人工智能融合模式識(shí)別的應(yīng)用研究

史珊珊，龍卓群

（西安航空學(xué)院電子工程學(xué)院，西安 710077）

1 人工智能技術(shù)

人工智能需要借助于計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人工的方法、技術(shù)，以達(dá)到延伸和擴(kuò)展人的智能的目的，其結(jié)果完全由“機(jī)器思維”產(chǎn)生。

人工智能作為一個(gè)前沿的學(xué)科，研究人員以研究計(jì)算機(jī)的智能行為為主要的研究方向，以設(shè)計(jì)出具備類似于人類思維的計(jì)算系統(tǒng)為最終的研究目標(biāo)，這里提到的人類思維，主要指的是學(xué)習(xí)、推理、感知、聯(lián)想等方面的能力，尤其是有關(guān)決策方面的能力，這將使得那些以前只能由人類專家解決的復(fù)雜問(wèn)題變得相對(duì)簡(jiǎn)單，從而真正意義上實(shí)現(xiàn)人與機(jī)的高度統(tǒng)一。換句話來(lái)說(shuō)，人工智能實(shí)際上就是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)高度模仿人類的思維，使計(jì)算機(jī)具有學(xué)習(xí)、推理、感知、決策等能力。

2 模式識(shí)別技術(shù)

從廣義的角度來(lái)講，模式識(shí)別主要包含兩個(gè)方面：一是將計(jì)算機(jī)作為研究對(duì)象，重點(diǎn)研究采用怎樣的途徑來(lái)有效地實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的擬人化。二是將生物體作為研究對(duì)象，本質(zhì)上屬于一種認(rèn)識(shí)科學(xué)。而本文側(cè)重于討論和研究計(jì)算機(jī)模擬識(shí)別的理論和方法。

模擬識(shí)別作為人工智能的一個(gè)重要的研究方向，以計(jì)算機(jī)為媒介、運(yùn)用數(shù)學(xué)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)模式的自動(dòng)處理、判斷。現(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)模式識(shí)別以對(duì)外部環(huán)境（人物、聲音、文字）的有效識(shí)別作為其最為重要的研究點(diǎn)。在這里需要提一下信息處理，其指的是人類根據(jù)外界環(huán)境的變化而對(duì)信息做出的識(shí)別、判斷等動(dòng)作。對(duì)人類來(lái)講，聲學(xué)信息和光學(xué)信息是兩個(gè)最為重要的信息來(lái)源，不同的信息所借助的媒介是不同的，其中，獲取聲學(xué)信息需要依賴于聽(tīng)覺(jué)器，獲取光學(xué)信息則需要依賴于視覺(jué)器，而模式識(shí)別就是要讓計(jì)算機(jī)能夠像人類那樣自動(dòng)地完成信息采集工作。目前，市場(chǎng)上的信息采集系統(tǒng)并不是特別的多，其中較為成熟的有語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)和光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)這兩種。

3 人工智能融合模式識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

3.1 數(shù)字識(shí)別、漢字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別

在以前，手寫數(shù)字在郵政編碼、銀行業(yè)務(wù)等的識(shí)別方面扮演著一個(gè)舉足輕重的角色作用，但由于個(gè)體差異的客觀存在、書寫習(xí)慣的不同，不僅極大地增加了工作的難度，還在一定程度上帶來(lái)了各種各樣的失誤，使得工作人員的識(shí)別工作開展起來(lái)十分困難。因此，手寫數(shù)字的智能識(shí)別成為了人工智能識(shí)別的一個(gè)重要的應(yīng)用方向，并且伴隨著人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，該問(wèn)題將會(huì)得到徹底的解決。與數(shù)字識(shí)別相比，漢字識(shí)別難度更大，漢字系統(tǒng)龐大、呈現(xiàn)模式不同，在很大程度上加大了計(jì)算機(jī)的識(shí)別難度，在這樣的情況下，要想成功地識(shí)別出手寫漢字，是具有一定難度的。現(xiàn)階段，市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一些較為成熟的漢字識(shí)別軟件（比方說(shuō)清華紫光OCR軟件），能夠高精準(zhǔn)度的掃描并識(shí)別圖片中的文字，給識(shí)別工作帶來(lái)了極大地便利性。簡(jiǎn)單的來(lái)講，語(yǔ)音識(shí)別指的就是讓計(jì)算機(jī)能夠聽(tīng)的懂人類的語(yǔ)言。目前，市場(chǎng)上出現(xiàn)的一些口語(yǔ)翻譯系統(tǒng)已經(jīng)具備了翻譯多國(guó)語(yǔ)言的功能。在國(guó)內(nèi)，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所成功地構(gòu)建出了一個(gè)中文實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，使我國(guó)的口語(yǔ)翻譯取得了一個(gè)巨大的突破。該系統(tǒng)的構(gòu)建，使得我國(guó)人民的國(guó)外生活、出國(guó)旅游、跨國(guó)貿(mào)易等變得更加的方便。

3.2 基于模式識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)

基于模式識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)運(yùn)用了SQLServe數(shù)據(jù)庫(kù)和指紋模式，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)上考試、在線培訓(xùn)和自主學(xué)習(xí)等功能?；谀Ｊ阶R(shí)別的網(wǎng)絡(luò)考試系統(tǒng)則大大地簡(jiǎn)化了操作流程，不僅成功地給員工減少了負(fù)擔(dān)，還給員工創(chuàng)造了更好的學(xué)習(xí)深造機(jī)會(huì)。當(dāng)前，基于模式識(shí)別的考試系統(tǒng)更多地應(yīng)用于企業(yè)的多媒體教室中，由一臺(tái)服務(wù)器和兩個(gè)指紋識(shí)別構(gòu)成，其中，計(jì)算機(jī)一般采用Windows作為操作系統(tǒng)，而開發(fā)工具則使用c++Builder5.0。另外，考試系統(tǒng)軟件主要由指紋校驗(yàn)、試卷管理、考試管理及考試記錄這四個(gè)部分組成。

3.3 人臉立體模式識(shí)別

人臉的識(shí)別是一個(gè)相對(duì)比較復(fù)雜的過(guò)程，通常情況下包含人臉模式庫(kù)、面部特征的定位及比對(duì)這三個(gè)部分?，F(xiàn)階段，人臉識(shí)別技術(shù)主要有以下三種：一是基于幾何特征的方法，該方法最為常見(jiàn)、使用最為廣泛，但其需要與其他的方法有效地配合在一起使用，才能獲取最佳的效果。二是基于模板的方法，一般情況下模板對(duì)象是不相同的，因而可以根據(jù)模板對(duì)象的不同，進(jìn)一步地細(xì)分為基于臉部特征的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法等。三是基于模型的方法，有基于主動(dòng)外觀模型的方法、基于隱馬爾可夫模型的方法等。依據(jù)人的臉部特征來(lái)進(jìn)行身份的驗(yàn)證，不僅具有較高的精確度和認(rèn)可度，還具有較好的穩(wěn)定性，因而得到了眾多的用戶的好評(píng)。在應(yīng)用時(shí)，人臉識(shí)別技術(shù)容易受到光照、表情等因素的影響，識(shí)別結(jié)果可能存在一定的偏差。眾所周知，人臉的二維特征和三維特征是存在一定差別的，且各有特點(diǎn)，二維所得到的圖像灰度值一般指的是臉部表面亮度的差異，而三維指的是臉型數(shù)據(jù)的差異，因而通過(guò)三維特征，能夠獲取更為豐富的臉部信息，具有更高的精確度。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文較為簡(jiǎn)潔的闡釋了人工智能和模式識(shí)別的涵義，并重點(diǎn)分析了人工智能在模式識(shí)別中的具體應(yīng)用。盡管現(xiàn)階段人工智能在模式識(shí)別中的研究還不夠深入，但隨著科研人員對(duì)模式識(shí)別進(jìn)行更為深入的研究，其應(yīng)用必將更為廣泛，人工智能有著一個(gè)光明的發(fā)展前景。