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创新应用Applications
基于人工智能的图像识别与分类技术分析
王庆
(太原科技大学电子信息学院,山西030024)
摘要:阐述深度学习原理以及关键图像处理步骤,探讨图像预处理、特征提取、分类器设计、分类决策
与后处理等关键技术,通过一系列实验设计和结果分析,剖析不同技术在图像处理中的性能表现。
关键词:人工智能,图像识别,图像分类,深度学习,特征提取。
中图分类号:TP183,TP391.41文章编号:1674-2583(2024)02-0164-02
DOI:10.19339/j.issn.1674-2583.2024.02.071
文献引用格式:王庆.基于人工智能的图像识别与分类技术分析[J].集成电路应用,2024,41(02):164-165.
AnalysisofImageRecognitionandClassification
TechnologyBasedonArtificialIntelligence
WANGQing
(TaiyuanUniversityofScienceandTechnology,Shanxi030024,China.)
Abstract—Thispaperdescribestheprinciplesofdeeplearningandkeyimageprocessing
steps,exploreskeytechnologiessuchasimagepreprocessing,featureextraction,classifierdesign,
classificationdecision-making,andpost-processing,andanalyzestheperformanceofdifferent
technologiesinimageprocessingthroughaseriesofexperimentaldesignsandresultanalysis.
IndexTerms—artificialintelligence,imagerecognition,imageclassification,deeplearning,feature
extraction.
0引言深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域取得
随着计算能力的提升和深度学习算法的广泛显著成果,其强大的特征学习和表示能力为图像识
应用,人工智能已成为实现高效图像处理的核心。别与分类等任务提供了高效而灵活的解决方案。
本文将深入探究基于人工智能的图像识别与分类技2图像识别与分类技术
术,聚焦于图像处理的关键步骤,从图像预处理到2.1图像预处理
分类决策与后处理全方位进行研究。图像预处理在图像识别与分类技术中扮演着
1研究背景至关重要的角色,其目标是通过一系列处理步骤,
人工智能(Artificialintelligence,AI)提高图像质量、减少噪声,并使图像更适合后续分
是计算机科学领域的重要分支,旨在模拟和实现人析和特征提取,具体流程如图1所示。(1)进行
类智能的各个方面。AI能够通过学习、推理、规划图像采集与获取,确保获取的图像具有足够的分辨
和自主执行任务,不断提高AI性能。AI技术主要包率和色彩深度。(2)进行灰度化处理,将图像转
括机器学习、深度学习、专家系统等技术。机器学换为灰度图,简化图像复杂性,减少计算复杂度。
习使AI系统能够从大量数据中学习模式和规律,而(3)采用滤波技术,如高斯滤波,以平滑图像并
深度学习则侧重于多层次神经网络的构建,模拟人去除噪声。(4)图像增强阶段通过直方图均衡化
脑的神经结构。专家系统则通过规则和知识库实现等技术增强图像对比度,使关键信息更加突出。