酈麗華

（浙江育英職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310018）

0 引言

在目前移動互聯(lián)網(wǎng)快速普及的大環(huán)境下，用戶的圖像檢索需求不斷提高，但在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器中存儲的海量圖像信息，大部分未經(jīng)過標(biāo)簽標(biāo)識，造成用戶檢索準(zhǔn)確度較低，無法保證用戶的使用體驗(yàn)，從這一點(diǎn)來看， 計(jì)算機(jī)圖像識別的智能化處理顯得十分必要，唯有智能識別處理技術(shù)才能對存儲于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中的圖像進(jìn)行快速、精準(zhǔn)地識別。 因此，計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)也成為現(xiàn)階段圖像識別領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)，許多企業(yè)的研究也逐漸取得成果。 比如，百度的圖片搜索引擎、淘寶的圖片搜物功能，等等，均能實(shí)現(xiàn)對用戶上傳的圖片進(jìn)行智能化識別處理，同時(shí)根據(jù)識別結(jié)果向用戶呈現(xiàn)出高相似度的圖片，大幅提高了圖像檢索效率與精確度。 但從整體技術(shù)發(fā)展來看，我國近些年在計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)方面尚處在初級發(fā)展階段，與發(fā)達(dá)國家相比存在一定差距，要想實(shí)現(xiàn)該項(xiàng)技術(shù)的有效突破，則要找準(zhǔn)目前發(fā)展中的瓶頸，提升技術(shù)的核心競爭力。

1 計(jì)算機(jī)圖像識別智能化處理技術(shù)概述

借助計(jì)算機(jī)設(shè)備對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、精確處理的優(yōu)勢， 將存在一定聯(lián)系的圖像利用先進(jìn)技術(shù)予以處理，識別出對象的多種模式，可稱作為計(jì)算機(jī)圖像識別處理技術(shù)。 目前，該技術(shù)在生活生產(chǎn)的眾多領(lǐng)域均有應(yīng)用，已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇笔У慕M成，而將圖像識別技術(shù)與智能化處理技術(shù)進(jìn)行有機(jī)融合，能實(shí)現(xiàn)圖像信息的數(shù)字化轉(zhuǎn)換， 再傳輸至計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，能保證處理后的數(shù)據(jù)信息不受干擾， 利于長期保存，便于各種媒介形式的傳輸轉(zhuǎn)化，在更多領(lǐng)域均可適用。比如，傳感器設(shè)備中的五色低照度處理技術(shù)，便是一種圖像識別智能處理技術(shù)，能夠提升各種攝像設(shè)備或監(jiān)控設(shè)備的分辨率， 促使圖像能夠更易識別與觀測，同時(shí)這種高感光度的技術(shù)還能保證監(jiān)控設(shè)備在低光線環(huán)境下拍攝出明亮照片，改變了過去陣列紅外補(bǔ)光技術(shù)的弊端，讓圖片呈現(xiàn)出更清晰的效果，以智能化處理技術(shù)的加持彌補(bǔ)圖片清晰度不足的問題。

2 計(jì)算機(jī)圖像識別智能化處理技術(shù)的主要特點(diǎn)與優(yōu)點(diǎn)

2.1 主要特點(diǎn)

（1）樣本數(shù)據(jù)信息量大。 計(jì)算機(jī)在對圖像進(jìn)行識別與智能化處理的過程中，必須保證有足夠的海量樣本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)處理，然后基于預(yù)處理過后的圖像信息對智能識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，而這一過程對計(jì)算機(jī)的存儲容量要求高， 同時(shí)需要計(jì)算大量數(shù)據(jù)信息，意味著要提高計(jì)算機(jī)性能。 此外，智能圖像識別系統(tǒng)在對樣本數(shù)據(jù)庫以外的圖像信息進(jìn)行智能識別時(shí)，必定要進(jìn)行復(fù)雜的匹配度計(jì)算， 倘若能與數(shù)據(jù)庫匹配，則會輸出匹配結(jié)果；倘若無法匹配，則會將其視作為全新圖像數(shù)據(jù)，對智能圖像識別模型予以豐富。 可見，智能圖像識別系統(tǒng)會不斷地涌入數(shù)據(jù)信息，有著海量樣本數(shù)據(jù)信息的特點(diǎn)。

（2）數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性強(qiáng)。 在對圖像進(jìn)行智能化識別處理的過程中，為了降低系統(tǒng)對計(jì)算機(jī)設(shè)備的資源占用率，一般會對圖像數(shù)據(jù)信息進(jìn)行壓縮，以便提高圖像特征信息的分類及識別效率。 特別是對三維圖像信息的獲取，在輸入三維圖像時(shí)，一方面要輸入三維幾何圖像，另一方面還要重新測量圖像周圍的三維景物，同時(shí)適當(dāng)添加人為假定因素，用以表現(xiàn)三維圖像的特征信息，方便日后對三維圖像的精準(zhǔn)識別。 可見，這一過程也即是構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)性，以更強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性來提高三維圖像數(shù)據(jù)特征的表現(xiàn)參數(shù)。

（3）人工干預(yù)性強(qiáng)。 通常來講，計(jì)算機(jī)圖像智能識別處理系統(tǒng)在借助樣本數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練智能識別模型時(shí)，或多或少會有人工參與， 形成對識別結(jié)果的影響，這樣才能不斷提高識別精度，保證圖像智能識別模型的可靠性。 由此可見，計(jì)算機(jī)圖像識別智能模型存在人工干預(yù)性強(qiáng)的特點(diǎn)，而人工干預(yù)畢竟會受到個(gè)體喜好等各種主觀因素的影響，會造成對圖像識別結(jié)果的影響，所以在無法避免人工干預(yù)的前提下，應(yīng)當(dāng)制定人工評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，盡量統(tǒng)一人工干預(yù)的尺度，避免因?yàn)橹饔^因素參與過多而影響智能識別系統(tǒng)模型的穩(wěn)定性。

2.2 主要優(yōu)點(diǎn)

（1）識別精度高。 以往的計(jì)算機(jī)圖像識別技術(shù)在對圖像進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，一般是對模擬圖像進(jìn)行數(shù)字化處理，需要進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換，這一過程必定會丟失較多數(shù)據(jù)量， 導(dǎo)致難以滿足智能圖像識別技術(shù)的精度要求。 而計(jì)算機(jī)圖像識別智能化處理技術(shù)的應(yīng)用，能夠?qū)?shù)字化圖像進(jìn)行直接化處理，獲取到更加精準(zhǔn)的圖像數(shù)據(jù)信息，能滿足不同用戶的個(gè)性化要求。 計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)還能實(shí)現(xiàn)圖像、信息之間數(shù)學(xué)關(guān)系的量化處理，從而呈現(xiàn)出更加精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，讓獲得的樣本圖像信息更加詳細(xì)，能有效避免圖像數(shù)據(jù)的丟失，提高圖像識別的準(zhǔn)確度與可靠性。

（2）表現(xiàn)性強(qiáng)。 計(jì)算機(jī)圖像識別的智能化處理技術(shù)能夠?qū)D像的主要因素展開有效計(jì)算、 分析及處理，其中智能圖像識別系統(tǒng)能夠在不同場景下實(shí)現(xiàn)圖像的還原及再現(xiàn)，保證計(jì)算機(jī)在分析與識別目標(biāo)圖像之后，依舊能呈現(xiàn)出高清晰度和成效效果的圖像。

（3）靈活性高。 在應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)對圖像進(jìn)行識別與處理時(shí)， 能夠結(jié)合使用需求，針對待處理圖像予以放大或加強(qiáng)，從而以更高的靈活性適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用需求。 此外，在對目標(biāo)圖像展開線性運(yùn)算以及非線性處理之后，能準(zhǔn)確識別圖像；在對不同目標(biāo)圖像信息進(jìn)行編碼后，再利用二維數(shù)據(jù)組合圖像灰度，便能在計(jì)算機(jī)設(shè)備上清晰展現(xiàn)。

3 現(xiàn)階段計(jì)算機(jī)圖像識別智能化處理技術(shù)的瓶頸成因與未來突破方向

3.1 技術(shù)瓶頸及成因

從現(xiàn)狀來看， 隨著我國互聯(lián)網(wǎng)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展， 在圖像識別技術(shù)領(lǐng)域的研究也有了突飛猛進(jìn)的進(jìn)步，在多年的資本與技術(shù)投入下，如今各行業(yè)領(lǐng)域中也能廣泛看到計(jì)算機(jī)圖像識別智能化處理技術(shù)的應(yīng)用身影，并且推廣范圍日漸擴(kuò)大。 然而，不可否認(rèn)的是目前該項(xiàng)技術(shù)依舊處在發(fā)展起步階段， 能夠?qū)崿F(xiàn)的技術(shù)效果也僅是簡單識別， 加之在對該技術(shù)的研究過程中會受到一些外界因素的影響， 僅能對少部分特定圖像展開較為精準(zhǔn)地識別， 倘若將識別圖像范圍擴(kuò)大至未曾深入涉足或較為復(fù)雜的領(lǐng)域， 那么圖像識別的效率及精度就很難保障，甚至?xí)霈F(xiàn)無法識別的情況。

具體來講，此處所言形成影響的外界因素主要包含兩點(diǎn)：其一，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的硬件條件限制；其二，倘若要識別未曾涉足的部分或較為復(fù)雜的部分，會導(dǎo)致計(jì)算量增多而需要長時(shí)間處理，最終計(jì)算得出的結(jié)果也無法保證精度。 目前我國的計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)的瓶頸便體現(xiàn)于此，雖然這些年技術(shù)的快速發(fā)展也取得了諸多驕人成果，但依舊要明白追趕的路程還很遙遠(yuǎn)，加之我國可用軟件與設(shè)備相對偏少，許多技術(shù)研究還需要從國外進(jìn)口設(shè)備，無形中也會制約我國計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)的發(fā)展。 此外，目前我國針對計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)的研究還集中在二維圖像識別處理方面，計(jì)算機(jī)處理速度還無法匹配高精度、高復(fù)雜度的圖像信息識別處理，所以難以滿足更高的處理要求。 倘若今后通過技術(shù)研究能夠?qū)崿F(xiàn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)類人化，擁有能媲美人類的視覺感官能力，則會讓計(jì)算機(jī)圖像識別處理效率與精度有質(zhì)的提升。

3.2 未來突破方向

（1）提高圖像信息處理效率。計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展會進(jìn)一步推動各行業(yè)領(lǐng)域的信息化進(jìn)程， 大幅提升行業(yè)信息化程度，也即提高工作效率。特別是在計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)中， 要通過對智能算法的應(yīng)用去提高對圖像識別數(shù)據(jù)的處理速度， 同時(shí)允許系統(tǒng)盡量獲取更多、更詳細(xì)的圖像信息數(shù)據(jù)。 此外，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、智能技術(shù)的發(fā)展，也能處理圖像智能識別處理技術(shù)的發(fā)展，在對圖像信息展開采集、分類、處理的過程中，對待處理圖像的分辨率、數(shù)據(jù)容量也逐步提高要求，很大程度上豐富了圖像的數(shù)據(jù)信息體量。 今后的技術(shù)突破還應(yīng)當(dāng)聚焦于運(yùn)用智能化圖像處理算法，提高數(shù)據(jù)與處理速度及精度， 同時(shí)將處理數(shù)據(jù)用在訓(xùn)練圖像智能識別處理模型中，用來識別更多的全新、復(fù)雜的輸入圖像，實(shí)現(xiàn)識別效率與精度的提升。

（2）重點(diǎn)突破多維度識別處理。 隨著信息技術(shù)尤其是計(jì)算機(jī)處理技術(shù)的發(fā)展，許多行業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計(jì)會從二維逐漸向三維發(fā)展，比如地圖軟件從過去的平面不斷進(jìn)化為三維街景形態(tài)，能更方便用戶的日常導(dǎo)航。 同時(shí)在考古研究方面，三維模型重建也能為考古工作提供便利， 對歷史遺址原貌的重現(xiàn)更有幫助。由此可見，計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)逐漸呈現(xiàn)多維度發(fā)展趨勢，逐步從二維向三維遞進(jìn)，所以要以實(shí)現(xiàn)多視角圖像識別作為技術(shù)發(fā)展突破方向，才能滿足人們?nèi)諠u增長的圖像識別需求。 因此，必須大幅提升計(jì)算機(jī)的硬件處理能力，優(yōu)化CPU 性能，配備更智能化的圖像識別系統(tǒng)，提升圖像識別效果，完善圖像識別系統(tǒng)功能。

（3）積極拓展生活生產(chǎn)中的應(yīng)用領(lǐng)域。 隨著計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的提升以及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)研發(fā)愈發(fā)成熟，將視頻傳輸技術(shù)、影像處理技術(shù)與圖像識別智能處理技術(shù)結(jié)合，將成為今后虛擬現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的應(yīng)用基礎(chǔ)。 此外，隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，在生物醫(yī)學(xué)工程、藝術(shù)設(shè)計(jì)、航空航天、軍事、通信等領(lǐng)域，智能化圖像識別處理技術(shù)也一定能體現(xiàn)出應(yīng)用價(jià)值，所以未來該項(xiàng)技術(shù)發(fā)展需要集中于數(shù)據(jù)處理效果、影響傳輸效率、多維度等方面，提高圖像識別質(zhì)量與效率，滿足更多個(gè)性化、定制化的服務(wù)需求。 此外，在智能化圖像識別處理技術(shù)的發(fā)展過程中，還應(yīng)對硬件裝置不斷簡化，提供更便捷的操作與人性化的人機(jī)交互，從而降低在工業(yè)生產(chǎn)中的操作誤差，實(shí)現(xiàn)自動化、規(guī)范化、安全化生產(chǎn)，優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量。

4 結(jié)語

綜上所述，計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像的自動化與智能化分析、匯總、分類與處理，大幅提升了圖像識別的效率及質(zhì)量。 隨著社會時(shí)代的發(fā)展以及科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，計(jì)算機(jī)圖像識別智能處理技術(shù)在眾多領(lǐng)域的應(yīng)用也日漸廣泛，但同時(shí)也出現(xiàn)了一定的技術(shù)發(fā)展瓶頸，所以有必要找準(zhǔn)該項(xiàng)技術(shù)的不足，加強(qiáng)基礎(chǔ)硬件與軟件的技術(shù)開發(fā)，提升其智能化水平， 力求能實(shí)現(xiàn)三維甚至更多維圖像的識別處理，推動計(jì)算機(jī)圖像識別處理技術(shù)的發(fā)展，從而應(yīng)用于更多領(lǐng)域，發(fā)揮其核心競爭力。