摘要：近些年来，随着科技的发展，人工智能逐渐走进人们的日常生活中，并应用在各个领域。同时伴随着互联网的发展，人工智能识别技术在众多领域中起着不可替代的作用。因此各方面技术对人工智能技术提出了更高的要求。通过人工智能可以对其所需要的各方面进行识别，节省了时间。对于各个应用领域来说，提高了工作效率，可以快速对所需资料进行查找。本文分析了人工智能识别技术的应用现状，以及未来发展趋势，希望能够在人工智能发展领域提供相应的参考。
关键词：计算机；人工智能；关键技术
在当今社会，随着大数据、互联网、云技术等各个方面的应用及普及。人工智能识别技术已经在教育，医疗，商务等各个领域得到了广泛的使用，节省了人们的时间，提高了工作效率。同时，人工智能识别关键技术也是近些年来随着互联网发展而出现的一项较为先进，前沿的技术。人工智能是一个多学科融合领域，涵盖了我们日常生活所需要的各个学科。为我们的生活等各方面提供了技术支撑。对于研究开发人员来说，应该对人工智能识别技术不断进行更新，使其能够适应当今人们对人工智能的需要，提高使用的满意度。
一、人工智能识别技术的应用及发展
智能识别技术是基于计算机以及人工智能发展起来的一项技术，这项技术的开发和研究，主要是对人的智能进行模拟和延伸。并通过科研人员智能分析，开发出一种与人类智能相似的全新智能机器。目前这项技术已经在教育，医疗，统计等各个领域得到了广泛的应用，通过关键字识别与利用一定的识别装置自动获取识别物品的相关信息，并将这些相关信息传到计算机进行处理。就如我们日常生活中所常见的收银机器，通过对条码进行扫描，然后在家整个产品的信息传到网络上，便可自动计算出总价格。这也是人工智能识别技术在我们日常生活领域中的应用。
计算机智能识别技术的产生与应用是伴随着办公自动化与智能化而发展的，人工智能识别技术在办公领域内得到了广泛应用，对于工作人员来说，也可以利用识别技术对信息进行储藏，收集。目前我国许多办公室内也开始使用人工智能识别技术，并开始采购大型识别系统[1]。但是由于我国这一领域发展速度较为缓慢，与发达国家存在着一定的差距，技术方面也有较大的不足，所以在人工智能识别方面与其他国家还存在着一定的差距。
二、人工智能识别技术分类
（一）“无生命”识别技术
无生命的识别技术在我们生活中已经得到了广泛的应用，主要分类有以下几项。
1.条形码识别技术
在许多商品的背面都贴有一像条形码或者二维码。当我们运用人工智能识别技术时，去扫描条形码和二维码。产品的信息会立马显现在电脑中，这项技术已经成为重要的信息识别和采集技术，并得到广泛应用。在许多大型考试中，试卷的背面也会贴上条形码，以此来获取学生的个人信息，节省了学生的时间，也提高了工作效率。
2.智能卡技术
智能卡是一种集成电路卡，他可以独自运算和储备，并且与信息技术完美结合。通过识别可以对信息进行采集与整理。这项技术在物理领域内得到了广泛的应用，通过智能卡的安装，可以对车辆进行识别，对群众进行实时定位，来保证群众得安全等方面[2]。智能卡如手机内的晶体卡一样，存在于我们的物品中，通过对物品进行实时监测，对信息进行传输，提高效率。
(二）“有生命”识别技术。
有生命的识别技术，主要是通过人的操作来进行关键性识别，主要有以下几项分类。
1.指纹识别技术
还有各种指纹识别技术，是在我们日常生活中支付时所采用的一项手段。是通过对每个人的指纹进行采集，从而进行记录。由于每个人的心指纹，细节特征都是不相同的，所以在指纹识别的过程中，利用细节不同进行支付。通过指纹识别可以减少人们输密码所带来的信息泄露等困扰，也减少了人们的时间，较为迅速便捷。
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2.人脸识别技术
近些年来，伴随着指纹识别技术，人脸识别技术也开始运用。与指纹识别技术相比，人脸识别技术更为迅速，人脸识别技术是通过分析人脸视觉特征信息进行身份鉴别的一种计算机技术。这项技术是对人脸各部分的特征进行自动的追踪侦测，通过收集人脸部各项特征，从而对各项特征进行关键性识别。目前这项技术已经在手机开机中，支付等各方面得到广泛应用。人脸识别技术，通过分析人脸五官之间的结构特征进行识别，通过对特征物体的人脸性识别从而进行分析。
3.声音识别技术
这项技术是利用人们音色，音频等各方面的不同，在收集的过程中，对用户进行关键性识别。这项技术最大的特点是用声音来实现技术的操作。每个人的音色，音调等各方面于指纹存在较大的差别，所以叫指纹识别来说操作性更强，识别技术较为迅速。目前由于现代技术的快速发展。声音识别技术为相关软件的应用提供了必要的技术条件。因而在许多领域内得到了广泛的应用。声音识别技术是较早发展的一种人工智能识别技术的种类之一，大大提高了工作的效率，以及识别的有效性。
三、人工智能识别的关键技术分析。
识别模式是人工智能应用的基础，通过对识别对象的信息采集，匹配以及相应分析。从而进行关键性操作。通过这项技术可以收集到识别对象的全部信息，降低了错误率的发生。也节省了相应的收集时间，提高了工作效率。其中关键技术按照操作流程可以划分为三个方面，分别是特征检测，特征提取，模式匹配，语义分析等。
人工智能可以使用一些摄像头，传感采集设备，对采集对象的各种特征进行采集，并对这些信息提前进行处理，获取图像或者文字中的目标对象。如在无生命识别技术中，收集对象的各项信息都会融合在条形码中通过关键技术识别，可以将各项信息传到互联网上，人们也可以较为直接的看到相关物品的信息[3]。当前，随着二维码技术的广泛应用，人们已经习惯了通过二维码来获取各项信息。通过特征检测，将有价值的信息进行挑选，然后对这些特征实现对象检测。在有生命的识别技术中，指纹人脸识别已经成为我们日常生活中所常用的一项支付方式，通过指纹人脸识别技术，大大提高了人们的支付效率，也防止了密码泄露等各方面安全性问题。
在人工识别关键技术中会对各个特征进行分解，如在人的面部识别中利用局部特征之间的几何结构，将常见的知识特征提取出来。然后充分利用统计学的各项特征进行分离提取。对各项特征进行统计。在提取完毕之后，人工智能就可以将这些特征与保存库中的信息进行匹配。匹配的过程也是一个智能搜索，识别的过程。信息匹配完成的话，然后人工智能像机器语言转化为人们可以理解的自然语言。这样就可以通过语义分析，教师别的结果提供给人们，帮助人们进行决策，进行下一步的指令操作等各方面。大大提高了办公的自动化与及智能化。
四、人工智能识别技术的发展限制
虽然是人工智能在各方面得到广泛应用，并且实现了办公自动化与智能化，但这一技术也存在着许多发展限制，仍然制约着工作效率。一方面，语音，指纹等识别技术在当下较为常见。但是人工智能技术也只是机器技术，无法与人的感官主观性进行相提并论，因此在识别的过程中会出现差错，对人的各项隐私信息等方面会造成泄露，许多技术无法达到人脑识别[4]。同时对于人脸识别技术来说，人工智能会形成一种特定的思路，只能识别某一特征。当特征物品改变时，却无法进行识别。这也是人工智能识别所发展的局限性之一。另一方面，由于我国当前互联网技术发展的局限性，很多研究者对人脑结构与规律的模式认识还不够深入。使得在识别的过程中无法对神经网络做出充分的表达。仅仅依靠电子设备及线路是不能实现完整性模拟的。这就限制了人工智能的进一步发展。
综上所述，人工智能是科技发展的大势所趋。而人工智能中的关键技术识别也是当今我们在日常生活中所常见的一种形式之一。通过对识别对象各项特征的提取匹配，语义分析等方面，提高工作效率，而且目前随着互联网技术的发展，人工智能在特征提取与分析等方面准确性逐渐增加，在我们日常生活中的许多领域内，已经得到了广泛的应用，具有无法替代的作用。同时，对于科研人员来说，对于当前所存在的限制，也应该积极进行技术更新换代，使得人工智能的发展能够满足人们日常生活的需要，提高工作效率。从而使人工智能识别技术在我们日常生活中得到广泛的应用与普及。
参考文献
[1]郑邦毅.人工智能技术在计算机网络教学中的运用[J].淮海工学院学院:人文社会科学版.2013（05）:80-81.
[2]杨恒.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].信息通信.2014（05）:70-71.
[3]张剑平.人工智能技术与“问题解决”[J].中小学信息技术教育.2013（08）:35-36.
[4]王永忠.人工智能技术在智能建筑中的应用研究[J].科技信息.2018（09）:45-46.
论文作者:孟非
论文发表刊物:《知识-力量》2019年9月35期
论文发表时间:2019/8/8
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