Page 99 - 基于人工智能的图像识别技术研究

第一章 人工智能概述

在这个过程当中所采用的主要方法是多样本抽取，基于图像本身的特征来进行识

别。而对这些特征进行获取的过程就是特征抽取。如果抽取到的特征在图像识
别当中无法发挥作用，为了得到有价值的特征，就要进行特征选择。从整体上来
说，特征的抽取与选择主要包括以下四个环节。
第一，要提取像素特征。具体来说，技术人员要使用二值化的方法来提取像

素点，其中0和1这两个数值分别代表的是白色和黑色，基于数字排列确定像素点
的个数和维数，在这个基础上构建起向量矩阵。第二，要提取骨架特征。在图像
识别的过程当中，图像边缘处的交界线是重要的影响因素，通常需要对该线条进

行统一处理，然后提取线内特征，构建矩阵。第三，要提取图像特征点。图像特
征点提取的方法是先进行信息分类，然后将其分为不同的模块，对黑色像素点的
数量进行统计，并将其作为提取特征。第四，要设计分类器。分类器可以为特征
提取提供相应的识别规则，进而将图像进行分类。通常来说，识别规则与特征分

类是一一对应的关系，而不同特征分类对应的算法不同。只有设计有效的分类器
才能提高算法的识别率，进而实现分类决策的目标。
（三）计算机视觉技术图像识别的应用

1.计算机视觉技术图像识别在交通领域的应用
交通是社会发展的基础。目前，中国交通线路无论是在数量上还是在种类上
都在不断增加，除了公路之外，铁路线路也发展了起来。这使车辆的行驶速度越

来越快，同时也使得交通路况变得越来越复杂。在这样的背景下，图像识别发
挥了重要的作用，在这个基础上发展起来的导航技术为人们的出行提供了帮助，
可以基于对路况的动态分析来帮助出行者提供最优的线路，结合他们的需求来

为出行提供指导。与此同时，在车辆检查领域当中，图像识别的运用可以帮助检
查人员对车辆的违规、超速等行为进行检测，在交通事故处理方面发挥了重要的
作用。
2.计算机视觉技术图像识别在医疗领域的应用

在医疗领域当中，图像识别的应用展现出了较强的价值。当前，医院当中的
很多设备都运用了图像识别技术，为医疗诊断提供了重要的依据。其中，最为常
见的就是X射线和CT扫描，这可以通过拍片的方式将患者的病患暴露出来。医护

人员可以根据图像的显示情况来进行诊断和治疗，更好地实现对症下药的目标，
增强诊断的准确性、提高治疗的效率。

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