前言
在經濟全球化背景下，大陸科學技術有了突飛猛進的發展。人工智能的發展讓世界矚目。在人工智能技術中，圖像識别作為技術的核心，在各個領域總得到了廣泛的應用，為現代生活帶來了極大的便利。
人工智能中的圖像識别技術也應緊跟時代發展的潮流，加強新技術的研發，完善圖像識别技術體系，實作更高效能的發展，進而滿足社會各階層的需求，為社會發展提供有利保障。
一、人工智能中圖像識别技術綜述
近幾年，人工智能領域的發展被媒體界、産業界、學術界廣泛關注，智能化的發展逐漸取代了人類特有的技能與優勢，其中最有代表性的就屬圖像識别技術。
圖像識别技術強大的功能展現了計算機智能化發展的趨勢，識别的過程主要包括資訊獲得、資訊預處理、資訊特征分類等。
在我們的日常生活與工作中，有很多事物與圖像識别技術相關，如指紋識别、條碼識别等，并且随着社會與科技的發展，圖像識别技術也得到了更加寬廣的運用，特别是在安全檢查、資訊搜集、交通、農業、醫學等多領域得到了廣泛的使用。
二、人工智能中圖像識别技術的技術原理與組成原理
在大陸人工智能科技發展領域中，圖像識别是一項十分重要的研究項目，而且随着大陸科技的飛速發展，也使圖像識别技術得到了充分的發展。
要想讓圖像識别技術在各個領域中得到，人們應當對圖像識别技術的技術原理與組成原理有充分的認識。
并且時刻關注這該項技術在未來的發展趨勢，深入探索當中存在的問題，以便更好的滿足人們的現實需求，也讓圖像識别技術在更多的領域中得到充分的運用。
圖像識别技術的技術原理
人工智能圖檔識别技術原理指得就是該項技術以計算機為載體進行的圖檔技術處理，其技術流程圖如圖1所示
圖1像識别系統框圖
或者是利用其他的智能方法進行進一步的處理，然後由專業人員進行進一步的處理。
其實圖像處理技術的技術原理并沒有想象中的複雜，如果把人工智能拟作是人，我們對透過眼睛獲得的資訊進行分析、處理、以及搜尋等一系列的探索，與人工智能中的圖像識别技術是一樣的。
人工智能中的圖像識别技術其原理融合了計算機對資料資訊處理的原理，是以目前的圖像識别技術需要通過計算機的輔助去完成。
但是對于圖像資訊較大的，在處理的過程中分辨率就會降低，是以需要研究出更加便捷的新的圖像識别技術去完善舊的的識别技術，讓人工智能圖像識别技術的原理與使用變得更加的友善，進而将其功能更好的發揮出來。
圖檔識别技術的組成原理
人工智能中圖像識别技術的組成原理主要是圖像自身的模式識别功能。
模式識别是圖像識别技術中的核心部分，也是人工智能的重要組成，在此當中發揮着重要的作用。
目前，該技術在建築與醫學領域中得到了廣泛的運用。例如，在醫院對病人可以通過拍片子了解人體的立體變化，進而進一步對人體病症進行分析，了解身體的健康狀态。
在建築領域中可以将原本的平面圖通過技術處理轉變成立體圖，使建築結構更加的清晰。
由此可見，模式識别技術與圖像識别技術的融合可以讓該項技術既能運用到平面圖像中，也能運用到立體圖形中，更好的滿足了人們的各方面現實需求。
另外，在圖像識别技術中，模式識别也并非是單純的一種識别技術，當中也融合了其他的一些技術與運算思想，是以，圖像識别技術在人工智能得到了有效的發展。
三、人工智能中圖像識别技術的優勢
在人工智能中圖像識别技術具有智能化、便捷化以及實用性的優勢，為人們的生活與工作帶來極大的便利。
智能化優勢
人工智能中的圖像識别技術最顯著的優勢在于圖檔在處理過程中顯現出的智能化特征。相比較之前的圖像處理技術，人工智能中的圖像識别技術可以對圖檔進行智能化的分析處理與選擇。
人工智能圖像識别是基于資訊技術基礎上衍生發展的，而資訊技術具有超強的智能優勢。
是以，圖像識别技術也有一定的智能化優勢。
在人們的生活與工作中，通過特定的技術軟體，可以從圖像中識别到有價值的資訊資料内容，然後進行處理與分析，進而突出智能化優勢，提升人工智能圖像識别技術的應用價值，進而提升人們工作與生活效率。
便捷化與實用性優勢
人工智能圖像識别技術除了智能化優勢，還有便捷化與實用性的優勢。不管是在我們的生活中還是工作中圖像處理技術有着很強的便利性。人工智能圖像識别技術的應用不需要複雜的處理技術就能很好的完成一些困難的工作。
就目前的人工智能圖像識别技術功能看來，這一技術還有這很強的實用性優勢，而且這一技術已經朝着大衆化的趨勢發展，使其功能更加友善實用，滿足了人們的現實需求。
四、人工智能中圖像識别技術的應用路徑
模型識别法
模式識别是目前人工智能圖像識别技術中非常重要的模型，它是建立在大資料資訊基礎上的。
換句話說，模型識别的出現是在人們原有認知與經驗累積的基礎上衍生出來的，在經過電腦計算去實作和數學原理間的融合，進而自動進行圖像識别，并在這一過程中完成客觀的評價。
模式識别通常分為學習過程與實作過程。
學習過程其實就是資訊存儲的過程，需要提前去采集圖像資訊内容，而後通過計算機存儲功能和識别功能對采集到的資訊進行識别與分類，最後成為可以進行圖像識别的技術程式。
實作過程就是圖像和模闆之間的适合程度，也是識别過程的基礎。在實際的使用過程中，電腦識别和人類大腦識别有着很大的差異。
電腦計算機可以按照以前存儲的資料和資訊對圖像資訊進行再次的比對與查找，如果比對成功說明圖像識别成功。
但是這一識别模式有一定的局限性，容易在同類型情況中出現誤差。
神經網絡形式
人工智能圖像資訊識别技術中，應用最為廣泛的就是神經網絡技術。神經網絡技術的原理與模型識别技術相同，以圖像識别技術為基礎新型智能模式。這一技術方法的識别過程較為複雜，且成本較高，但是效率卻十分高效，對于資訊的提取也比較及時。
常見的神經網絡有四種：前饋網絡、回報網絡、互相結合型網絡、混合型網絡。
前饋網絡由多層組成，其特征是相鄰層之間的神經元相連接配接，同層各個神經元無法連接配接。各神經元從上一層得到多個輸入，然後通過一個節點傳輸到下一層的各個神經元中。其結構如圖2所示。
圖2三層前饋網絡結構圖
回報網絡的特征是，各節點在接受輸入信号的同時，還能接收到其他節點的回報，包括神經元輸出信号傳回自身的環繞回報。其結構如圖3所示。
圖3回報網絡結構圖
互相結合型網絡如圖4所示。這一結構屬于網狀結構行列。這種處理方式與回報網絡有所差別，這種網絡處理方式是在某一刻接收到一個輸入，各個神經元互相作用下同時進行處理。
圖4互相結合型網絡結構圖
混合型網絡是一種介于前向網絡和互相結合型網絡間的一種方式，這一網絡結構在同一層的神經元間互相連接配接。其結構如圖5所示。
圖5混合型網絡結構圖
非線性降維形式的應用
除了上述的兩項技術應用外，非線性降維形式也是人工智能資訊圖像識别技術中十分重要的内容。
這一形式是在高維識别技術之上的，相較于前兩項技術，這一項技術可以在圖像分辨率低的狀态下工作識别。
基于這一優勢，非線性降維形式能産生多元性的資料，且資料準确率高。
目前，該項技術還處于發展初期，尚且存在很多問題，如果想在短期内得有技術的提升與有效的運用需要從線性和非線性上去進行深入的研究。
人工智能圖像識别技術中的非線性降維形式在人臉識别、農業生物發展以及能源工程中得到了廣泛的運用，提升了資訊擷取的效率。
資料
在人工智能領域中，在資料基礎上使用資料加密技術可以說是雙方資料傳輸中的鑰匙，保證了資料傳輸的安全性與準确性。
在人工智能圖像識别技術中，資料是非常重要的，是以在算法上一般是使用二次元的資料進行加密，經過随意的排列配置設定，運用56長度得到秘鑰對資料進行加密，最後還要經過換位與替換進行運算，最終成為加密資料源。
在人工智能領域中，當加密資料源生成後，需要對每一組資料進行19步處理，每一步的輸出是為了下一步的輸出做準備，經過初始置換完成加密。
是以，在人工智能領域圖像識别技術中，資料加密可以更好的保障資料在傳輸過程中的安全性。
電子郵件
電子郵件是資訊傳遞的重要載體，雖然在目前的使用範圍較小，但是依然是傳遞資訊的重要手段。
現如今的資訊網絡技術十分發達，但是也些不法分子會利用電子郵件功能去盜用模仿他人的資訊獲得非法盈利。
而圖像識别技術在電子郵件中的應用可以確定資訊的安全性，通過資料加密使電子郵件安全系數更高。
五、人工智能圖像識别技術的展望
随着時代的發展，科學技術的進步，人工智能中的圖像識别技術也在不斷的更新、優化、完善，進而使圖像識别技術得到了更好的發展。
目前的圖像識别技術雖然精準且先進，但是依然有着很大的優化空間，是以要充分的了解人工智能中的圖像識别技術才能發揮出該項技術的優勢，為人類生存發展提供更多的便利。
圖像識别技術朝着超高分辨率與急速傳輸的方向發展
目前的人工智能領域中，圖像識别技術雖然已經具備高清晰度、超強資訊處理能力、失真量小的的特征，但是任然會存在很大的誤差，這對資訊識别處理有一定的影響。
之是以出現這種問題有很大部分原因在于電腦計算機硬體裝置上，以及圖像識别技術資訊采集處理能力的影響。
而在未來發展程序中，圖像識别技術會突破這一障礙，并且在相關技術人員的努力與攻克中改善原有的技術功能。
随着計算機硬體設施的技術提升，圖像識别技術越來越趨于成熟發展勢态，在人工智能領域運用中出現的誤差也逐漸降低，極大程度彌補了相關行業的需求。
圖像識别技術朝着多元度方向發展
在人工智能中圖像識别技術是以二維模式識别為主，近幾年新一代的圖像識别技術雖然以三維識别為主，識别效果雖然有所提升，但是也不能完全的滿足現代社會的發展。
是以，未來的人工智能圖像識别技術應突破三維識别技術，多元識别形式出現是圖像識别技術未來發展中不可阻擋的趨勢，并以多角度識别優勢廣泛的運用到多個領域中，與人類社會生活、工作等聯系更為密切，發揮着舉足輕重的作用。
應用領域更加廣泛
人工智能中圖像識别技術目前給運用到交通、醫學、建築、農業、商業等多個領域中，但是随着時代的發展，随着圖像識别技術的不斷優化與完善，圖像識别技術在未來的應用領域将更加的廣泛。
随着人工智能在人類生活、工作中的普及，圖像識别技術的使用頻率大幅提升，進而獲得更大的收益。
是以，在未來的發展中，機械完全取代了人工操作，人工智能與圖像識别技術有了深度的發展。
總結
綜上所述，人工智能中的圖像識别技術是一種新興技術，被廣泛的應用到各個領域中，并且取得了很好的成績，是以也受到可衆多科研人員的高度重視。
随着時代的不斷發展，大陸已經步入了資訊化時代，人工智能已經代替了原始人工操作形式，極大程度提升了人們生活、工作的便利與便捷。