人工智能基礎(chǔ)課程報告

1、人工智能基礎(chǔ)課程報告題目：人工智能在圖像識別中的應(yīng)用班級：XXXXXXX姓名：XXXX學(xué)號：0000000日期：20XX年4月11日20 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告分析程序往往很難在判定閥值快速失效的情況下，進(jìn)一步有效確定智能煙霧圖像特征的燃燒 程度，因此，這也是導(dǎo)致目前有關(guān)人員需要對圖像灰度細(xì)節(jié)特征算法進(jìn)行深入探究的重要原 因之一。另外，識別圖像灰度特征衰減得不到有效控制，還會進(jìn)一步影響到圖像識別的局 部精確度和整體準(zhǔn)確性水平。通常計算機圖像識別設(shè)備從目標(biāo)圖像中所獲取到的離散灰度矩 陣，會作為構(gòu)建圖像識別框架以及完善細(xì)節(jié)參數(shù)的主要參考，在缺乏精確的數(shù)據(jù)校準(zhǔn)和有效 的衰減控制前提下，將會很難把

2、握圖像的灰度特征范圍，從而降低了圖像分割的科學(xué)性及識 別結(jié)果的可靠性。(3)指紋圖像識別領(lǐng)域的細(xì)節(jié)處理問題目前基于方向場提取指紋圖像信息的技術(shù)研究 已經(jīng)陷入了難以突破的瓶頸階段，一方面，由于特殊的指紋灰度梯度和細(xì)節(jié)紋路等影響，導(dǎo) 致指紋識別技術(shù)的實際應(yīng)用效率會大幅度降低；另一方面，在人為破壞指紋紋路和復(fù)制指紋 圖像的情況下，裝載指紋圖像識別系統(tǒng)的設(shè)備平安性和隱私性會遭到一定程度的損害。(4)圖像識別的自適應(yīng)性能差一旦目標(biāo)圖像被較強的噪聲污染或是目標(biāo)圖像有較大殘 缺往往就得不出理想的結(jié)果。圖像識別問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)屬于模式空間到類別空間的映射問題。 目前，在圖像識別的開展中，主要有三中識別方法：統(tǒng)計

3、模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別、模糊模 式識別、在未來需要應(yīng)用多種方法對圖片進(jìn)行識別，提高圖像識別的準(zhǔn)確度。5社會的開展離不開人類技術(shù)水平的不斷提升與創(chuàng)新，人工智能圖像識別技術(shù)作為當(dāng)前人 類社會廣受關(guān)注且應(yīng)用效果極佳的技術(shù)類型，不僅能夠大范圍處理圖像信息，也能夠結(jié)合人 工智能技術(shù)，進(jìn)行智能化、多元化的改革與創(chuàng)新。另外，多元化的人工智能圖像識別技術(shù)應(yīng) 用，也是人類追求科學(xué)技術(shù)升級的結(jié)果，豐富的人工智能處理技術(shù)不僅能夠給人們帶來更高 質(zhì)量的生活體驗感，也能夠有效促進(jìn)人類科技開展水平不斷提升。6參考文獻(xiàn)1吉菁菁.最強大腦+火眼金睛N.北京科技報,2021-04-12(006).2楊東.5G+人工智能機器視覺

4、探索J.通信與信息技術(shù),2021 (01):60-63.3倪凡,舒或,馮光璐.圖像識別技術(shù)的應(yīng)用與開展J .產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究,2020(22) :44-45+48.文化.圖像識別技術(shù)在人工智能中的應(yīng)用探析J.電腦知識與技 術(shù)，2020, 16(35) : 186-187+190.20 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告5孫成會，薛凱鑫.基于人工智能的圖像識別技術(shù)分析J.電子測試,2020(16):139-140.宋琳琳.計算機圖像處理技術(shù)探析J.現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟和信息 化,2020, 10(10) : 117-118+151.7周新華人工智能中圖像識別技術(shù)的應(yīng)用分析J.電腦知識與技術(shù),2019(12):172

5、-173.8余興.基于深度學(xué)習(xí)的視頻行為識別技術(shù)研究D.成都：電子科技大學(xué),2017:679于婷.計算機圖像識別的智能化處理技術(shù)瓶頸與突破J.信息與電腦(理論 版),2018(21):3-4.10百度百科.圖像處理OL11維基百科.人工智能處理圖像OL20 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告 TOC o 1-5 h z HYPERLINK l bookmark12 o Current Document 摘要1 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 關(guān)鍵字11開展歷史1 HYPERLINK l bookmark21 o Current Document 國外

6、的開展現(xiàn)狀I(lǐng)國內(nèi)的開展現(xiàn)狀2 HYPERLINK l bookmark25 o Current Document 2核心思想原理及方法5 HYPERLINK l bookmark31 o Current Document 3應(yīng)用場景及分析7 HYPERLINK l bookmark37 o Current Document 4未來開展趨勢95總結(jié)10 HYPERLINK l bookmark4 o Current Document 參考文獻(xiàn)1020 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告摘要圖像識別技術(shù)是信息時代的一門重要的技術(shù),其產(chǎn)生目的是為了讓計算機代替人類去處 理大量的物理信息。隨著計算機技術(shù)的開展

7、，人類對圖像識別技術(shù)的認(rèn)識越來越深刻。圖像 識別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計和分類決策。圖像 識別的開展主要經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。隨著計算機 及信息技術(shù)的迅速開展，圖像識別技術(shù)的應(yīng)用逐漸擴大到諸多領(lǐng)域，尤其是在面部及指紋識 別、衛(wèi)星云圖識別及臨床醫(yī)療診斷等多個領(lǐng)域日益發(fā)揮著重要作用。在未來，圖像識別技術(shù) 將不斷開展并與機器人及計算機進(jìn)行深度融合，從一開始作為輔助工具的存在逐漸進(jìn)化到替 代人工去完成工作。圖像識別技術(shù)，連接著機器和這個一無所知的世界，幫助它越發(fā)了解這 個世界，并最終代替人類去完成更多的任務(wù)。關(guān)鍵字人工智能技術(shù)，圖像

8、識別，人工智能領(lǐng)域，視覺技術(shù)，計算機視覺1開展歷史國外的開展現(xiàn)狀數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時的電子計算機已經(jīng)開展到一定水平, 人們開始利用計算機來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于 20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對象，以改 善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的 圖像，常用的圖像處理方法有圖像增強、復(fù)原、編碼、壓縮等。首次獲得實際成功應(yīng)用的是美國噴氣推進(jìn)實驗室（JPL）。他們對航天探測器徘徊者 7號在1964年發(fā)回的幾千張月球照片使用了圖像處理技術(shù)，如幾何校正、灰度變換、 去除噪聲等

9、方法進(jìn)行處理，并考慮了太陽位置和月球環(huán)境的影響，由計算機成功地繪制 出月球外表地圖，獲得了巨大的成功。隨后又對探測飛船發(fā)回的近十萬張照片進(jìn)行更為 復(fù)雜的圖像處理，獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為 人類登月創(chuàng)舉奠定了堅實的基礎(chǔ)，也推動了數(shù)字圖像處理這門學(xué)科的誕生。在以后的宇 航空間技術(shù)，如對火星、土星等星球的探測研究中，數(shù)字圖像處理技術(shù)都發(fā)揮了巨大的 作用。數(shù)字圖像處理取得的另一個巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。1020 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告安防影像分析、金融身份認(rèn)證及互聯(lián)網(wǎng)娛樂已成為數(shù)字圖像處理行業(yè)最重要的技術(shù) 開展方向，而包括智慧安防、電商消費、智慧金融、手機

10、娛樂、交通運輸、智能家居、 智能制造、醫(yī)療衛(wèi)生和物流快運等在內(nèi)的應(yīng)用端數(shù)量激增，推動數(shù)字圖像處理行業(yè)上游 硬件及算法進(jìn)步，驅(qū)動數(shù)字圖像處理行業(yè)中游技術(shù)方向持續(xù)創(chuàng)新，未來行業(yè)規(guī)模將繼續(xù) 增長。國內(nèi)的開展現(xiàn)狀我國的圖像識別處理技術(shù)是20世紀(jì)60年代隨著計算機行業(yè)興起而產(chǎn)生的新型技術(shù), 在實際應(yīng)用和開展中獲得了重要應(yīng)用成果。俗話說，感官最重要的是視覺，而圖像又是視覺 的基礎(chǔ)。早期圖像處理的目標(biāo)是單純優(yōu)化質(zhì)量，以人為物，到達(dá)優(yōu)化視覺效果的目的。 現(xiàn)如今，我國的圖像識別技術(shù)只有壓縮 數(shù)據(jù)、復(fù)原圖片等基礎(chǔ)步驟。第一個成功應(yīng)用圖像 技術(shù)的是美國某實驗室，其復(fù)原、提亮、校正了探測器發(fā)送的月球表 面照片，考慮了

11、圖片 中的環(huán)境和位置影響，利用計算機成功 描繪出月球外表，通過圖像識別技術(shù)方法獲取色彩 圖，為人們登月提供了有力依據(jù)，促進(jìn)了計算機行業(yè)的開展。圖像識別處理技術(shù)另一個成 功應(yīng)用是在醫(yī)療方面。20世紀(jì)70年代，某工程師創(chuàng)造了 X射線設(shè)備，通俗來說，就是目 前各大醫(yī)院使用的CT顱腦掃描。CT的基礎(chǔ)方法就是根據(jù)人腦部的投影，通過計算機輔助 完成圖片重建。20世紀(jì)70年代中期，某公司創(chuàng)造了全身掃描裝置，獲取了更清晰的圖像， 且這項技術(shù)在70年代末被授予諾貝爾獎。在某些領(lǐng)域，我國計算機圖像處理已經(jīng)領(lǐng)先世界 其他國家水平。最后在未來的數(shù)字圖像技術(shù)開展的方向上，我國更加注重加強軟件理論研究 的及挖掘新的處理技

12、術(shù)；完善計算機圖像處理技術(shù)學(xué)科自身的理論體系：加強邊緣學(xué)科的研 究；建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化的計算機圖像處理軟件。就目前而言，我國圖像識別技術(shù)其本身具有一定的優(yōu)勢，具體表達(dá)在處理精度高，再現(xiàn) 性好，靈活性高，適用面寬，信息壓縮潛力大等方面，但是，在實際開展過程中，該技術(shù)還 是存在著一定的問題，影響圖像識別技術(shù)開展的因素，其主要表達(dá)在以下幾個方面：就目前 而言。圖像識別技術(shù)其在使用過程中，大多數(shù)處理的信息都屬于二維信息，并且處理量較大， 所以對于計算機速度以及存儲容量等方面都有著一定的要求，這就致使該技術(shù)在使用過程中 本錢較高，技術(shù)難度也會隨之上升。除此之外，圖像識別技術(shù)在使用過程中，因為其圖像主 要是三維景

13、物的二維投影，而一副圖像其本身就不會具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息這一 能力，所以三維景物其反面的信息是不可能在二維圖像畫面上反映出來的，因此，在使用過 程中，需要對三維的景物進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆治?，最后，圖像識別技術(shù)其成像之后，其主要是交由20 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告相關(guān)人員進(jìn)行評價的，所以在使用過程中也就會受到人為因素的影響。2020年，中國人工智能圖像識別的論文數(shù)量第一次超過了美國，但引用次數(shù)、論文影響 力比美國稍差一點。在一些大公司的布局上，人工智能的競爭核心也由一些高等院校不斷轉(zhuǎn) 入到現(xiàn)在的“巨無霸”企業(yè),美國主要是谷歌、Facebook.亞馬遜、微軟，中國更多那么是阿里、 騰訊、字節(jié)跳

14、動、華為等。人工智能的競爭從研究層面到企業(yè)層面，再到應(yīng)用層面，目前開展 得非?？臁８匾氖菙?shù)據(jù)和人才的比照。相比美國，中國擁有更豐富的C端企業(yè)和C端數(shù) 據(jù)一一比方交通出行、網(wǎng)上購物,各種各樣的直播等,創(chuàng)業(yè)公司也在不斷增加,數(shù)據(jù)迎來了持 續(xù)性的、爆炸性的增長,在數(shù)據(jù)可以作為生產(chǎn)力重要要素的新時代,數(shù)據(jù)可以作為智能開展的 強驅(qū)動力，這讓中美之間的差距不斷縮小。另外,還有計算資源的極大豐富。中國現(xiàn)在的計 算力有了大幅度躍升,給智能化提供了條件。2012年,深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),把一個兩層的神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)變成了幾百層、上千層，而其他沒有太大變化。算法的提升,助力機器學(xué)習(xí)的性能一下提 升了 30%,這是大數(shù)據(jù)時

15、代人工智能的條件。數(shù)據(jù)爆炸性的增長、算力的豐富和深度學(xué)習(xí)的 復(fù)興,給智能化時代提供了充分的條件。112核心思想、原理及方法圖像處理分為廣義圖像處理和狹義圖像處理。廣義圖像處理有：圖像信息獲取，圖像信 息的存儲，圖像信息的傳送，圖像信息處理，圖像的輸出與顯示。狹義圖像處理有：幾何處 理，算術(shù)與邏輯運算，圖像增強，圖像復(fù)原，圖像編碼，圖像分割，圖像重建，圖像模式識 別，圖像分析與理解（視覺理解）。圖像識別技術(shù)作為人工智能最重要的科學(xué)技術(shù)，所具備 的識別圖像原理與人們?nèi)庋圩R別的方式相似，通過可以識別和捕捉到圖像特征，獲取圖像中 重要信息對圖像進(jìn)行識別，圖像識別主要有模式識別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種技術(shù)。（1）

16、模式識別模式識別首先根據(jù)圖像識別領(lǐng)域?qū)＜彝ㄟ^對圖像識別所產(chǎn)生的認(rèn)知及豐 富的經(jīng)驗提煉識別模型，然后科學(xué)應(yīng)用計算機技術(shù)，在過程中融入數(shù)學(xué)原理，識別圖像所具 備的多種特征，應(yīng)進(jìn)行客觀評價。分為學(xué)習(xí)以及實現(xiàn)兩個識別階段，學(xué)習(xí)階段通過科學(xué)采集 并存儲到計算機中的圖像樣本，分析圖像樣本具備的基本特征以及信息（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實際上，關(guān)于模式識別的理論創(chuàng)立一直在碰壁，例如，對于玫瑰花的模 式識別，以前的邏輯是將“玫瑰是具有這樣特征的東西”交給機器，然而收效甚微，因為玫 瑰花的形狀實在是太多了，即使是相同品種的玫瑰花，其顏色和形狀也都每時每刻在發(fā)生變 化，不同品種的玫瑰花那么會有更大的差異，要從如此之多的特征

17、之中得出“玫瑰”這樣一個20 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告概念，確實太難了。后來，一種被稱之為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)方法被研究出來，具體來說，就是 模擬動物的神經(jīng)細(xì)胞的神經(jīng)元聚集起來形成網(wǎng)絡(luò)，然后讓這個網(wǎng)絡(luò)去觀察大量的玫瑰花的照 片，進(jìn)行“自學(xué)習(xí)”，相比之前的模式識別，該方法取得了很大成功。 動物的大腦由多個 神經(jīng)元相互鏈接而形成為網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)元主要由細(xì)胞體、軸突、樹突等構(gòu)成，樹突從其它神經(jīng) 元接收信號，在細(xì)胞體中進(jìn)行處理后，再由軸突向其它神經(jīng)元發(fā)送信號，細(xì)胞體只會對超過 邊界值(閾值)的信號做出反響，稱之為點火，一個神經(jīng)元可從其它多個神經(jīng)元接收信號, 用數(shù)學(xué)語言來表示相鄰3個神經(jīng)元的輸入信號分別為XI、

18、X2、X3,神經(jīng)元點火與否是根據(jù) 輸入信號之和來判定的，但不是簡單的求和，因為動物對不同的視覺、聽覺等信號的敏感度 是不一樣的，所以需要根據(jù)權(quán)重進(jìn)行求和，公式如下+ W2X2 + HZ3X3Wl、W2、W3輸入信號XI、X2、X3權(quán)重，神經(jīng)元信號之和超過閾值點火，不超過閾值不 點火，點火條件公式如下無輸出信號(丫-0)：/1|勿2乂2物3乂3 0。是該神經(jīng)元固有的閾值，用一個公式來表達(dá)即為：y =%Xi + W2X2 + HZ3X3 - Q點火與否反響了神經(jīng)元的興奮度、反響度、活性度，有反響為1,無反響為0,如果解 除生物學(xué)上0和1的限制，公式可修訂為如下：y = q(Xi + W2X2 +

19、W/3X3 - 3)這里的函數(shù)a是建模者定義的函數(shù)，稱之為“激活函數(shù)”，XI、X2、X3是模型允許的 任意數(shù)值，y是a能取到的任意數(shù)值，Wl、W2、W3稱之為“權(quán)重”，。稱之為“偏置”，上 述公式就是所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)公式。7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練思路極其簡單：選取一定數(shù)量的樣本，為每個樣本標(biāo)記正解，通過神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)計算出預(yù)測值，然后計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與正解的誤差，確定使得誤差總和最小值的“權(quán)重”和“偏置”，誤差總和在數(shù)學(xué)上稱之為代價函數(shù)，用符號CT表示。 當(dāng)前在圖像 識別領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的主要有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層、輸出層組成，隱藏層也被稱為中間層，

20、 深度學(xué)習(xí)，就是疊加了很多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間層從幾層到數(shù)百層都有，在進(jìn)行圖像識別的 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，需對每個像素點進(jìn)行掃描，采集每個像素點的數(shù)值輸入到一個對應(yīng)的神經(jīng)20 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告元，例如識別一張1000*1000的圖像，輸入層將由100萬個神經(jīng)元組成，意味著將有100 萬個權(quán)重和偏置需要訓(xùn)練，這需要大量的樣本及運算資源。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：為解決多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需樣本多和計算量大的問題，在中間層引入卷積 層和池化層，稱之為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,并采用特征圖像作為過濾器（比被識別的圖像 ?。廊灰宰R別1000*1000的圖像為例，假如過濾器為10*10的圖像，掃描步長為1,掃 描后

21、的特征值輸入到卷積層，需要991*991個神經(jīng)元，雖然看起來依然龐大，但池化層會對 這些信息進(jìn)行壓縮，壓縮的方法是將卷積層的神經(jīng)元劃分為不重疊的2X2區(qū)域（也可以是更 大的區(qū)域），然后每個區(qū)域計算代表值即可（例如取最大值），這樣池化層的神經(jīng)元數(shù)量只 需要卷積層的1/4即可，需要計算的權(quán)重和偏置也只有1/4,所需樣本數(shù)量及運算資源顯著 降低。圖像處理方法：信息的獲?。菏峭ㄟ^傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。信息可以是二維的圖像 如文字，圖像等；可以是一維的波形如聲波，心電圖，腦電圖；也可以是物理量與邏輯值。預(yù)處理：包括AD,二值化，圖像的平滑，變換，增強，恢復(fù)，濾波等，主要指圖象處 理。特征

22、抽取和選擇：在模式識別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇，例如，一幅64x64的圖 像可以得到4096個數(shù)據(jù)，這種在測量空間的原始數(shù)據(jù)通過變換獲得在特征空間最能反映分 類本質(zhì)的特征。這就是特征提取和選擇的過程。分類器設(shè)計：分類器設(shè)計的主要功能是通過訓(xùn)練確定判決規(guī)那么，使按此類判決規(guī)那么分類 時，錯誤率最低。分類決策：在特征空間中對被識別對象進(jìn)行分類。83應(yīng)用場景及分析（1）計算機圖像處理技術(shù)在工業(yè)設(shè)計與制造領(lǐng)域的應(yīng)用計算機圖像處理技術(shù)已經(jīng)被運用到了工業(yè)生產(chǎn)當(dāng)中。在工業(yè)生產(chǎn)過程當(dāng)中，自動化技術(shù) 是我國現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的主要開展方向，計算機圖像處理技術(shù)的開展是工業(yè)自動化開展的主要 支持。計算機圖像處理技術(shù)運

23、用范圍比擬廣泛，實用性也比擬強，已經(jīng)被運用到了工業(yè)生產(chǎn) 當(dāng)中。在實際生產(chǎn)過程當(dāng)中，企業(yè)也是以計算機圖像處理技術(shù)為主，通過自動識別系統(tǒng)來達(dá) 到自動生產(chǎn)的目的。生產(chǎn)自動的主要原理就是，首先計算機可以對零部件和自動生產(chǎn)進(jìn)行識 別，再把識別到的信息傳遞到系統(tǒng)當(dāng)中。其次系統(tǒng)檢測到新型之后發(fā)送指令給生產(chǎn)機器，生20 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告產(chǎn)機器根據(jù)指令和示圖進(jìn)行生產(chǎn)，自動化生產(chǎn)在很大程度上提高了企業(yè)的工作效率，降低人 工本錢。技術(shù)人員還可以利用計算機圖像處理技術(shù)篩選出破損的零部件。(2)計算機圖像處理技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中，計算機圖像技術(shù)可以幫助醫(yī)生更加準(zhǔn)確的幫助病人判斷病情找到

24、合適的治療方案，并且計算機圖像處理技術(shù)還可以大袋微創(chuàng)和無創(chuàng)的效果。最初，計算機圖 像技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域當(dāng)中的運用在還有CT和X射線，隨著計算機圖像識別技術(shù)的不斷開展, 圖像技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域當(dāng)中的應(yīng)用也變得越來越廣泛，比方說核磁、超聲波圖像等，這些醫(yī)療 技術(shù)的開展都進(jìn)一步地提高了醫(yī)療技術(shù)的準(zhǔn)確性。例如，交通部門可以通過監(jiān)控攝像頭來記 錄高速上來往的車輛，對高速公路的路況平安進(jìn)行風(fēng)險評估。比方說駕駛?cè)藛T是否存在違章 行為都可以通過監(jiān)控視頻反映出來。(3)計算機圖像處理技術(shù)在可視化的數(shù)據(jù)計算領(lǐng)域的應(yīng)用隨著社會技術(shù)的地不斷開展，計算機技術(shù)已經(jīng)被運用到了可視化數(shù)據(jù)計算領(lǐng)域當(dāng)中。技 術(shù)人員需要借助計算機圖像處理

25、技術(shù)對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行專業(yè)化處理，以此來推動社會經(jīng)濟的發(fā) 展。3(4)工業(yè)領(lǐng)域工業(yè)領(lǐng)域，圖像識別處理技術(shù)有非常多應(yīng)用。它大大提升了工作時效 性，比方自動裝配中的質(zhì)量檢測、流體力學(xué)的阻力分析、自動分揀、識別排列狀態(tài)以及設(shè) 計、制造視覺效 果等。其中，值得一提的是研究具備感官功能的機器人，給工業(yè)生產(chǎn)奠定 了基礎(chǔ)。(5)航空領(lǐng)域 計算機圖像識別處理技術(shù)在航空領(lǐng)域的應(yīng)用，除了處理月球外表和火 星圖片外，還有遙感技術(shù)等。經(jīng)過空中圖像處理，如將數(shù)字化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為相應(yīng)信號并存入內(nèi) 存，當(dāng)衛(wèi)星經(jīng)過 地面上空時，高速傳送圖片，由處理中心解析。這些圖像無 論是儲存、傳 輸還是成像判讀，都必須采用數(shù)字圖像識別技 術(shù)。現(xiàn)如今

26、，世界各個大國都使用衛(wèi)星獲取 所需圖像資源，例如災(zāi)難檢測、地質(zhì)勘探、農(nóng)城規(guī)劃等。數(shù)字圖像識別處理 技術(shù)在天象預(yù) 報和其他星球研究中發(fā)揮了重要作用。(6)通信領(lǐng)域 現(xiàn)如今，通信行業(yè)的主要開展目標(biāo)是融合聲音、文字的通信。其中， 圖像通信是最復(fù)雜的技術(shù)領(lǐng)域。圖像數(shù)據(jù)量較大、較廣，目前智能電視機信號傳輸必須達(dá) 到100 M/S以上，想要把輸送高速數(shù)據(jù)，必須使用編碼技術(shù)壓縮信息量。(7)軍事領(lǐng)域軍事行業(yè)，圖像識別處理技術(shù)主要分布在導(dǎo)彈、照片解 讀、具備圖像 傳輸?shù)淖詣踊娛孪到y(tǒng)等。目前，公安系統(tǒng)融入了圖像識別技術(shù)，主要應(yīng)用于人臉識別、圖 片復(fù)原等方面，例如常見的高速公路不停車收費技術(shù)是圖像識別技術(shù)的應(yīng)用成果。920 xx春人工智能基礎(chǔ)課程報告4未來開展趨勢圖像識別技術(shù)也可以將其稱之為圖像分類，其屬于模式識別的范疇，而在該技術(shù)中，在 對圖像進(jìn)行分類的過程中，其經(jīng)常會使用到經(jīng)典的模式進(jìn)行識別。就近年來該技術(shù)中所開展 起來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式以及模糊模式識別分類在圖像識別中受到了越來越多的重視，就圖 像識別技術(shù)開展趨勢來看，該技術(shù)今后研究的重點應(yīng)該在以下幾個方面：（1）圖像壓縮。圖像壓縮可以將其分成兩類，其分別是無損壓縮以及有損壓縮，其中 無損壓縮因為其壓縮比有著一定極限，所