科点没有博士授予权），硕士生导师9人，教授12人，副教授16名，其中，具有博士学位的教师有20名。目前本学科点已培养硕士研究生10多名，学科梯队结构合理，整体实力强。
语言,是人类相互之间进行信息交流的主要手段和媒介,是相互沟通的桥梁。因此各种语言间的相互理解和认同,在当今社会全球化的状况下,便显得尤为重要。自计算机以及计算机技术的发明以来,科学家和语言研究专家将精力专注于怎样使得计算机能够理解自然语言的特有含义并进行不同语言间的准确翻译。可以说,计算机语言处理的研究,是集语言学、声学、语音学、计算机技术和人工智能等多种领域于一体的一项综合性研究[1,2,3,4]。而且其需求前景十分广阔,使得该项研究成为热点。在20世纪50年代,基于自然语言的处理便作为智能识别的一个重点研究分支[5,6,7,8,9,10],但是,限于当时的计算机识别技术的局限及自然语言本身的特性,令该研究徘徊不前,研究成果不多;随着计算机技术的快速发展,使得自然语言的处理研究成为可能并逐渐应用于不同语言间的交流,使得语言在智能识别技术系统中的应用越来越广泛,但是自然语言处理由于在其词库、意义、语义和国家民族的适用性方面的歧义性和复杂性,给智能识别带来了研究的困难,可以说,如何准确地识别自然语言的正确含义,提高智能识别技术的智能型,将是基于智能识别的自然语言处理研究的长期任务[11,12,13,14,15,16]。
1 自然语言处理技术简介
自然语言处理技术诞生于20世纪40—50年代,主要是通过计算机技术的研究成果来对自然语言进行模拟加工使用,主要是为了便于人类之间或人类与智能机器间的准确交流。因计算机的严密逻辑规范的特点及自然语言的灵活多变的性质,使得自然语言的处理技术较为复杂,涉足多学科间的知识应用,但通过几十年的发展,该项技术已经有了巨大的进展。自然语言处理技术的具体处理过程,可以概括为以下几个部分:对语言的形式化描述、具体计算算法的构建、算法的成功应用、对语言形式化处理的分析研究,由于在自然语言处理过程中,需要对自然语言在其语言的结构、语义的归纳和语音的解读等方面的成功理解以及对自然语言自身规律的归纳总结,并以数学化的描述方法与计算机能够处理的语言的形式进行研究,所以需要对自然语言进行数学模型的构建,并以计算机能够理解和认同的方式进行计算机的操作,最终使得以该算法所以为基础的数学模型的构建能够准确地对自然语言进行解读翻译,进而对结果进行评估。所以自然语言的处理是一种集多学科(计算机、数学、语言学人工智能)交叉的研究[17,18,19,20,21]。自然语言的处理,以人类的自然语言为本质,以计算机智能识别技术为媒介,通过词法、句法、语音和语义的解读,逐渐由智能机器的翻译逼近到与人类相似的语言思维。目前,基于计算机智能识别技术的自然语言研究包括了言语行为和言语含义理论,通过对语言句法结构的理解和具体语境下的语用推理,达到在具体的语言环境下的动态语境的理解,达到人类语言思维交流的程度[22,23,24,25,26,27]。虽然自然语言的处理及自然语言的处理技术,通过计算机智能技术的更新发展有了重要的研究成果和应用领域,但是,语言的复杂性和多情景语义性,自然语言处理技术的研究还有巨大的发展空间和相关的研究成果出现。
2计算机智能识别技术与自然语言研究的交叉结合
以计算机智能识别技术为基础的自然语言研究现阶段已经发展成为了包括语言学、信息学、声学、统计学、人工智能和视觉原理在内的多学科、宽领域的一项综合性研究领域。不同的语言应用情景也使得语音识别技术的处理不同。自然语言的研究,依靠计算机识别技术,通过对具体对象的特征要求的提取研究,结合语言语音学、数理统计的有效筛选,识别出特定的语言含义,这说明计算机智能识别技术与自然语言研究的交叉结合是该项研究的一大特征。最终使得机器能够精确地识别人类的语言语音并快速转换翻译,这就要求智能机器能够逐字逐句地辨识并理解非书面化的文字语言,还要在此前提下,将文字语言所包含的具体意义加以响应,不拘泥于一隅,准确地进行语言语音的转换[28,29,30,31,32,33]。
2.1基于智能识别技术的自然语言处理研究的原理
基于智能识别技术的自然语言处理,从研究原理上,包括以下几个方面:首先,人类语言发出后,这种语言的语音信号要按照语言发出信号的时间序列变化,进行语言信息的编码转化,转化成智能机器能够识别的编码方式。第二,在对语言的语音信号的时间序列的正确编码后,这种编码以可阅读的形式,即声学信号的形式来传达语言的信息内容,在这种情况下,以不同编码的语音信号用数十个有区别的、离散型的符号来表示。最后,这种符号的表示通过智能机器的智能认知,辨识出语言的具体语义和语音。以语言的语法、语义和情景结构的整体整合下通过智能识别技术的人工智能的具体设计以类似人类的语音的方式表示出来[34,35,36,37,38,39]。
2.2基于智能识别技术的自然语言处理研究的模型
目前,主要的计算机智能识别语言系统均采用统计的模型方式进行技术构建,这是因为语言的语音和语义在一定的频率上的相近,以统计的模式进行识别具有高准确性和语言语义精确性[40,41,42,43,44,45],该模块结构图如图1所示。
该统计模式识别模型有以下几个模块构成[46,47,48,49,50,51]。
2.2.1 语言信号的特征提取模块
该模块的主要任务是从语言信号的输入中提取语言信号的特征,供声学模型处理,同时,在这个过程中,注意运用信号处理技术来降低环境影响、说话人语音辨识的误差等因素对特征提取造成的干扰。
2.2.2 统计声学模块
为了保持智能识别的语言系统的非失真,在统计声学模块的设计中,采用一阶隐马尔科夫模型进行构建,这样,声学模块的发音系统中所处理的语言词汇和语音能够准确地提供声学模块单元与语言信号模块之间的一致性。
2.2.3 语言模块
语言模块主要负责对智能模式识别语言系统所针对的语言进行建模。从模块理论上说,语言模块包括语境正则语言,语义辨别、语义的理解分析,作为语言模块,在现阶段的智能识别技术的语言研究中普遍采用的还是统计学意义上的基于统计的N元文法及其变体的语言识别。
2.2.4 解码器模块
可以说,在智能识别系统的自然语言研究中,解码器模块是语言识别系统的核心之一,它的主要任务就是对出入的语言信号,根据统计声学、语言语意学,来科学地寻找能够以最大概率输出的正确识别的信号词串[52,53,54,55]。
从数学的角度理解,该统计模式识别模型的模块之间的关系可谓一目了然[56],比如,首先,智能识别的自然语言处理就是在给定的输入的语言信号或特征提取序列下,求出该语言信号的符号集。首先,统计语音识别的最基本问题是,给定输入信号或特征序列,符号集(词典),求解符号串使得:
通过贝叶斯公式,上式可以改写为:
由于特定的语言信号输入串o,P(O)是确定的。所以,对他进行省略是不会对最终结果有影响的。因此,自然语言的处理所针对的问题应用特有方式来显示,从这一角度思考,信号的处理模块支持对出入的语言信号的预处理,即从语音信号的发出进而被语言信号模块提取采集过程中,采集了语音信号(记为S)到特征列O的映射。这样也提供了声学模块的模块单元,在特定的语言信号输入特征下估计P[o|uk]方法。
最后,语言模块则提供了P(w)。这样,对于解码器模块来说,将要在由UI和时间标度t组成的搜索空间中,快速地寻找出在上述公式中所指出的W。在不远的将来,随着计算机技术、人工智能和模式识别技术与数字信号处理器在运算能力及运算精度方面的大幅度提高,自然语言识别系统的词汇量将会不断地扩充以满足不同语言间的方便性交流[57,58,59,60]。
3基于计算机智能识别技术的自然语言研究的具体应用
目前,基于计算机智能识别技术的自然语言研究在语音交互、同声传译、语音控制、语音识别以及文本智能和语音智能方面有着广泛的应用,给人们带来了各种各样的便捷服务,下面,以文本智能和语音智能为例进行应用上的介绍。
3.1 自然语言处理在文本智能中的应用
基于计算机智能识别技术的自然语言处理研究在文本智能应用上,主要包括了语言翻译、文本的信息过滤辨识、信息的字符辨识和重组等方面。其中,语言的自动翻译对实际的应用来说,具有十分重大的意义,这是因为语言的自动翻译设计涉及到了计算机技术、数学统计学建模以及对语言学的语音语义的准确理解等多学科的知识。通过近几年的不断努力及对智能识别的自然语言研究的深入,对语言形态和歧义分析的能力有了很大的提高,这对于语言翻译来说,具有重要的作用,可以有效地提高语言翻译的精确性;对于文本智能中的字符识别,主要包括识别预处理、识别辨识和识别的后期处理这三个过程[61,62,63,64,65],当前,字符识别也获得了广泛的应用并且使用效果良好,但仍然存在一些在字符文本识别中不够精确的缺陷,主要是识别的后期处理过程中对所识别涉及到的语义与词义的识别验证的误差性[66,67,68],但是,这一情况可以通过提高技术中的合理性检验验证部分给予高效的过滤,从而实现快速性的、准确的识别。给予智能识别技术的自然语言研究同样可以将自动获取的信息实现重新的组织,如自动地生成信息文本、自动地进行文件整理类。同时,结合其他学科的研究成果将实现自动的程序设计、进行信息的最优整合、进而进行智能决策,这样可以提高工作的效率,减轻人工劳动的时间和强度,通过口授命令与智能机器,智能机器对命令的理解后将代替人进行重复的劳动,而人可以从繁琐的劳动中走出,去思考解决更有效地推动技术进步的难题。
3.2 自然语言处理在语音智能中的应用
自然语言处理技术在语音智能上的应用主要包括同声传译、智能机械的聊天以及特定人群的辅助系统等方面。特别是同声传译涉及到包括语音建模、合理的语义转换及语言的精确翻译等,是自然语言处理技术应用的直接领悟,同时同声传译中的语言翻译还要求语音和语义的转化,即音似字如何从特定的语言情景中译出,这种情况通过自然语言处理技术对其进行算法验证和语义的情景化处理,从而提高语言语义的转换质量;智能机械的聊天,如机器人的聊天系统,也是语音智能的一个应用分支,它主要处理的是比较广泛的如自动回答互动对话系统,在这样的一个语音智能中,机器人聊天不可避免地要具有语音和文本的转化以及逻辑规范性的自动答话,通过对智能识别自然语言处理技术的应用,做到在语义上的理解、逻辑的正确推断和具体知识的应用等得到质的提高,进而将应答互动和聊天的准确性提高到一个较被普遍认可的程度,增强机器人之类的智能机器系统在实际中的应用;而自然语言处理技术在自动场景和特定人群提供辅助方面的应用,将为一些特定的需要帮助的群体——如盲人提供便利的帮助,帮助他们在生活中解决一些诸如交通出行的智能提示方面的困难,对他们来说将是非常必要的[69,70,71,72,73,74]。
所以,基于智能识别的自然语言处理技术对于实际的语音智能方面的应用,将会帮助社会生活的方方面面、各个领域的群体,它的价值在不远的将来,是不可估量的,因为智能识别的自然语言处理技术,是一个多学科交叉、多技术应用、多领域合作的一个技术整合。
4把握计算机智能识别技术处理自然语言研究的进展
基于智能识别的自然语言处理技术有着十分广泛的应用和广阔的应用前景,如何才能准确地把握住这种技术的应用方向,做到与时代同步,掌握技术的时代前沿,对于我们理解自然语言处理技术的本质是十分必要和有意义的,那就是,时刻关注着智能识别自然语言处理技术的最新进展,在进行技术性的创造与创新时,不断地将新一代技术应用到新的领域,发挥它的价值。正由于此,笔者下面列举出对于智能识别的自然语言的处理技术的研究进展,及时掌握它的技术发展程度,以便有效地加以运用。
4.1 把握自然语言中的不确定性
不确定性是客观世界固有的属性,自然语言由于是对人类客体的思维的抽象表达,也自然带有不确定性,是人类思维的本质特征。而且语言符号是离散的,用离散的语言符号去表示连续的语言语义,它的边界不清晰性将会造成模糊性;另外,由于各种思维的外在表示—概念,所具有的抽象性特征,在不同的场合,就不同的主题,对不同的对象而言。同一语言值在不同的应用环境中,可表示不同的概念内涵,使得概念具有随机性。因此,研究自然语言的处理技术,把握自然语言的研究进展时,要把握自然语言的不确定性或者模糊性。即使语言具有的不确定性,仍然没有阻碍人们的使用和交流,这说明人类思维对不确定性有很强的表达、处理和理解能力,计算机自然语言是人类思维的外化表达,在技术创新及应用上已经取得诸多进展[75,76,77,78],并具有广泛的应用前景,但是想要让计算机完全地理解并认同人类语言还有很长的路要走,所以把握住自然语言中具有的不确定性,必将把握住自然语言处理技术的时代进展。
4.2 把握自然语言语音语义的本质
在计算机信息科学、人工智能及计算机网络技术飞速发展的今天,基于自然语言的语境文本分析和语言语义思维准确理解正成为研究的热点[79,80,81]。由于现代计算机智能识别的自然语言处理技术涵盖了包括语言学、计算机科学、认知神经科学、数学、人工智能等多个学科领域,集中体现了现代技术研究的跨学科性,但是它准确传递人类语言的正确含义的目标不会改变。所以,在关注计算机智能识别技术处理自然语言研究进展时,要把握住语音语义的本质,由于目前的研究多集中在对各种自然语言行为的形式刻画,在会话含义方面的分析与数学建模研究较少;且在对各种语言现象进行形式化的深入研究时,对于自然语言的理解以及语言环境中的语音语义的准确表达,是解决具体语境中语言转换的重要手段,且语境在语言理解中所起的作用也是十分重要的,然而现阶段,对于自然语言的处理技术的研究对语境的形式化研究一直没有多大的进展[83],所以,基于话语理解的语境因素将是自然语言处理技术的重要方向和突破口,在对基于计算机智能识别技术处理自然语言研究进展进行关注时,要时刻保持着对自然语言语音语义的本质的把握,才能保证把握住自然语言处理技术研究的进展[83,84]。
5 结论
科学技术发展到今天,一方面是它达到了高度分化的程度,每个学科不断地细分出越来越多的分支;另一方面的表现是多学科的多角度融合,具体表现在多学科的交叉合作。近年来,基于智能识别的自然语言处理技术获得了前所未有的发展,关键技术也在一定程度上获得了突破,这对于文本处理与语音处理等以自然语言研究技术为基础的研究领域产生了深远的影响,目前可以肯定的是,基于智能识别的自然语言处理技术能对文本处理与语音处理方面产生极大作用,甚至按照这样的趋势,可以预测随着该技术的进一步发展,基于自然语言处理技术的新的研究成果将会不断改变人类现有的生活方式,有着广泛的应用前景。
关键词：计算机智能化；图像识别技术；理论性探究
中图分类号：TP391
计算机智能化图像识别主要是利用计算机系统对输入的图像进行处理和分析从而识别出多种不同模式的对象。计算机技术和信息技术的不断发展使得计算机智能化图像识别技术得到了越来越广泛的应用。信息时代的今天，人们在生产实践的活动过程中已经不再凭借身体的各个器官来接受信息和感知世界的，计算机智能化图像识别技术可以快速地获得所需要的信息从而帮助人们更好地思考和决策[1]。虽然计算机智能化图像识别技术在我国已经获得了相当程度的发展，但是要想赶上时代的步伐应对变化莫测的国际市场就必须对计算机智能化图像识别技术进行理论上的突破。本文在此将重点讨论计算机智能化图像识别技术的相关发展和创新。
1 计算机智能化图像识别系统概述
计算机智能化图像识别系统一般分为五个部分，即对所要识别的图像通过一定的方式将其输入到计算机内，经过计算机预处理和特征提出再对识别的图像进行匹配和分类。作为计算机智能化图像识别的第一步，图像输入主要是将已经采集到的图像输入到计算机内进行处理。计算机预处理过程主要是对将要识别的图像进行图像区和背景区的分离并且将图像进行细化增强图像的二值化，提高计算机智能化图像识别的后期处理的速度和效率。为了能够尽量地还原图像的真实性和减少其虚假特征可以将图像的特有特征用数值的形式表示出来。在计算机智能化图像识别系统中如果需要将输入的图像与已有的图像进行匹配就必须用一种精确的方法将其分配到不同的图像库中减少计算机对图像的搜索时间。在计算机智能化图像识别系统中为了准确地判断出所输入的图像的性质就必须把当前输入的测试图像和之前已经保存的图像进行对比和分析。具体如下图所示：
图1 计算机智能化图像识别系统
一般来说，计算机智能化的图像识别技术常用的方法包括统计识别法、句法识别法与神经网络识别法等三种方法。
（1）统计识别法。由于在实际图像中背景与目标的线性是不可分割的，所以统计识别法是具有最小分类误差的一种方法。其原理主要以数学中有关决策理论的知识为基础，建立统计学的识别模型，并通过此类模型对图像作出分析与统计，寻找图像中认识的规律性，最终利用图像特点中本质特征的提出来实现识别。
（2）句法识别法。此类方法是统计识别法的一种补充，其对图像特性的描述主要依靠的是符号。由于句法识别法学习了语言学内句法层次的结构排列，所以它能够通过分层表述的方式将复杂的图像简化为简单的多层子图像或单层图像，能够有效突出被识别图像结构的信息。
（3）神经网络识别法。所谓神经网络识别法，主要是指利用神经网络中计算的方法对目标图像作出识别的一种方式。由于神经网络存在着能够实现分布式处理与存储、能够大规模实现并行、具有自适应与自组织能力，所以此类方式在处理需要同时对模糊与不精确的许多条件与因素作出考虑的图像进行处理时尤为有效。
2 计算机智能化图像识别技术的研究现状
在对图像进行识别和处理的领域中图像的识别和分割是一个也重要的问题。虽然在相关专家和工作人员的共同努力下取得了相关的发展，但是还是有许多的问题需要解决。传统的图像识别主要经历了文字识别和数字处理以及物体识别三个阶段。在20是50年代的时候文字识别的对象主要是字母和数字以及符号，许多的专用设备都开始广泛地运用了这一技术。在20世纪60年代中期数字图像开始运用于对图像的处理和识别的研究领域，数字化图像处理更加具有存储量大和方便传输和压缩等优势，为图像识别技术的发展提供了非常广泛的发展空间。数字图像处理主要是表现在对物体的识别中的三维数据和图片的感知和认识。物体识别主要是在前两个阶段的基础上借助了人工智能化的特点将其研究和探索的成果广泛地运用到各种行业领域中。
计算机智能化图像识别技术在目前需要提高其对图像的识别能力，在图像的传输过程中充分地运用不同类别空间的映射[2]。作为一种成熟的图像识别和处理技术，计算机智能化图像处理技术在不断地研究和发展，对各种图像的类别和特征进行有效地对比和匹配，提高图像处理后的清晰度和识别度。
3 计算机智能化图像识别技术的特点和优点
3.1 计算机智能化图像识别技术的主要特点
（1）信息量大。计算机对图像信息的处理主要是采用二维信息的方式，因此对计算机的配置和计算机的运行系统的速度以及计算机的存储量都有非常严格的要求。图像信息与语言信息相比所需要的频带较宽，无论是在计算机的成像过程中还是在图像的传输中以及图像信息的存储和处理的过程中都需要一定的科学技术。
（2）相关性大。计算机系统中对图像的各个像素都是具有一定的关联性，所以在计算机智能化图像的识别过程中需要对输入的各种图像信息进行有效地压缩才能够对不同的图像信息进行分类和匹配。尤其是对三维景物的选取上，输入的图像本身是没有再现三维景物的几何信息能力，因此对三维景物的背后所需要反映的部分信息必须进行适当地假设和重新的测量[3]。计算机在对图像进行智能识别的过程中需要对三维景物进行适当地引导以便于解决在计算机智能化图像识别过程中所产生的问题。
（3）人为因素大。计算机智能化图像识别在对图像进行后期处理之后总是由人来进行评价的，因而计算机在对图像进行智能化识别的时候受人的因素影响较大。然而，人的眼睛总是会受到周围环境的影响以及情绪和知识兴趣爱好的影响。因此，为了提高计算机对图像进行智能化识别的质量应该尽量地让计算机模仿人的视觉，充分地模拟人们在对图像进行观察和评价时候的状态。
3.2 计算机智能化图像识别技术的优点
（1）精确度高。因为现在的科学技术水平的限制只能将一幅模拟的图像进行数字化处理转换为一种二维数组，基本的扫描仪都能够对图像的像素转化为32位。因此计算机智能化图像识别能够将任何的图像的精确度满足用户的任一要求。
（2）表现型强。计算机智能化图像处理可以准确地处理影响图像处理的相关因素，例如图像的存储状况和图像的输入过程中出现的问题和故障。计算机智能化图像识别系统能够在任何的情况下对图像进行还原和再现从而保证了图像在经过计算机识别和处理的时候的像素。
（3）灵活性好。计算机智能化图像识别系统在对图像进行识别和处理的时候，可以根据图像的客观情况来将其放大。由于图像的信息总是来自于各个方面，无论是来自生物显微镜下的细胞图像还是对于宇宙中位于天文望远镜下的庞然大物都能够在计算机智能化图像识别系统中进行识别和处理，通过线性运算和非线性处理实现图像的识别功能[4]。在对各种不同的图像信息进行正确地编码之后用二维数据将图像的灰度进行组合在计算机上可以清晰地显示出图像的质量。
4 计算机智能化图像识别技术的理论性突破
4.1 计算机智能化图像识别技术朝着高速化和标准化的方向发展
无论是在生活领域还是科学领域计算机的运行速度都会对生活和工作产生重要的影响。尤其是对图像进行智能识别对计算机具有特别的要求，而现在的计算机在科学技术水平的促进下不断地提高其自身的硬件水平。不仅如此，在计算机的内部配置方面也比以前有了相当大的进步，计算机在进行图像的采集和处理的过程中分辨率都大大地提高了，同时对图像的存储设备的性质也在日益地更新。图像作为一种二维度信息，计算机将其进行识别的过程中将更多的三维信息赋予图像中并且通过各种计算和技术的处理而得到相应地改进[5]。
同时，计算机在对图像所显示的数据进行整理和压缩的时候开始以多媒体的形式对其进行信息化转换，使得计算机智能化图像识别尽量能够按照人的思维和意识来进行从而提高计算机的智能化水平和对图像识别的工作效率。
4.2 计算机智能化图像识别技术朝着多维方向和高科技方向发展
计算机在对图像进行识别的过程中开始从二维角度向三维角度和多维角度发展，因此对各种图像的数据信息处理的更加精确。目前由于硬件水平的逐渐提高，计算机的中央处理器的功能也在不断地提高，因此计算机智能化图像识别的领域越来越广泛。随着新的技术理论和新的科学计算方法的诞生，计算机在对图像的识别和处理过程中更加侧重对其详细的信息进行分类和整理，经过系统的转化后形成高清晰度的图片。
5 计算机智能化图像识别技术的运用
计算机智能化的图像识别技术尽管面临着许多困难与问题，但此类技术依旧得到了较好与较快的发展。就近些年其变化与发展而言，在今后的发展过程中，计算机智能化的图像识别技术将会出现飞速的发展阶段，人工智能与立体视觉同时也将成为计算机智能化的图像识别技术未来发展的方向。由于短时间内图像识别技术实现计算机通用性较大的全自动系统的可能性较小，所以在未来的发展历程中，计算机智能化的图像识别系统需要和不同类型的应用进行结合开发。
5.1 医学生物工程
计算机智能化图像识别技术可以对诸如红细胞和各种染色体进行识别，从而有利于医生更好地了解患者的病情和更好的医学研究。在医院的很多部门例如心电图的分析以及彩超和超声波图像处理都广泛地运用了计算机智能化图像识别技术。
5.2 工程建设方面
计算机智能化图像识别技术在工程项目的建设过程中得到了广泛的应用，尤其是对相关零部件的检测和分类以及对输电线路故障的分析和排查方面都借助计算机的智能化工程得到了有效地解决。在工业生产过程中，施工人员对工程的焊接和装配的过程中都充分地运用计算机对图像进行智能化识别从而减少了施工误差的发生，保障了整个工程项目建设的质量。
5.3 文学艺术方面
文学艺术方面对计算机智能化图像识别技术的使用非常普遍。在广播电视领域，电视要想播出高清晰度、高质量的画面就必须借助计算机对所拍摄的画面进行处理和识别。计算机能够对动态图像进行相应地采集加工合成从而形成电视画面。为了避免图像在播出的时候出现失贞的情况，计算机可以对输入的画面进行智能化处理，尤其是一些人为的失误都能够通过计算机进行自动地调整。在美术方面，计算机智能化图像识别技术可以对每一幅作品的像素和色彩方面进行相关地调整，使其输出后能够更好地反映现实生活的。除此之外，计算机智能化图像识别技术在服装设计与制作和动画制作以及发型设计等方面均发挥了重要的作用。
5.4 商务业务方面
计算机智能化图像识别技术在电子商务和酒店商务方面具有重要的影响，其可以在很多的方面代替人工操作从而节省大量的人力资源。比如，员工每天在进行上下班的时候都可以在经过大门通道的时候进行电子身份签到和认证。同时对于一些重要的商业资料也可以通过计算机智能化图像识别技术进行防伪说明等等。
除此之外，计算机智能化图像识别技术还经常运用于航空航天事业和通信工程事业以及科学研究等领域方面，为我国的经济发展带来了重大的影响。
6 结束语
文中通过对计算机智能化图像识别技术的特点和概念以及其优点等方面进行了简要地分析和阐述，同时对其在理论上的创新和突破进行了讨论。计算机智能化图像识别技术在科学技术的发展下还有很长的路要走，我们必须对其进行高度地重视。随着社会的发展，对图像进行智能化地处理越来越重要。计算机智能化图像识别技术在工业和农业以及科学研究等各个方面将发挥关键的作用。同时，计算机智能化图像识别技术在不断地运用和发展过程中将会越来越成熟。
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作者简介：唐录洁（1977.5-），女，贵州凯里人，本科，讲师，主要研究方向：计算机应用与技术。
研究生入学复试大纲
复试笔试满分为150分，包括基本能力测试（45分）和专业基础知识测试（105分）两部分。采取闭卷考试，考试时间一般为2至3小时。
有关专业基础知识测试的说明
专业基础知识测试（105分）由21道题目组成，参加笔试同学可从中任意选择7道完成，每题15分。专业知识点包括以下七个方面：
一． 图象处理(共3题)
考试知识点：数字图象直方图、基于直方图均衡化的图象增强、边缘检测算子、梯度大小/方向计算、频域滤波基础、频域滤波操作的基本步骤。
辅导材料：冈萨雷斯等，《数字图象处理》,第二版，电子工业出版社, 2003.3, ISBN 7-5053-8236-5。认真阅读该书的3.3, 4.2, 10.1。
二． 信息安全(共2题)
考试知识点：信息熵的计算、信源编码。
辅导材料：《信息与编码理论基础》，万旺根，上海大学出版社。
三． 人工智能(共2题)
考试知识点：人工智能的基本概念。
辅导材料：廉师友，人工智能技术导论（第二版）廉师友西安电子科技大学出版社, 2002.7, ISBN 7-5606-0811-6。认真阅读该书的第一章。
四． 微型计算机原理(共5题)
考试知识点：80x86指令寻址模式及汇编指令的书写格式；不同进制数之间的转换；汇编程序的阅读；计数器模块8253及其编程；可编程中断控制器8259模块及其编程。注：相关硬件模块控制字格式不需记忆。（提供）
辅导材料：微型计算机技术及应用（第3版），戴梅萼等，清华大学出版社，2003
五． 多媒体信息处理(共4题)
考试知识点：1.多媒体基本概念
多媒体技术，多媒体系统的层次结构，多媒体系统的组成2.多媒体数据压缩：
数据压缩算法概念及分类，统计编码，预测编码，变换编码，分形编码
静态图像压缩标准JPEG，运动图像压缩标准MPEG，音频压缩标准
3.音频信息处理
声音数字化，音频文件格式，声卡的组成与设计(含声卡的工作原理、硬
件设计、软件结构、编程接口等)
4.视频信息处理
视频信号数字化，视频的文件格式，视频压缩卡的设计
辅导材料：多媒体技术基础及应用，钟玉琢等，北京：清华大学出版社，2006.2
六． 生物特征识别(共2题)
考试知识点：生物信息学序列联配（双序列比对，多序列比对）。
辅导材料：David W.Mount，《生物信息学：序列与基因组分析（影印）》, Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis, Cold Spring Harbor Lab(CSHL)Press。认真阅读sequence alignment 的相关内容。
七． 射频识别(共3题)
考试知识点：电子标签的基本概念。
资 料 调 研
姓名：朱x 班级：13电信3班 学号：2013xx 指导老师：张x
目录 自动识别技术的发展
1.1概况
1.2一维条码技术 1.3 二维条码技术 1.4射频识别技术
1.4.1 标签识读器技术 1.4.1 标签识读器技术 1.4.2 中间件技术 1.4.3NFC、UWB等技术 1.4.4 RFID国际标准化工作 1.4.5 我国RFID技术的发展 在物流系统中的应用
2.1条码技术在物流系统的应用 2.2 二维条码技术在物流领域的应用 2.3 射频识别技术在物流领域的应用 3 发展展望
3.1 条码技术发展 3.2 RFID技术发展
自动识别技术(Automatic Identification Teehniques)，是指以标识技术为基础，通过获取标识载体承载的标识信息，实现标识对象信息获取的技术。它是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，也是物流信息技术中的核心技术。自动识别技术作为信息技术的重要分支，已经成为推动我国国民经济信息化发展的重要支撑技术，自动识别技术的发展
1.1 概况
自动识别技术主要包括一维条码技术、二维条码技术以及射频识别技术等。近年来，我国自动识别技术呈现出快速发展、注重创新的发展势头，各项技术都有较大突破，在市场应用上的拓展力度不断加大，新的技术、产品与服务层出不穷。自动识别技术已经成为引领物流信息化发展的强力引擎。
自动识别技术近几十年在全球范围内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条磁卡技术、IC卡技术、光学字符识别、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、磁、物理、机电、通信技术为一体的高新技术学科。而中国物联网校企联盟认为自动识别技术可以分为：光符号识别技术、语音识别技术、生物计量识别技术、IC卡技术、条形码技术、射频识别技术（RFID）。
目前自动识别技术广泛应用于物联网的智能交通、智能安防、智能家居、智能仓储、智能物流及零售领域。
1.2 一维条码技术
条码技术是最传统的一种自动识别技术。从20世纪70年代产生后经过30多年的发展，条码技术作为一种关键的信息标识和信息采集技术，在全球范围内得到了迅猛发展。国际上，随着应用的不断深入，条码技术正处于一个强劲的集成创新发展期，是商业贸易、物流、产品追溯、电子商务等领域的主导信息技术。
国际上，从20世纪70年代至今，条码技术及应用都取得了长足的发展：条码技术介质由纸质发展到特殊介质甚至到手机载体；条码的应用已从商业领域拓展到物流、金融等经济领域，并向纵深发展，面向企业信息化管理的深层次的集成；条码技术产品逐渐向高、精、尖和集成化方向发展。
根据美国的专业研究机构VDC(Venture Development Corp.)的统计，全球条码市场规模一直在持续稳步增长。到2008年，全球条码技术装备的市场规模将增长到155亿美元，其中美洲地区年平均增长率将超过6％，欧洲、中东和非洲地区年平均增长率接近7％，亚太地区年平均增长率将达到12％。国际条码技术产业的前景方兴未艾。随着应用的深入，条码技术装备也朝着多功能、远距离、小型化、软件硬件并举、安全可靠、经济适用方向发展，出现了许多新型技术装备。具体表现为：条码识读设备向小型化，与常规通用设备的集成化、复合化发展；条码数据采集终端设备向多功能、便携式、集成多种现代通讯技术和网络技术的设备一体化发展，从而得到更加广泛和深入的应用。条码生成设备向专用和小批量印制方向发展。例如，基于GPRS、CDMA的条码通讯终端，使条码手段更为简便。技术在现场服务、物流配送、生产制造等诸多领域应用，又如，由于现阶段手机广泛普及，通信网络更加完整，于是，能够识读条码的手机可以成为一种集数据采集、处理、交互、显示、认证等多种功能为一体的移动式数据终端，实现手机价值的最大化。
我国条码产业经过多年的发展，从小到大，从无到有，目前已具雏形。目前，我国从事条码识别技术的企业和科研院所已超过1000多家，部分企业还开发出了具有自主知识产权的条码识别技术设备，并在利用国外先进技术和产品进行二次开发和集成应用等方面也取得重大突破。虽然，我国在低端条码设备上获得了一些技术突破和竞争优势，但是，拥有自主知识产权的条码技术和产品非常有限，大部分产品的核心技术还被国外企业所掌握。目前，国内市场上的产品主要来自国外自动识别产品制造商，并已经形成了较为完整的系列，应用到国内各个行业，在市场占有率、技术方面占有绝对优势。在知识产权方面，属国外企业所有的条码识读设备专利在全球范围内形成了一个庞大的技术壁垒。随着国内市场需求的增长，国外品牌产品在中国制造的趋势逐步显现。相比之下，我国能够研发、制造具有核心自主知识产权的条码采集器的厂商还为数不多，产品品种不全，标准化程度不高，尚不能稳定形成一定的市场份额。
条码打印机的关键技术——打印头生产技术掌握在全球少数几家公司手里。目前，已有不少国产打印机系列产品，可为大量推广应用提供配套，年市场销量增长迅速，在技术指标、性能、质量上有了明显提高。总体上，我国条码打印设备生产企业品牌影响力不够大，国际市场竞争能力有待进一步提高。
总体来说，目前我国条码技术产业还处于初级阶段，产业规模偏小，在国际市场上所占份额偏低，并且也与我国巨大的条码技术应用市场不相匹配。
1.3 二维条码技术
二维条码技术是在一维条码技术基础上发展而来的一种自动识别技术。一般来说，与一维条码相比，二维条码具有信息密度更高、容量更大、能够表示中文、英文等字符，具有纠错功能等特性，是一种具有独特技术特点与优势的自动识别技术。
二维条码技术最早诞生于20世纪80年代，其发展经历了层排式一矩阵式的发展历程，众多国际自动识别巨头，如Symbol、Denso等公司都非常重视二维条码技术，研发完成了PDF417、QR、Data Matrix等二维条码码制并制定了相应的国际标准。与一维条码研制情况类似，二维条码的识读器市场也主要由国外企业如Symbol、Denso、HHP、霍尼韦尔、卡西欧等企业垄断。截至“十五”前期，我国在二维条码技术研发方面实力比较薄弱。
为改变这一现状，中国物品编码中心在“十五”期间提出并组织进行了“二维条码新码制开发与关键技术标准研究”项目的研发工作，通过中心牵头组织企业进行研发，研发我国自主知识产权的二维条码新码制，突破我国二维条码核心技术受制于人的瓶颈，打造我国自主知识产权二维条码标准体系，构建我国企业两维条码自主创新的平台。2005年，该项目的核心成果——汉信码新码制研发完成，受到了包括两位院士在内的专家组的高度评价，他们认为“......(该项目)研制的汉信码具有抗畸变、抗污损能力强，信息容量高等特点，达到了国际先进水平。其中在汉字表示方面，支持GB 18030大字符集，汉字表示信息效率高，达到了国际领先水平”。汉信码诞生后，由于其具有的先进性能与专利的开放性，吸引了国内外众多自动识别技术企业的广泛关注，HHP、Opficon、意锐新创、维深、新大陆等众多企业陆续研发了十多款汉信码的识读设备，汉信码成为我国企业自主创新的排头兵。
几乎于此同时，我国的龙贝信息有限公司、深圳矽感、点众科技等公司也研发了龙贝码、CM、GM码、点众码、E码等自主知识产权二维条码，并自主研发了相应的识读设备与应用系统，取得了一定的应用成效。
此外，随着移动通信与移动计算技术的发展，基于手机的二维条码技术在我国发展很快，清华紫光、深圳矽感等公司分别研发了用于手机识读二维条码上网业务的紫光码、GM优码等新型二维条码。
1.4 射频识别技术
RFID是一种识读器采用电磁耦合方式或微波方式与标签进行通信，获取标签承载信息的一种自动识别技术。射频识别技术与诞生于20世纪40年代的雷达技术相近，并被称为20世纪10大重要技术项目之一。RFID技术由于是采用无线电波作为信息传输的技术手段，使得射频识别技术具有识读速度陕、可穿透包装识读等特性。
传统RFID技术基本由射频标签、射频识读器以及计算机应用系统3部分构成。随着RFID技术自身以及互联网技术的飞速发展，RFID技术开始与网络技术结合，并于2002年诞生了具有革命性的物联网(Internet of Things)概念。按照该概念的构想，加贴了射频标签(在EPC系统中称为EPC标签)的物品在整个物流供应链中进行流转过程中，通过识读EPC标签，能够随时随地记录与通过网络获取与物品物流过程有关的信息，从而提供跨系统的供应链透明度。这一概念带来了RFID技术研发与应用的热潮，RFID技术也被人们视为是下一代最具有发展前途的自动识别技术。
近年来，国际上对国际RFID技术发展投入巨大，新的技术、产品与应用模式层出不穷，总体来说，国际RFID技术发展呈现出技术研发驱动的模式。
1.4.1 标签识读器技术
2008年，超高频射频识读标签与金属液体不相容问题得到解决。硅谷新成立公司Omni-ID发布的“通用标签”在有无金属或液体的环境下都能正常发挥性能；两家领先的超高频技术供应商Alien科技和Impinj，则介绍了利用此技术的新芯片；除此之外，Avery Dennison和富士通公司分别宣布推出高内存的芯片。
2008年读写器方面最关键的发展就是读取的延长：Mojix推出了一套系统，可以把网络接收器连接到多个节点上，从而增加读取面积；Convergence Systems发布的手持读写器，读距长达25英尺。
1.4.2 中间件技术
2008年微软推出新的Biz Talk RFID移动平台，以简化移动RFID应用程序的研发过程。配合使用Biz Talk Server 2006 R2软件，该平台可将研发流程扩展至Windows CE与Windows Mobile 5.0的应用程序。微软表示，客户及合作伙伴可以注册参加微软Biz Talk RFID移动技术采纳项目。2008年SAVI推出RFID平台和应用套件的升级版——Smart Chmn 5.0。该系统充分利用了SOA架构，可以提供整合之后的实时数据，这些数据主要来自各种无线技术及企业软件系统。
1.4.3 NFC、UWB等技术
在NFC方面，由国际信用卡公司和大银行组成的智能卡联盟组成了一个120名成员的理事会，用以促进NFC技术的采用及非接触式支付的应用；而另一个行业组织——NFC论坛一直都致力于标准的发展和规范的制定；同时UWB(超宽带技术)在2008年期间成为了一种主流技术，无线平台技术供应商思科系统公司、摩托罗拉公司和Aero Scout各自在其系统中增加了对UWB技术的支持。拥有条码、超高频、高频和有源RFID技术的Zebra技术公司，收购了UWB技术开发商Muhispectral Solutions，以丰富其产品线。
1.4.4 RFID国际标准化工作
年进展非常迅速。随着ISO与EPC在标签唯一编码方面协议的达成，一直困绕RFID应用的物品唯一编码问题得到了很好地解决。按照相关的规划，ISO JTCl SC31 2008年启动了RFID国际标准新一轮制修订工作，18000空中接口系列标准、ISO 15961/15962/15963系列数据接口标准以及24791系列标准开始修订或启动，并开始重新评估国际标准中的知识产权问题。
1.4.5 我国RFID技术的发展
在我国，RFID技术的创新层出不穷。近年来，上海坤锐、深圳远望谷、同方微电子、恒睿科技等多家企业研发了具有部分或全部自主知识产权的RFID商用化产品或样机，产品涵盖了标签芯片、数据采集器、识别卡、耐高温高压与防伪易碎标签、识读器模组等领域，频率上涵盖了低频、高频、超高频几个常用频段，我国RFID技术产业从无到有飞速发展起来。特别要提到的是在北京市重大科技项目的支持下，我国最小尺寸的RFID(无线射频电子标签)芯片由清华大学、同方微电子公司共同研制成功，芯片最小面积可达到0.3mm2，厚度最小达到50μm，可嵌人到纸张内，最远识别距离在5m左右。该芯片的相关技术已用于2008年奥运会门票。
我国RFID技术企业虽然在自主研发方面取得了一定的成果，但在技术方案与核心技术方面鲜有创新。因此，我国RFID技术标准的制定由于缺乏我国自主知识产权核心技术的支持，进展比较缓慢。在物流系统中的应用
2.1 条码技术在物流系统的应用
条码技术无疑是应用最简洁方便，可提高物流效率的自动识别技术。国际上，条码技术已经广泛应用于物流的各个领域。在我国，条码技术已作为一种成熟的识别技术被广泛、普及应用到商品流通领域，而且在物流及生产控制过程等方面的应用也在不断发展。2003年起，中国物品编码中心提出并启动了“中国条码推进工程”项目，以分中心为依托，截至2008年底，中国物品编码中心共设立了9批共71个推进工程项目，内容涵盖物流领域仓储、供应链管理、食品安全、建材物流、特种设备管理等多个领域，建立了多个条码物流供应链应用示范系统，使条码在食品安全追溯、医疗卫生、服装、化工、建材、机械与电子、军工、现代物流、电子商务等领域得到了广泛应用，推动了国民经济和社会发展。
2.2 二维条码技术在物流领域的应用
二维条码由于具有信息容量大、抗污损、能够表示字符等复杂信息等特性，诞生之初就吸引了各国的关注，并在军事、邮政、电子、医药物流等领域取得了较广泛的应用。特别是在电子等行业的物流过程中，采用直接部件标印技术标识的二维条码符号(目前采用Data Matrix码制)出现在全球CPU、电路板、存储芯片等各类电子部件上，已经成为电子行业事实上的标准。
在我国，二维条码物流应用多年来局限于单点(单个企业内部)、封闭的应用，没有出现规模化跨系统的应用。进入新世纪以来，随着我国自主知识产权二维条码技术的产生与飞速发展，我国自主知识产权二维条码技术，如汉信码、龙贝码、点众码、矽感CMGM码等二维条码在我国建立了多个企业级应用示范系统，并积极推进在物流行业乃至国家规模的广泛应用。
2.3 射频识别技术在物流领域的应用 当前RFID应用最为热门的领域就是物流供应链管理。信息在供应链当中传递的流畅性和准确性以及信息传递对供应链运作的影响一直是供应链管理研究中的热点，而RFID具有的非可视识读、同时识读多个标签、识读速度快等特性非常适于解决供应链过程中快速准确获取信息的问题，同时，物联网的上层架构解决了供应链各个环节之间的信息传递问题，使供应链的透明化有了从概念到真正实现的可能性，因此，RFID在供应链管理当中引起热烈的关注不足为奇。
2008年，射频识别技术在我国物流行业的应用取得了较多进展，国家863计划已经将RFID技术在供应链管理和物流方面的应用作为重要的项目来关注。2008年，国家860计划又以促进RFID技术的应用为核心，设立了一批新的RFID应用项目，RFID技术在各种供应链服务中已经彰显优势并代表未来供应链管理发展方向，国际巨头也都纷纷将目光投注在最具潜力的RFID供应链应用上。其中在全国范围内产生示范效应的典型行业领域包括：奥运食品安全追溯、奥运电子门票、首都国际机场行李追踪管理、解放军总医院器械包管理、国家大剧院资料检索管理以及地井、宠物等城市管理应用。
特别值得提到的是射频识别技术在奥运食品安全追溯中的应用。通过奥运食品RFID电子标签，全程监控了奥运食品的种植、运输、分类、验收和贮存过程，完善防范了食源性疾患，动物源性食品中违禁物质的滥用，高毒高残留农药和食品添加剂等食品安全问题。
2008年，RFID技术不仅在传统的交通物流行业依然蓬勃发展，而且在医疗设备追踪、食品安全追溯、资产管理等领域也取得了应用上的扩展。中国的应用仍然保留自己的特色，根据非正式统计资料显示，中国约有过万家物流及运输公司，目前并购活动在这个领域时有发生，一些大型的第三方物流企业将陆续出现。为了取得更高的运营效益，它们将会与遍布各地的运输商伙伴合作，要令其伙伴网络取得合作无间的效果，采用RFID系统将是可行的途径。IDC相关数据显示，2008年第三方物流企业RFID的应用规模可达到5534万元，到2011年这一规模将超过10亿元。此外，RFID技术在服装、图书馆管理等方面应用形成了新的热点。发展展望
3.1 条码技术发展
条码技术作为一种最传统、最经济的自动识别技术，具有强大的生命力，其低成本、使用便捷的特点决定了其能够适用于我国物流行业信息化的基本要求，具有最广泛的市场空间。
3.2 RFID技术发展 根据ABI研究最新预测，2008年全球RFID销售额将超过53亿美元，年收入增长将加速超过中期的高增长，高容量的应用，如供应链管理，身份证件，票务和非接触式支付。传统RFID的应用，如存取控制，自动车辆识别，汽车制动，以及身份证件仍将主导当前和近期的RFID市场，预计5年复合年均增长率将低于两位数。不包括汽车制动在内，预计在未来4年复合增长率为15％。在2013年RFID市场总容量将达到98亿美元，或者不包括汽车制动在内是82亿美元。ABI认为目前预测出全球经济的变化如何影响RFID市场还为时过早。持续增加的投资保证了RFID发展并且增加了订单。
从RFID技术与应用发展前景来看，RFID技术正在从先前的技术、资金投入拉动型以及政府支持的发展模式，进展到关注于ROI(投入产出比)以及Bottom Line(企业净利润)的发展模式，通过RFID技术的不断仓Ⅱ新，以及在高附加值物品以及服装等非传统物流供应链行业内的应用，解决RFID成本高、投入RFID应用项目盈利模式不清等问题，从而带动RFID技术与产业的良性发展。
摘自：
当我们给企业投去团体求职信的时分，能够用人单位未必马上就阅读你的求职信和你的团体材料。能够会把你的材料扫描上传，使更多的.管理者可以同时阅读你的材料，不必轮着看你的纸板材料。所以成绩就呈现了，扫描的时分能够会一些盲点影响你的材料。我们没理由要求企业单位完全做到能完好的扫描你的材料，而我们应该做的是进步电脑的辨认。
一、勿运用下划线
下划线与字迹相连容易形成误解。如，franklin 被看作eranklin。所以，运用横线时，留意与临近行的字拉开间隔。所以我们要细心剖析写求职信了，这个成绩的确是会惹起很大的成绩。
二、运用白纸
黑色纸张降低电脑对字迹的分辨率，所以最好用白纸。
三、免手写体和斜体
少数电脑对手写体和斜体的分辨率很低。假如雇方用电脑处置求职资料，手写体和斜领会带来不利影响。
四、圆括号括起电话号码的区号
用圆括号括起区号，使之便于区分于电话号码。
五、电子邮件地址和网址独自陈列
电子邮件地址和网址分行陈列便于辨认;两者并列应该距离多个空格。
六、援用关键词
援用应聘职业所需的次要技艺和经历使盖信专业性强、重点突出。 切勿折叠，折叠的痕迹在扫描时容易发生模糊，所以用大信封邮寄你的资料比拟好。
七、勿用订书器
扫描时，用订书器装订的资料不易拆开，故少用为好。
八、防止运用图表
有些计算机对图表不予辨认，所以盖信中防止运用图表以免信息丧失。
九、慎用竖线
多余的竖线往往被计算机辨认为字母‘l’，所以要慎用。
关键词：计算机,人工智能识别技术,应用
一、人工智能识别技术概念
人工智能识别技术就是用计算机来模拟人的智能, 使计算机能够按照人的思维模式识别和计算的一种先进的科学技术。将人工智能识别技术应用到机器中, 就会赋予机器特定的功能, 使其能够识别特殊的声音、图像、指纹等等, 例如企业在门上安装指纹识别系统, 进出都要扫描指纹, 可以有效的识别工作人员的指纹, 能够防止工作人员迟到早退, 杜绝其他人员非法进入企业等等。在实际的生产和生活中应用人工智能识别技术, 还能够大幅度的减少人力资源的投入, 提高工作人员的工作效率。
二、人工智能识别技术发展现状
人工智能识别技术最早源于国外, 经过了多年的发展研究很多国家已经建立了较为成熟的技术体系。我国的人工智能识别技术起步较晚, 近年来随着各国科技的交流合作, 为我国的人工智能识别技术提供了新的发展契机, 目前该技术已经得到了显著的提高, 我国人民的生活因而得到了明显的改善。然而我国的人工智能技术中仍然存在一些缺陷, 与发达国家之间还存在一定的差距, 这些都是如今我们急需解决的问题。
三、人工智能识别技术分类
人工智能识别技术按照识别物是否具备生命体征可分为无生命识别技术和有生命识别技术, 每种技术都有其特定的应用。下面将分别对这两种技术的应用情况进行简单的介绍。
1、“无生命”识别技术
(1) 条形码识别技术
该项技术主要包括一维条码技术和二维条码技术, 后者是在前者研究的基础上发展起来的, 二维条码技术的信息容量、中英文字符显示、信息密度以及纠错能力等更加先进, 这项技术逐渐成为重要的信息标识和信息采集技术, 并被广泛应用。
(2) 智能卡技术
该技术主要通过智能卡进行自动识别。智能卡是一种“集成电路卡”, 它可以独立运算和储备, 可与计算机系统完美结合, 完成信息采集、传输、管理、加密等工作。这项技术在物理领域应用广泛, 如物品身份追踪与验证、车辆识别等。
(3) 射频识别技术
该技术是一种非接触式的自动符号识别技术, 利用无线电磁波对相应的目标进行读取和识别。其中无线电信号利用电磁场将数据从物品上的标签传输出去, 从而达到自动辨识和跟踪的目的。该技术主要对物品进行标识, 它的发展可能取代现在广泛应用的条形码技术, 最终成为物品标识管理的有效手段。
2、“有生命”识别技术
(1) 声音识别技术
该技术是通过识别用户的声音进而对其身份进行鉴定的智能识别技术, 原理是根据每个人的声音特点不同, 从音质、音调、音色等多个方面辨识声音, 用户声音的所有特征必须全部符合系统记录才能够通过鉴定。
(2) 人脸识别技术
该技术是通过扫描人体脸部的特征以达到鉴别身份的目的, 一般情况下是鉴别瞳孔或者扫描整个脸部结构。该技术能够将局部区域放大分析, 并自动搜索关键特征, 调整当前环境的亮度, 使鉴定结果更加准确。
(3) 指纹识别技术
该技术是通过扫描人体指纹进行身份鉴定的智能技术, 原理是每个人的指纹都不相同, 无法找到指纹完全一样的两个人, 通过指纹识别技术能够精确鉴定用户的具体身份。
四、人工智能识别技术的应用瓶颈
1、声音识别技术应用瓶颈分析
(1) 声音识别系统不完善
我国各个地区的语言存在很大的差异, 虽然普通话已经普及到大江南北, 可是仍有部分地区的人们不会讲普通话。受到声音软件技术水平的限制, 声音库中只收录了普通话, 所以声音识别系统也只能识别普通话, 不会说普通话或者发音不标准的人就无法使用该系统, 这大大限制了声音识别技术的应用范围。
(2) 易受干扰
声音识别系统的组成部分包括麦克风、听筒等等, 这些元件对使用环境的要求较高, 不能受到噪音、电磁、电波的干扰, 否则会影响该系统的正常功能, 使鉴定结果出现失误。
(3) 不能智能判断
每个人的声音都不一样, 在不同时间、环境下同一个人的声音也会出现差异, 这给声音识别系统的鉴定工作增加了难度。而且有些软件具备录音功能, 有些犯罪分子可以提前录下用户的声音, 伪造成用户实施犯罪行为。
2、视觉识别技术应用瓶颈分析
(1) 人脸识别
俗话说“人有相似, 物有相同”, 这就说明不同的个体之间可能存在相同的面部特征, 对于人来说, 可以很容易的将二者区分开, 但是对于人工智能识别系统来说, 仅仅是根据这些面部特征进行识别, 就必然会将不同个体的同一特征相混淆, 使鉴定结果出现偏差。同时, 随着年龄的增长, 人的面部特征也会发生变化, 而且不同表情下人的面部也会呈现不同的状态, 人脸识别技术无法预知用户脸部将要产生的变化, 也不能将所有表情完全收录采集。以上这些都是目前人脸识别技术中无法攻克的难题, 也是该技术未来研究的重点。
(2) 指纹识别
科技的日益发展更新为造假行业创造了良好的生存条件, 比如说每个人都有不同的指纹, 这是我们独一无二的特征, 而且终身都不会改变。在此背景下指纹识别技术应该是最科学、最严谨的人工智能识别技术。然而事实往往与之相反, 由于人们常常接触不同的事物, 容易在很多物体上留下指纹, 只要稍加留心就可以采集到用户的指纹并进行复制和伪造, 指纹识别技术不能识别这些假用户的指纹, 容易造成很大的安全隐患, 严重损害了用户的个人权益。
总结:计算机人工智能识别技术是生活中较为常见的智能技术, 可以准确的扫描商品信息, 计算商品价格;也可以通过鉴定声音、指纹、脸部特征确定用户身份, 为人们的生活提供了巨大的便利。可以说, 人工智能识别技术是计算机技术的一次伟大革命, 促进计算机向着自动化、智能化的方向发展。我们应不断研究人工智能识别技术, 并提高相关技术的科技含量, 将人工智能识别技术与其他技术结合使用, 使其在应用中得到不断的完善和创新, 以早日达到世界领先水平。
参考文献
[1]杨恒.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信.2014 (01)
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