Page 6 - 基于人工智能的图像识别技术研究

理并不复杂，与人类大脑+视觉系统的图像识别能力很相似，由于计算机本
身没有视觉系统，必须人工赋予其机器视觉来采集图像信息，才能识别图
像。而人类本身有视觉和感觉，并且大脑是一个神秘器官，可以通过对图像
特征的分析来识别图像。例如玫瑰，它是带刺的，带刺是其本质特征，当人
类看到玫瑰时，第一眼就能认出是玫瑰，其中有人的知识经验的支撑，也有

人的分析能力的支撑，在知识经验的支撑下，通过分析看到的特征——带
刺、花瓣形状、颜色、叶子形状等来识别玫瑰花。计算机的图像识别也是如
此，需要对被识别对象的特征进行分辨，才能识别出对象。

目前，中国公共安全问题不断被强调，犯罪活动的技术越来越高，被要
求加快开发以主动警告为主、基于生物学特征进行身份认证的视频监控系
统。在新生物识别技术（Biometrics）中，生物的特征主要有两种：一种是
生理特征（指纹、虹膜、面相、DNA等），另一种是行为特征（步态、击键
习惯等），就像人的脸、指纹、虹膜、手掌纹、行动、耳朵、静脉、嘴唇、

脑波、DNA、体臭等行为的特征，或是笔迹、点击习惯、行动、声音等特
征。基于对人工智能算法的图像识别与生成分析，我们对图像识别技术主要
是运用到现代信息计算技术上，包括从信息中预期的处理与获取、抽取特征

与选择、设计分类器与决策分类等内容。
本书共分为三章，第一章为人工智能概述，包括人工智能发展现状、人
工智能芯片、大数据与云计算、计算机视觉和智能制造。第二章为图形图像
处理，包括数字图像处理技术、平面图形图像处理、图像的色彩与色彩调
整、图像的输出与优化和计算机图形图像处理技术及应用。第三章为人工智

能与图像识别，包括图像识别技术研究、基于人工智能的图像识别算法及技
术、基于人工智能的图像识别的应用和基于人工智能的图像识别发展趋势。
限于作者水平，书中难免存在疏漏及不妥之处，敬请读者批评指正。

编者
2022年7月