【摘" 要】 大數(shù)據(jù)技術(shù)能快速處理大量、多變的信息內(nèi)容，但很快又會(huì)面臨如何從中獲得更高商業(yè)價(jià)值和洞察力等問題。大數(shù)據(jù)與人工智能的融合形成了更為高級(jí)的分析功能，可以直接從海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中獲得最佳見解。作為一種新興技術(shù)，人工智能識(shí)別技術(shù)目前被主要應(yīng)用在身份識(shí)別等領(lǐng)域，且正逐步代替?zhèn)鹘y(tǒng)的識(shí)別方法，具有極大發(fā)展空間。從大數(shù)據(jù)環(huán)境著手，對(duì)大數(shù)據(jù)與人工智能間的關(guān)系進(jìn)行分析，圍繞有無生命這一要素提出最常見的幾種人工智能識(shí)別技術(shù)，闡述了該技術(shù)在現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域的相關(guān)應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】 人工智能識(shí)別技術(shù)；大數(shù)據(jù)；圖像識(shí)別；安防

大數(shù)據(jù)與人工智能是當(dāng)前最熱門的技術(shù)，兩者存在著十分緊密的協(xié)同關(guān)系。其中大數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，反過來人工智能也能促進(jìn)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值。在此背景下產(chǎn)生的人工智能識(shí)別技術(shù)充分融合了不同學(xué)科的專業(yè)知識(shí)與前沿技術(shù)，形成了一種綜合性的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)體系，不僅能有效識(shí)別正常流程中存在的一些錯(cuò)誤問題，還能使原先抽象的思維建模獲得更為精準(zhǔn)的表達(dá)，因此具有良好的應(yīng)用前景。目前圍繞有無生命這一要素，該技術(shù)主要形成了無生命識(shí)別和有生命識(shí)別兩大類型，并被應(yīng)用在不同領(lǐng)域，取得了一定成效，但依然存在一些問題，需要進(jìn)一步探討。

一、大數(shù)據(jù)與人工智能

大數(shù)據(jù)涉及結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化兩大數(shù)據(jù)內(nèi)容，內(nèi)容豐富、形式多樣，通過有效處理分析，能從中找到一定規(guī)律和趨勢(shì)，產(chǎn)生更多具有價(jià)值的信息。人工智能是對(duì)人類智能進(jìn)行模擬的技術(shù)，涉及圖像識(shí)別、語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等，因此需要海量數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行學(xué)習(xí)，持續(xù)提升技術(shù)精準(zhǔn)性。從這點(diǎn)來看，大數(shù)據(jù)是人工智能實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)所在，只有擁有大量的數(shù)據(jù)支持，才能促使人工智能建立預(yù)測(cè)模型。而人工智能反過來也能對(duì)大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行挖掘，找到其中隱藏的各項(xiàng)規(guī)律，以提升信息價(jià)值，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新開發(fā)，最終取得更高價(jià)值。

二、人工智能識(shí)別技術(shù)類型

作為一種高端的信息科學(xué)技術(shù)，人工智能識(shí)別技術(shù)主要是借助計(jì)算機(jī)功能把人的思維意識(shí)模擬出來，再利用計(jì)算機(jī)程序進(jìn)行呈現(xiàn)。即運(yùn)用計(jì)算機(jī)、掃描儀等設(shè)備，將數(shù)據(jù)、目標(biāo)指令等信息自動(dòng)抓取并識(shí)別出來。對(duì)于其類型，從識(shí)別對(duì)象是否具有生命特性來看，主要分為以下兩種。

（一）有生命識(shí)別

所謂有生命識(shí)別，就是將識(shí)別技術(shù)和人體的生命特征結(jié)合在一起，目前最常見的主要有以下幾種：

1. 語音識(shí)別

所謂語音識(shí)別就是對(duì)每個(gè)人發(fā)出的聲音音色、音質(zhì)、音調(diào)等進(jìn)行分析，以此判定其身份。該技術(shù)體系主要包含聲音特性抓取、模式匹配和參考模式庫三項(xiàng)主要單元，實(shí)際應(yīng)用時(shí)先對(duì)人的語音特征進(jìn)行提取分析，建立專項(xiàng)模型，以對(duì)數(shù)據(jù)庫中用戶語音信息進(jìn)行識(shí)別比對(duì)。目前該技術(shù)主要被應(yīng)用在人機(jī)交互等領(lǐng)域。

2. 人臉識(shí)別

人臉識(shí)別是目前社會(huì)上應(yīng)用最廣泛的人工智能識(shí)別技術(shù)之一，其要點(diǎn)就是借助高清攝像裝置對(duì)人的面部特征圖像進(jìn)行采集，并將取得的信息在計(jì)算機(jī)內(nèi)進(jìn)行有效分析、處理和存儲(chǔ)。目前在使用時(shí)主要借助人臉識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，涉及面部圖像采集、圖像處理、人臉特征提取、人臉特征信息匹配識(shí)別等幾大重要模板，是基于人臉規(guī)則法等對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下人臉圖像進(jìn)行分析，并實(shí)施動(dòng)態(tài)跟蹤，進(jìn)而達(dá)到正確的比對(duì)識(shí)別。該技術(shù)的核心內(nèi)容在于人臉識(shí)別算法，在其作用下能更精準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)到人臉的重要信息特征，并在系統(tǒng)處理之后立即反饋至后端進(jìn)行分類識(shí)別。現(xiàn)階段主要被應(yīng)用在門禁識(shí)別、移動(dòng)支付、攝像監(jiān)控等場(chǎng)景，對(duì)于大眾生活和工作開展都具有一定的促進(jìn)作用。

3. 指紋識(shí)別

所謂指紋識(shí)別就是對(duì)人的指紋進(jìn)行掃描，然后通過分析端點(diǎn)、裂紋點(diǎn)、隔離點(diǎn)等特征進(jìn)行信息匹配比對(duì)。其技術(shù)核心在于每個(gè)人的指紋都不一樣，差異較為穩(wěn)定，因此更容易且準(zhǔn)確地識(shí)別用戶身份。目前指紋識(shí)別系統(tǒng)主要設(shè)置有指紋采集、圖像處理、特征提取等多個(gè)模塊，采集環(huán)節(jié)獲得相關(guān)信息后要先進(jìn)行預(yù)處理，然后對(duì)詳細(xì)信息展開分析，并獲得關(guān)鍵特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)比對(duì)與匹配，最后對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行反饋。該技術(shù)主要被應(yīng)用在移動(dòng)支付、機(jī)密文件保護(hù)、門鎖等領(lǐng)域。

4. 步態(tài)識(shí)別

與上述幾種識(shí)別技術(shù)相比，步態(tài)識(shí)別真正從靜態(tài)識(shí)別轉(zhuǎn)到了動(dòng)態(tài)識(shí)別，所以識(shí)別過程也變得更為復(fù)雜。在一般環(huán)境中，該技術(shù)可以識(shí)別50米距離，倘若采用4K高清攝像機(jī)，可能會(huì)達(dá)百米，整個(gè)過程會(huì)對(duì)人身實(shí)施無死角掃描，所以可識(shí)別性更強(qiáng)。雖然該技術(shù)也會(huì)面臨一定干擾，但和其他靜態(tài)技術(shù)相比，受到的干擾程度要更小，主要在于識(shí)別距離遠(yuǎn)，有充足的空間和時(shí)間進(jìn)行識(shí)別過程優(yōu)化，排除干擾影響，再加上是展開全身識(shí)別，所以即便外部環(huán)境有所變動(dòng)，或識(shí)別對(duì)象衣物、外貌等發(fā)生變化，甚至面部被完全遮擋起來，也不會(huì)影響最終識(shí)別結(jié)果。所以該技術(shù)應(yīng)用范圍廣，識(shí)別精準(zhǔn)度更高，使用更為靈活，且不需要識(shí)別對(duì)象專門配合，用戶體驗(yàn)感更好。在刑事案件偵查中，即便是一些具有反偵察意識(shí)的罪犯，也很難通過步態(tài)偽裝避開檢測(cè)，所以在安防領(lǐng)域可以展開全面應(yīng)用。

（二）無生命識(shí)別

1. 條形碼識(shí)別

條形碼主要由規(guī)律性的條、空、字符組成，具有一定唯一性特征，且可以被譯成二進(jìn)制與十進(jìn)制數(shù)。實(shí)際識(shí)別時(shí)主要進(jìn)行掃描和翻譯，掃描需要借助專門的掃描儀器，通過條形碼本身的見光吸收與發(fā)射差異將信息映射在設(shè)備光電轉(zhuǎn)換器上，被轉(zhuǎn)為成對(duì)應(yīng)的電信號(hào)。翻譯時(shí)則以編碼規(guī)律為主，將其譯成相關(guān)數(shù)字與字符，并應(yīng)用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)信息處理和識(shí)別。目前條形碼識(shí)別被廣泛應(yīng)用在圖書館管理、銀行系統(tǒng)以及商品的流通交易當(dāng)中。

2. 二維碼識(shí)別

二維碼識(shí)別是基于條形碼識(shí)別誕生的一種新形式，主要通過二維碼建立程序，自動(dòng)產(chǎn)生黑白分明且排布規(guī)律的平面圖形，該圖形具有唯一性，能實(shí)時(shí)保存一些信息技術(shù)，只要借助其掃描程序就可以自動(dòng)識(shí)別和處理圖像信息，實(shí)現(xiàn)信息顯性化。目前該技術(shù)應(yīng)用范圍廣泛，特別是在國(guó)內(nèi)移動(dòng)支付、軟件登錄等領(lǐng)域都有所應(yīng)用。

3. 射頻識(shí)別

射頻識(shí)別是以1-100GHz微波進(jìn)行識(shí)別，一般需要提前在識(shí)別對(duì)象上安裝射頻標(biāo)簽，再利用閱讀器對(duì)目標(biāo)物信息進(jìn)行讀取，能實(shí)現(xiàn)非接觸式數(shù)據(jù)通信，保證了識(shí)別效率。當(dāng)前主要被應(yīng)用在門禁、自動(dòng)化生產(chǎn)、物流管理等相關(guān)領(lǐng)域。

4. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別

作為人工智能中的一項(xiàng)重要分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別主要是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型展開信息識(shí)別。例如在識(shí)別設(shè)備故障時(shí)，常規(guī)操作是人員先進(jìn)行檢測(cè)，從中提取核心故障特征，再?gòu)闹R(shí)體系中進(jìn)行知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)調(diào)取，實(shí)現(xiàn)細(xì)致推理，明確故障類別。而對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，則先搜集往常發(fā)生過的故障案例，將故障特征作為網(wǎng)絡(luò)輸入，具體類型作為網(wǎng)絡(luò)輸出，以在真正出現(xiàn)故障后，及時(shí)將檢測(cè)到的具體特征作為網(wǎng)絡(luò)輸入，自動(dòng)生成最匹配的故障類型。

三、人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

（一）安防領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用

由于視頻監(jiān)控系統(tǒng)持續(xù)完善改進(jìn)，在目前公共安全管理中也經(jīng)常利用視頻系統(tǒng)展開案件研究，從而給案件識(shí)別、調(diào)查提供信息幫助。人工智能識(shí)別技術(shù)的迅速發(fā)展，促使其被廣泛應(yīng)用在公共安全管理中，比如人臉識(shí)別技術(shù)能對(duì)實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控所抓取的圖像信息進(jìn)行深入分析，并在人工智能檢測(cè)下和人臉目標(biāo)信息進(jìn)行對(duì)比，以獲取案件偵破所需要的證據(jù)。但人工智能面部識(shí)別系統(tǒng)目前還沒能達(dá)到完全精準(zhǔn)，再加上被識(shí)別對(duì)象面部特征會(huì)在年齡變化、生活方式轉(zhuǎn)變等因素影響下產(chǎn)生變動(dòng)。所以在安全領(lǐng)域內(nèi)還需綜合應(yīng)用人工智能識(shí)別技術(shù)，根據(jù)實(shí)際安全維護(hù)需求選擇針對(duì)性的技術(shù)系統(tǒng)，或?qū)崿F(xiàn)聯(lián)合應(yīng)用，比如可以將步態(tài)識(shí)別技術(shù)引入進(jìn)來，通過分析目標(biāo)對(duì)象的走姿、坐態(tài)等信息，與面部識(shí)別技術(shù)獲得的信息進(jìn)行比對(duì)，以提升識(shí)別的精準(zhǔn)性，防止產(chǎn)生誤認(rèn)等問題。

（二）軍事領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用

當(dāng)前軍事戰(zhàn)爭(zhēng)主要圍繞信息技術(shù)展開，人力不再是核心資源，因此人工智能技術(shù)就成為軍事研究的一個(gè)主要方向。人工智能識(shí)別技術(shù)在軍事領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用較多，比如無人戰(zhàn)斗機(jī)通常會(huì)采用圖像匹配技術(shù)，這是因?yàn)樵趹?zhàn)爭(zhēng)過程中無人機(jī)都實(shí)施遠(yuǎn)程操控，倘若控制信號(hào)丟失，其控制權(quán)就必須交給飛行器中央計(jì)算機(jī)，而要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)就必須引入圖像匹配技術(shù)，以確保在信號(hào)丟失后搭載的攝像頭自動(dòng)抓取線路中的圖像信息和內(nèi)部存儲(chǔ)信息進(jìn)行匹配，以明確自身所處位置，進(jìn)而修正飛行線路，直到控制信號(hào)重新得到掌控。另外，在電子對(duì)抗中，人工智能識(shí)別技術(shù)也擁有廣泛應(yīng)用性，即提前將電磁信號(hào)脈寬、頻率、功率等信息輸入智能系統(tǒng)，由系統(tǒng)自動(dòng)分析空間電磁信號(hào)特征，在反饋具體特征參量的基礎(chǔ)上，確認(rèn)電磁信號(hào)源的敵我性、位置、距離等，從而更好地展開軍事行動(dòng)規(guī)劃。

（三）醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用

當(dāng)前一些醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)療診斷基本依賴醫(yī)生自身的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，但醫(yī)生主觀性較強(qiáng)，診斷結(jié)果會(huì)受到知識(shí)掌握程度、經(jīng)驗(yàn)累積、當(dāng)日工作狀態(tài)等因素影響，導(dǎo)致在對(duì)病理圖像分析時(shí)發(fā)生失誤，產(chǎn)生不正確診斷。同時(shí)，一些人工智能檢測(cè)技術(shù)主要是對(duì)患者病例進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，并在接收到患者病例圖像后仔細(xì)對(duì)圖像的各項(xiàng)細(xì)節(jié)信息進(jìn)行詳細(xì)分析，出具診斷報(bào)告，為醫(yī)生最終診斷結(jié)果確定提供參考。在這之中，人工智能檢測(cè)受大數(shù)據(jù)影響最大，這就會(huì)導(dǎo)致醫(yī)療記錄與圖像分析結(jié)果產(chǎn)生差異，從而造成病例數(shù)據(jù)失準(zhǔn)。而人工智能識(shí)別技術(shù)可以有效綜合大數(shù)據(jù)信息中最具價(jià)值的內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)自我校準(zhǔn)，從而在診斷過程中及時(shí)校正錯(cuò)誤內(nèi)容。

（四）物流領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用

在人工智能識(shí)別技術(shù)作用下，物流領(lǐng)域逐漸向著“智慧化”發(fā)展，有效提升了物流作業(yè)效率和質(zhì)量。比如在港口、碼頭這類重要的國(guó)內(nèi)外物品集散地，每天都要實(shí)施大量集裝箱運(yùn)輸、裝載，為縮減人力成本投入，人工智能識(shí)別技術(shù)被應(yīng)用其中，建立了全自動(dòng)碼頭系統(tǒng)。如為提升集裝箱裝卸速度，一些碼頭在自動(dòng)化引導(dǎo)車內(nèi)安裝了大量感應(yīng)系統(tǒng)，基于路面下磁場(chǎng)發(fā)生器的強(qiáng)度確定行走路線。在行駛中，專門的測(cè)速和測(cè)距系統(tǒng)還能將引導(dǎo)車與周圍其他車輛的信息檢測(cè)出來，以便進(jìn)行自身車速調(diào)整，避免發(fā)生碰撞。同時(shí)，全自動(dòng)行吊車在視頻取樣系統(tǒng)作用下，還可以自動(dòng)識(shí)別集裝箱吊裝點(diǎn)位，促使所有掛點(diǎn)都能被牢固鎖定。調(diào)運(yùn)時(shí)，自動(dòng)引導(dǎo)車基于自身智能化優(yōu)勢(shì)在指定區(qū)域內(nèi)裝載集裝箱，吊車則將集裝箱精準(zhǔn)放置在自動(dòng)引導(dǎo)車上，使引導(dǎo)車在獲得行走指令之后將集裝箱運(yùn)輸?shù)街付ㄎ恢?。這種引入人工智能識(shí)別技術(shù)的碼頭作業(yè)流程，即便是周圍環(huán)境一片漆黑，依然能保證工作安全性，有效保障了碼頭24小時(shí)的正常作業(yè)，實(shí)現(xiàn)了物流活動(dòng)開展的順暢性與及時(shí)性。

（五）教育領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用

人工智能識(shí)別技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在考試過程中，比如可以借助傳感器、攝像頭等設(shè)備對(duì)考試環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)化監(jiān)控，及時(shí)識(shí)別偷看答案、應(yīng)用禁用工具等異常行為。在閱卷過程中，通過智能識(shí)別技術(shù)對(duì)學(xué)生詞語選用、書寫風(fēng)格等特征進(jìn)行分析，以判定是否存在抄襲行為。再加上智能識(shí)別技術(shù)可以與互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行連接，通過比對(duì)網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)庫，幫助教師及時(shí)檢測(cè)學(xué)生抄襲來源，獲取作弊證據(jù)，以便教師及時(shí)采取措施。

四、結(jié)束語

在人工智能領(lǐng)域，智能識(shí)別技術(shù)是最重要的一項(xiàng)內(nèi)容，并且隨著大數(shù)據(jù)環(huán)境的持續(xù)建設(shè)和相關(guān)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在大眾的日常生活生產(chǎn)中，不僅有利于提升識(shí)別效率和準(zhǔn)確性，還能減少相關(guān)成本投入。目前該技術(shù)主要被分為有生命識(shí)別和無生命識(shí)別兩種類型，且不同類型技術(shù)所應(yīng)用的領(lǐng)域也有一定差異，從整體情況來看，醫(yī)療建設(shè)、安全防衛(wèi)、教育教學(xué)、物流發(fā)展、軍事戰(zhàn)爭(zhēng)等都是熱門運(yùn)用領(lǐng)域，在一定程度上開始代替原先繁瑣、復(fù)雜，需要人的思維和精力投入的一些勞動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了勞動(dòng)力解放，推進(jìn)了各領(lǐng)域進(jìn)一步優(yōu)化建設(shè)。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 王欣慶，周智琴. 人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀及問題探討［J］. 中國(guó)新通信，2019，21（18）：121.

［2］ 張夢(mèng)州，張冬冬. 計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸探究［J］. 赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，35（06）：64-66.

［3］ 李麗亞. 人工智能中圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用研究［J］. 長(zhǎng)江信息通信，2022，35（01）：134-136.

［4］ 楊議森. 人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用研究［J］. 通訊世界，2018（11）：286-287.