| 人工智能在模式识别中的应用研究 |
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围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。
在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年代初发展起来的一门新兴学科。
三、人工智能在模式识别中的应用
（一）数字识别及语音识别。在数字识别的过程中，对于手写体的识别一直是一个难题，而其又在邮政编码的识别、银行业务等方面具有较为广泛的应用，但是其字体形式变化较大，导致提高对其的识别率成为了一个难题，精准的识别存在着较大的困难。而采用人工智能中的神经网络技术后，系统可以利用神经网络的学习及快速并行功能来实现对手写数字的快速识别，有力的提高相关运用领域的工作效率。
而语音识别，简单的将就是能使得计算机能听懂人所说的话，一个典型的例子就是七国语言（中、日、英、意、韩、法、德）口语自动翻译系统，它可以将人说的话翻译成为机器所设定的目的语言，在整个过程中不需要翻译人员的参与。其中的中文部分实验平台设置在中科院自动化所的模式识别国家重点实 验室中，这标志着我国的机器口语翻译研究已经跨入世界先进行列。在这个系统的功能实现之后，出国旅行需要预定旅馆、购买机票、就餐等需要和外国人进行对话时，只需要利用电话网络或者是国际互联网就能够顺利的和对方进行通话，进行语言交流。
（二）人脸立体识别模式。人脸识别的过程主要包括这样三个主要的部分：其一，人脸模式库，即与所采集的实时图像进行对比，判断其是否存在于人脸模式库当中，若存在，则给出每个人脸的位置和大小等相关的脸部信息；其二，对面部特征进行定位，即对每一个人脸的主要器官进行检测，包括对其的具体位置和形状等特征进行具体的信息收集，然后将之进行归一化的处理；其三，比对，即根据所采集到得人脸面部特征来和人脸模式库中的图像进行对比，之后对该人脸的身份进行核实。
常见的人脸识别技术大部分可以归为这样三个类型：采用基于几何特征的方法，基于模板的方法以及基于模型的方论文联盟http://wWw.LWlm.CoM法。上一页 [1] [2] [3] 下一页 |
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