葛瑋 吳佳

摘 要：在計(jì)算機(jī)人工智能不斷發(fā)展的背景下，人們提出了人工智能化的圖像識(shí)別要求，以實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜環(huán)境下都能正確識(shí)別各種物體?？茖W(xué)技術(shù)專家將不變矩理論與D-S證據(jù)推理相結(jié)合、計(jì)算機(jī)技術(shù)與信息技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)而提出了計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別算法及技術(shù)，本文將對(duì)計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別算法與技術(shù)進(jìn)行深入分析。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；人工智能；圖像識(shí)別；算法；技術(shù)；分析

1 計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別的算法分析

1.1 Hu不變矩

不變矩理論根據(jù)物體在移動(dòng)與變化中具有不變性數(shù)學(xué)特征，進(jìn)而提出不變矩方法來進(jìn)行圖像識(shí)別的算法。

通過二階、三階中心矩來進(jìn)行構(gòu)造，從而形成7個(gè)不同表達(dá)式的離散不變矩。為確保上述7個(gè)離散不變矩具備平移、旋轉(zhuǎn)、比例不變性的條件，有效解決比例因子的影響，使用歸一化中心距方法，以得出一組新的離散不變矩特征 ，具體如下：

1.2 D-S證據(jù)推理

若 的子集為A，且m（A）>0，那么A即為證據(jù)的焦點(diǎn)元素（簡稱焦元），而“核”則是所以焦元的集合總稱。若干（A， m（A））的證據(jù)體構(gòu)成證據(jù)，而R上的3個(gè)測度函數(shù)可通過證據(jù)體來定義，具體表示如下：

利用Dempster組合規(guī)則可獲得2個(gè)或多個(gè)置信函數(shù)，基于計(jì)算可得出不同來源置信度的正交和，進(jìn)而找出一個(gè)新的置信函數(shù)。

2 計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別的技術(shù)分析

2.1 智能圖像識(shí)別技術(shù)

在計(jì)算機(jī)技術(shù)與信息技術(shù)的支持下，通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來處理與分析輸入圖像，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同模式對(duì)象的準(zhǔn)確識(shí)別，這就是計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)。

為了幫助人們更好的從圖像中獲取有效信息，計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)有效利用不同類別空間映射來進(jìn)行圖像識(shí)別，進(jìn)而充分實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像類別、特征的準(zhǔn)確對(duì)比及匹配，保證圖像處理后的清晰性、識(shí)別性，以提高系統(tǒng)的圖像識(shí)別能力。

2.2 技術(shù)特點(diǎn)

計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別技術(shù)主要有3大特點(diǎn)：①大信息量。在計(jì)算機(jī)配置、運(yùn)行系統(tǒng)、存儲(chǔ)量滿足條件的基礎(chǔ)上，以二維信息為主的圖像信息處理方式信息量大，圖像識(shí)別過程中需要有充足的準(zhǔn)備條件；②強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中圖像各個(gè)像素間存在極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，因而在智能圖像識(shí)別過程中應(yīng)有效壓縮圖像輸入信息，以實(shí)現(xiàn)圖像信息的準(zhǔn)確分類與匹配；③強(qiáng)人為性。計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別后主要由人來評(píng)價(jià)后期處理，而人為因素對(duì)圖像觀察與評(píng)價(jià)時(shí)有很大制約，易影響圖像識(shí)別質(zhì)量。

3 結(jié)語

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的智能化，在計(jì)算機(jī)人工智能的新領(lǐng)域當(dāng)中圖像識(shí)別是主要的研究內(nèi)容之一。當(dāng)前，計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別算法及技術(shù)已在各個(gè)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，不過仍需要對(duì)其進(jìn)行不斷的探索，以便為社會(huì)發(fā)展提供更好的支持。

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