Page 35 - 计算机网络技术及应用

第一章 人工智能的发展与未来

实现对无生命信息的精准识别，在其推理、加密乃至传播中，都能在无线电磁波、
射频信号等操作中产生智能识别效果。此外，智能停车场收费系统在获取车辆信
息时，也能借助人工智能识别技术对车辆展开跟踪识别，进而提高收费效率。
2. 有生命识别

在对条形码等无生命信息予以智能识别的基础上，人工智能识别技术开始向
有生命识别主体转变。例如，现如今应用广泛的人体指纹、声音、面貌等有生命
信息，均可在智能识别中快速辨明对方身份。好比智能锁，可借助语音密码、人
脸以及指纹等信息的准确识别，达到开锁目的，因此有生命主体的相关信息存在

个体唯一性特征，比无生命信息安全性更强。只有生命体的瞳孔、声音频率、手
指纹路形态符合识别标准，方能完成识别任务，建立一一对应的检验关系。
（三）计算机人工智能识别关键技术
1. 人脸识别技术

因二维码扫描技术、车牌信息扫描技术等无生命识别技术已得到大范围应用，
在实践研究中以有生命识别技术为研究重点，阐述人工智能识别技术的应用领域，
以求加快多领域智能化转型速度。
人脸识别技术主要是以人体脸部特征为主，通过人脸识别影像方式，综合分

析人脸位置、大小以及器官结构分布特征智能识别与身份留存资料相契合的有用
信息。该项技术在实际应用期间还需要联合身份确认技术、人脸定位技术、人脸
图像采集技术，完成对人脸信息的智能识别。一般情况下，该项技术在对人脸予
以识别期间，需要先行构建人像档案，之后在智能摄像机作用下，对人脸影像文

件进行编码处理，并顺利保存于档案库内。在成功建档后需在智能摄像机操作下
采集人脸扫描结果，并同档案库数据展开比对，若能够实现 100% 匹配，则判定
具体身份。此项技术在实际应用中，往往能够对个人信息展开保密与加密处理，
避免非本人获取机密信息。

2. 指纹识别技术
指纹识别技术是通过对皮肤纹路特征的整合处理辨明对方身份。在应用指纹
识别技术时，多对皮肤纹路三角点、核心点以及纹路数量、曲率等细节特征加以
区分，便于在采集指纹后结合全面的扫描结果对照预留指纹信息的一致性。一般

在指纹识别技术应用阶段，需要先留取指纹图像，其次以指纹区域监测技术、图
像增强技术、图像质量判断技术对其展开预处理，最后在处理后对指纹特征图像

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