人工智能在模式識別領(lǐng)域的應(yīng)用

摘要：隨著信息科技和人工智能的不斷發(fā)展，模式識別作為人工智能的一個(gè)方面，在該領(lǐng)域的研究也不斷深入，特別是該模式的理論基礎(chǔ)和研究范圍也不斷在擴(kuò)展。本文首先介紹了人工智能和模式識別的涵義，并著重介紹了人工智能在模式識別方面的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人工智能； 模式識別；應(yīng)用

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是對于計(jì)算機(jī)硬件領(lǐng)域的不斷拓展，使計(jì)算機(jī)在感知外界的聲音、文字、圖像等信息資料方面有了進(jìn)一步的發(fā)展。當(dāng)我們?nèi)コ匈徫飼r(shí)，在結(jié)帳口收銀員用掃碼器輕輕一掃，便可感知我們所購商品的各項(xiàng)參數(shù)，從而快速的算出應(yīng)付金額；在醫(yī)院，通過做B超可以感知我們臟腑情況；電視臺每天準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)天氣情況等。諸如掃碼器等物品就是計(jì)算機(jī)感知外界的產(chǎn)物，是人工智能的產(chǎn)物。為此相應(yīng)而生的模式識別技術(shù)也成研究人員當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

模式識別作為人工智能研究的一個(gè)方面，主要是通過計(jì)算機(jī)來模擬人類并以人類的感知力來完成對外界環(huán)境的感知并做出正確的判斷。

1 人工智能（Artificial Intelligence）

與自然智能相對應(yīng)，人工智能是計(jì)算機(jī)模擬人工的方法、技術(shù)，來完延伸和擴(kuò)展人的智能，所得到的結(jié)果是“機(jī)器思維”所產(chǎn)生。

人工智能作為一門學(xué)科，科研人員的主要科研方向是研究計(jì)算機(jī)的智能行為，并研制具有人類思維活動相似的計(jì)算系統(tǒng)，如在感知、推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想等等方面，特別是在決策等方面可以解決人類專家才能處理的復(fù)雜問題，最終實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)與人類的高度統(tǒng)一。人工智能的本質(zhì)就是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對人類思維的模仿。

2 模式識別

廣義的模式識別主要涉及到兩個(gè)方面：一類是以生物體作為研究對象，屬于認(rèn)識科學(xué)；一類是以計(jì)算機(jī)為研究方向，研究如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的擬人化。本文主要討論的是對計(jì)算機(jī)的模擬識別的理論和方法。

模式識別是人工智能研究的一個(gè)方向，主要是以計(jì)算機(jī)為媒介，采用數(shù)學(xué)技術(shù)的方法來實(shí)現(xiàn)模式的自動處理、判讀。而這里所說的“模式”是指外界的環(huán)境和環(huán)境中所客觀存在的客體，隨著信息技術(shù)和人工智能研究的不斷深入，人類對于復(fù)雜信息的處理有了一定的發(fā)展，但是這些研究尚處于初級階段，還需要我們繼續(xù)不斷的深入研究。當(dāng)前計(jì)算機(jī)對外界環(huán)境（文字、聲音、人物等）的識別是計(jì)算機(jī)模式識別的主要研究點(diǎn)。信息處理是人類根據(jù)環(huán)境的不同及情況來完成對信息的識別、判斷，對于人類而言，主要信息來源是光學(xué)信息和聲學(xué)信息，光學(xué)信息的采集主要是視覺器來獲得，聲學(xué)信息主要通過聽覺器獲得，而模式識別主要也是要讓計(jì)算機(jī)能完成與人類相類似的信息采集。當(dāng)前，市場上比較成熟的信息采集系統(tǒng)有光學(xué)字符識別系統(tǒng)（Optical Character Recognition）、語音識別系統(tǒng)等。

模式識別的研究起源于上個(gè)世紀(jì)五十年代，由F.羅森布拉特首先提出，并初步實(shí)現(xiàn)了對給定樣本的識別，隨著對模式識別的不斷研究，在八十年代，由J.荷甫菲爾德提出了人工神經(jīng)元，使計(jì)算機(jī)在模式研究方面有了更為廣闊的空間，并且，在短時(shí)間內(nèi)取得了顯著成就。

3 人工智能在模式識別方面的應(yīng)用

3.1 數(shù)字識別、漢字識別、語音識別

手寫數(shù)字在過去的銀行業(yè)務(wù)、郵政編碼識別方面起到了非常重要的作用，但是由于個(gè)體差異，不同的人的書寫習(xí)慣，使工作人員在識別方面非常困難，增加了工作難度，也容易造成失誤，所以手寫數(shù)字的智能識別是人工智能識別中的一部分，并且隨著人工智能的發(fā)展，完全可以解決這一問題。

與數(shù)字識別相比較，漢字的識別則更為困難，當(dāng)前常用漢字有6763個(gè)，在使用過程中，不僅受到人為書寫習(xí)慣的影響，同時(shí)還會受到特殊符號、外國字符等多種因素的干擾，這就為智能識別增加了難度。每個(gè)字符都會有對應(yīng)的符號，如果在識別過程中，開頭出現(xiàn)變化，即相應(yīng)的后續(xù)識別都會發(fā)生畸變。并且由于龐大的漢字系統(tǒng)和所呈現(xiàn)的模式不同，也讓計(jì)算機(jī)的識別難度大大提升。因此實(shí)現(xiàn)手寫漢字的識別是較為困難的。解決這一問題的基礎(chǔ)是需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的支持，同時(shí)還需要不斷豐富不同類型手寫字體的模式作為樣本在計(jì)算機(jī)中錄入不斷訓(xùn)練計(jì)算機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其熟悉不同類型的字體。當(dāng)前，比較成熟的漢字識別軟件已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對掃描圖片中的文字高精確度的識別，如清華紫光OCR軟件。

語音識別簡而言之就是讓計(jì)算機(jī)可以聽懂人類的語言，當(dāng)前常用的口語自動翻譯系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)七國語言的翻譯，七國語言即英、日、意、法、德、中、韓。中文的實(shí)驗(yàn)平臺由中國科學(xué)院自動化所來承擔(dān)和構(gòu)建。屬于國家級重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，也使我國的口語翻譯處于世界領(lǐng)先水平。該系統(tǒng)的構(gòu)建，讓我國人民在國外的生活、旅行等方面更為便捷。

3.2 基于模式識別的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)

基于模式識別的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)主要采用SQL Serve數(shù)據(jù)庫和指紋模式，并且也成功的實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)上考試、培訓(xùn)和學(xué)習(xí)。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各個(gè)公司、單位的人員需要不斷的進(jìn)行學(xué)習(xí)、培訓(xùn)，才能滿足工作的發(fā)展需要，由于人員的數(shù)量龐大和流動性，這就給安排的工作人員增加了很大的負(fù)擔(dān)，而基于模式識別的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)則簡化了工作流程，減輕了工作人員的負(fù)擔(dān)。

在企業(yè)中，基于模式識別的考試系統(tǒng)主要在多媒體教室中應(yīng)用，主要構(gòu)成由一臺服務(wù)器和兩個(gè)指紋識別儀即可。開發(fā)工具是c++Builder5.0，Windows是操作系統(tǒng)。對于考試系統(tǒng)的軟件構(gòu)成主要有四個(gè)方面：指紋校驗(yàn)、試卷管理、考試管理、考試記錄。

指紋校驗(yàn)是該系統(tǒng)的關(guān)機(jī)技術(shù)，采用的就是模式識別，指紋校驗(yàn)分為驗(yàn)證和識別，驗(yàn)證即是對已采集的指紋和考試人員的指紋進(jìn)行匹配，來確認(rèn)身份的一個(gè)過程，識別則是把現(xiàn)場采集的指紋與已采集的指紋相匹配，從而證明其合法性。計(jì)算機(jī)的指紋采集所得到的只是有限的信息，并不能做到百分之百的精確，因此結(jié)果也不能完全保證沒有差池。盡管在指紋識別方面存在安全隱患，但相比較傳統(tǒng)的用戶ID+密碼的方式，已經(jīng)有更高的安全等級。

3.3 人臉立體模式識別

人臉的識別過程較為復(fù)雜，主要分為三個(gè)部分：人臉模式庫、面部特征的定位、比對。首先是要對人臉進(jìn)行采集，并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫；其次是對現(xiàn)場采集的人臉的主要器官和形狀信息進(jìn)行歸一化處理；最后要與以后數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，從而確定人物的身份。當(dāng)前比較常用的人臉識別技術(shù)主要有以下幾個(gè)方面：第一是基于幾何特征的方法，這個(gè)方法最為典型，但是需要與其他方法相結(jié)合，才能獲得滿意的效果；第二是基于模板的方法，根據(jù)模板對象的不同，分為基于臉部特征的方法、基于線性判別分析的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法等等；第三是基于模型的方法，常用的有基于隱馬爾可夫模型的方法、基于主動外觀模型的方法等等。

基于人臉特征來實(shí)現(xiàn)身份的驗(yàn)證，精確度高、認(rèn)可程度高，更重要的是穩(wěn)定性好，因此從推廣初期就受到了用戶的一致好評。在應(yīng)用過程中，由于表情、光照等因素的影響，也是當(dāng)前人臉識別技術(shù)中主要的影響因素。在人臉二維、三維所獲得的人臉特征各有所長，二維獲得的圖像灰度值所呈現(xiàn)的是臉部表面亮度的差異，三維所獲得的則是臉型數(shù)據(jù)的差異，信息獲取方面，三維則更為豐富，對于人臉識別的精準(zhǔn)度更高。

TMS320C6701 DSP是由TI公司研發(fā)的，其信息的存儲都采用片內(nèi)存儲，圖像的操作在片上執(zhí)行，這種模式不僅耗能低，并且可以提供高性能。特別適用于人臉識別。并且根據(jù)圖像數(shù)據(jù)庫的大小，可智能化的擴(kuò)展Flash；還可以根據(jù)人臉識別中的具體要求來更換合適的DSP。并且TI公司還推出了集成性DSPs軟件開發(fā)工具，即CCS，通過這個(gè)工具，可以根據(jù)不同要求對軟件進(jìn)行編輯、翻譯、調(diào)試，以達(dá)到想要的效果。

4 結(jié)語

本文簡要介紹了人工智能和模式識別的涵義，并著重介紹了人工智能在模式識別中的應(yīng)用。當(dāng)前對于人工智能在模式識別中的研究還處于發(fā)展階段，隨著科研人員對模式識別研究的不斷深入，其應(yīng)用范圍也會越來越廣，人工智能化在未來則會有出更為廣闊的天地。

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作者簡介：郝彥琴（1975），女，山西原平人，本科，講師，主要從事計(jì)算機(jī)語言研究。