前言
在经济全球化背景下，我国科学技术有了突飞猛进的发展。人工智能的发展让世界瞩目。在人工智能技术中，图像识别作为技术的核心，在各个领域总得到了广泛的应用，为现代生活带来了极大的便利。
人工智能中的图像识别技术也应紧跟时代发展的潮流，加强新技术的研发，完善图像识别技术体系，实现更高效能的发展，从而满足社会各阶层的需求，为社会发展提供有利保障。
一、人工智能中图像识别技术综述
近几年，人工智能领域的发展被媒体界、产业界、学术界广泛关注，智能化的发展逐渐取代了人类特有的技能与优势，其中最有代表性的就属图像识别技术。
图像识别技术强大的功能体现了计算机智能化发展的趋势，识别的过程主要包括信息获得、信息预处理、信息特征分类等。
在我们的日常生活与工作中，有很多事物与图像识别技术相关，如指纹识别、条码识别等，并且随着社会与科技的发展，图像识别技术也得到了更加宽广的运用，特别是在安全检查、信息搜集、交通、农业、医学等多领域得到了广泛的使用。
二、人工智能中图像识别技术的技术原理与组成原理
在我国人工智能科技发展领域中，图像识别是一项十分重要的研究项目，而且随着我国科技的飞速发展，也使图像识别技术得到了充分的发展。
要想让图像识别技术在各个领域中得到，人们应当对图像识别技术的技术原理与组成原理有充分的认识。
并且时刻关注这该项技术在未来的发展趋势，深入探索当中存在的问题，以便更好的满足人们的现实需求，也让图像识别技术在更多的领域中得到充分的运用。
图像识别技术的技术原理
人工智能图片识别技术原理指得就是该项技术以计算机为载体进行的图片技术处理，其技术流程图如图1所示
图1像识别系统框图
或者是利用其他的智能方法进行进一步的处理，然后由专业人员进行进一步的处理。
其实图像处理技术的技术原理并没有想象中的复杂，如果把人工智能拟作是人，我们对透过眼睛获得的信息进行分析、处理、以及搜索等一系列的探索，与人工智能中的图像识别技术是一样的。
人工智能中的图像识别技术其原理融合了计算机对数据信息处理的原理，所以目前的图像识别技术需要通过计算机的辅助去完成。
但是对于图像信息较大的，在处理的过程中分辨率就会降低，因此需要研究出更加便捷的新的图像识别技术去完善旧的的识别技术，让人工智能图像识别技术的原理与使用变得更加的方便，从而将其功能更好的发挥出来。
图片识别技术的组成原理
人工智能中图像识别技术的组成原理主要是图像自身的模式识别功能。
模式识别是图像识别技术中的核心部分，也是人工智能的重要组成，在此当中发挥着重要的作用。
目前，该技术在建筑与医学领域中得到了广泛的运用。例如，在医院对病人可以通过拍片子了解人体的立体变化，从而进一步对人体病症进行分析，了解身体的健康状态。
在建筑领域中可以将原本的平面图通过技术处理转变成立体图，使建筑结构更加的清晰。
由此可见，模式识别技术与图像识别技术的融合可以让该项技术既能运用到平面图像中，也能运用到立体图形中，更好的满足了人们的各方面现实需求。
另外，在图像识别技术中，模式识别也并非是单纯的一种识别技术，当中也融合了其他的一些技术与运算思想，所以，图像识别技术在人工智能得到了有效的发展。
三、人工智能中图像识别技术的优势
在人工智能中图像识别技术具有智能化、便捷化以及实用性的优势，为人们的生活与工作带来极大的便利。
智能化优势
人工智能中的图像识别技术最显著的优势在于图片在处理过程中显现出的智能化特征。相比较之前的图像处理技术，人工智能中的图像识别技术可以对图片进行智能化的分析处理与选择。
人工智能图像识别是基于信息技术基础上衍生发展的，而信息技术具有超强的智能优势。
因此，图像识别技术也有一定的智能化优势。
在人们的生活与工作中，通过特定的技术软件，可以从图像中识别到有价值的信息数据内容，然后进行处理与分析，从而突出智能化优势，提升人工智能图像识别技术的应用价值，从而提升人们工作与生活效率。
便捷化与实用性优势
人工智能图像识别技术除了智能化优势，还有便捷化与实用性的优势。不管是在我们的生活中还是工作中图像处理技术有着很强的便利性。人工智能图像识别技术的应用不需要复杂的处理技术就能很好的完成一些困难的工作。
就目前的人工智能图像识别技术功能看来，这一技术还有这很强的实用性优势，而且这一技术已经朝着大众化的趋势发展，使其功能更加方便实用，满足了人们的现实需求。
四、人工智能中图像识别技术的应用路径
模型识别法
模式识别是目前人工智能图像识别技术中非常重要的模型，它是建立在大数据信息基础上的。
换句话说，模型识别的出现是在人们原有认知与经验累积的基础上衍生出来的，在经过电脑计算去实现和数学原理间的融合，进而自动进行图像识别，并在这一过程中完成客观的评价。
模式识别通常分为学习过程与实现过程。
学习过程其实就是信息存储的过程，需要提前去采集图像信息内容，而后通过计算机存储功能和识别功能对采集到的信息进行识别与分类，最后成为可以进行图像识别的技术程序。
实现过程就是图像和模板之间的适合程度，也是识别过程的基础。在实际的使用过程中，电脑识别和人类大脑识别有着很大的差异。
电脑计算机可以按照以前存储的数据和信息对图像信息进行再次的匹配与查找，如果匹配成功说明图像识别成功。
但是这一识别模式有一定的局限性，容易在同类型情况中出现误差。
神经网络形式
人工智能图像信息识别技术中，应用最为广泛的就是神经网络技术。神经网络技术的原理与模型识别技术相同，以图像识别技术为基础新型智能模式。这一技术方法的识别过程较为复杂，且成本较高，但是效率却十分高效，对于信息的提取也比较及时。
常见的神经网络有四种：前馈网络、反馈网络、相互结合型网络、混合型网络。
前馈网络由多层组成，其特征是相邻层之间的神经元相连接，同层各个神经元无法连接。各神经元从上一层得到多个输入，然后通过一个节点传输到下一层的各个神经元中。其结构如图2所示。
图2三层前馈网络结构图
反馈网络的特征是，各节点在接受输入信号的同时，还能接收到其他节点的反馈，包括神经元输出信号返回自身的环绕反馈。其结构如图3所示。
图3反馈网络结构图
相互结合型网络如图4所示。这一结构属于网状结构行列。这种处理方式与反馈网络有所区别，这种网络处理方式是在某一刻接收到一个输入，各个神经元相互作用下同时进行处理。
图4相互结合型网络结构图
混合型网络是一种介于前向网络和相互结合型网络间的一种方式，这一网络结构在同一层的神经元间相互连接。其结构如图5所示。
图5混合型网络结构图
非线性降维形式的应用
除了上述的两项技术应用外，非线性降维形式也是人工智能信息图像识别技术中十分重要的内容。
这一形式是在高维识别技术之上的，相较于前两项技术，这一项技术可以在图像分辨率低的状态下工作识别。
基于这一优势，非线性降维形式能产生多维性的数据，且数据准确率高。
目前，该项技术还处于发展初期，尚且存在很多问题，如果想在短期内得有技术的提升与有效的运用需要从线性和非线性上去进行深入的研究。
人工智能图像识别技术中的非线性降维形式在人脸识别、农业生物发展以及能源工程中得到了广泛的运用，提升了信息获取的效率。
数据
在人工智能领域中，在数据基础上使用数据加密技术可以说是双方数据传输中的钥匙，保证了数据传输的安全性与准确性。
在人工智能图像识别技术中，数据是非常重要的，所以在算法上一般是使用二次元的数据进行加密，经过随意的排列分配，运用56长度得到秘钥对数据进行加密，最后还要经过换位与替换进行运算，最终成为加密数据源。
在人工智能领域中，当加密数据源生成后，需要对每一组数据进行19步处理，每一步的输出是为了下一步的输出做准备，经过初始置换完成加密。
所以，在人工智能领域图像识别技术中，数据加密可以更好的保障数据在传输过程中的安全性。
电子邮件
电子邮件是信息传递的重要载体，虽然在目前的使用范围较小，但是依然是传递信息的重要手段。
现如今的信息网络技术十分发达，但是也些不法分子会利用电子邮件功能去盗用模仿他人的信息获得非法盈利。
而图像识别技术在电子邮件中的应用可以确保信息的安全性，通过数据加密使电子邮件安全系数更高。
五、人工智能图像识别技术的展望
随着时代的发展，科学技术的进步，人工智能中的图像识别技术也在不断的升级、优化、完善，从而使图像识别技术得到了更好的发展。
目前的图像识别技术虽然精准且先进，但是依然有着很大的优化空间，所以要充分的了解人工智能中的图像识别技术才能发挥出该项技术的优势，为人类生存发展提供更多的便利。
图像识别技术朝着超高分辨率与急速传输的方向发展
目前的人工智能领域中，图像识别技术虽然已经具备高清晰度、超强信息处理能力、失真量小的的特征，但是任然会存在很大的误差，这对信息识别处理有一定的影响。
之所以出现这种问题有很大部分原因在于电脑计算机硬件设备上，以及图像识别技术信息采集处理能力的影响。
而在未来发展进程中，图像识别技术会突破这一障碍，并且在相关技术人员的努力与攻克中改善原有的技术功能。
随着计算机硬件设施的技术提升，图像识别技术越来越趋于成熟发展势态，在人工智能领域运用中出现的误差也逐渐降低，极大程度弥补了相关行业的需求。
图像识别技术朝着多维度方向发展
在人工智能中图像识别技术是以二维模式识别为主，近几年新一代的图像识别技术虽然以三维识别为主，识别效果虽然有所提升，但是也不能完全的满足现代社会的发展。
所以，未来的人工智能图像识别技术应突破三维识别技术，多维识别形式出现是图像识别技术未来发展中不可阻挡的趋势，并以多角度识别优势广泛的运用到多个领域中，与人类社会生活、工作等联系更为密切，发挥着举足轻重的作用。
应用领域更加广泛
人工智能中图像识别技术目前给运用到交通、医学、建筑、农业、商业等多个领域中，但是随着时代的发展，随着图像识别技术的不断优化与完善，图像识别技术在未来的应用领域将更加的广泛。
随着人工智能在人类生活、工作中的普及，图像识别技术的使用频率大幅提升，进而获得更大的收益。
所以，在未来的发展中，机械完全取代了人工操作，人工智能与图像识别技术有了深度的发展。
总结
综上所述，人工智能中的图像识别技术是一种新兴技术，被广泛的应用到各个领域中，并且取得了很好的成绩，因此也受到可众多科研人员的高度重视。
随着时代的不断发展，我国已经步入了信息化时代，人工智能已经代替了原始人工操作形式，极大程度提升了人们生活、工作的便利与便捷。 | 
