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人工智能在模式识别方面的应用
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摘 要:在科学技术和人工智能技术飞速发展的背景下,模式识别被广泛应用在各大领域,这种技术的出现也为人们生活和生产提供了极互的浅层处理阶段,稳健性比较差,存在较大的干扰因素,在不确定的环境中,无法实现稳定性。在语音识别中涉及到的环节比较多,包括语音处理、杂音去除、声学特征提取、模式匹配等。众所周知,语音信号复杂多变,需要在特定的条件下才能获得理想效果。但在实际应用中受到远场、方言、噪声、标点等因素的影响,大大降低了语音识别的精度。
目前,在语音识别领域普遍认为识别精度超过97%,该数值多为人工评测的结果,需要在绝对安静的封闭场所,才能达到97%。要先提升语音识别的鲁棒性,既要合理优化技术,也需要优化产品。具体而言可从以下两个方面同时入手:
第一,增加在语音、麦克风阵列、说话人分离等领域的投资力度,然后结合后端语义来提升对上下文的理解,以保证语音识别的精度。
第二,对产品设计进行优化,通过人工智能的交互,促使语音识别更加精准,可更好地理解人类语言,实现自然交互。或者通过人工智能的深度学****技术,对语音识别相关数据进行大量训练,提升语音识别的效率和准确性。 在数字识别中的应用
手写数字在过去银行业务、邮政编码识别等方面有较大的作用,但受到个体人员的差异性,以及业务工作量较大的影响,在识别数字方面经常发生差错,识别难度也比较大,造成的损失也比较大。人工智能在数字识别中应用时,对手写数字进行智能识别是重中之重。但为了精确识别出这些数字,需要对很多手写数字进行收集识别,针对的并不只是银行业务和邮政编码业务,而是需要面向社会各种类型繁杂的行业,对收集好的数字信息再进行归类分析,找到一些相似点或者共同点,通过大量分析运算,人工智能即便在面对复杂多变的手写数字时,也可以快速准确地识别出来。
在人脸识别中的应用
在模式识别领域中,个人身份识别是重中之重。近年来,人脸识别技术愈发先进,为身份识别提供了新的技术,被广泛应用在各大领域。在生活生产中,到处可见身份识别设备,人脸识别被广泛应用在各大领域。人脸识别的过程包括:先对人的面部进行全面扫描,然后对面部一些特征进行分析,再将识别出来的特征和数据库中的样本进行对比,从而确定人员身份。将人工智能应用到人类识别中,可大幅度提升识别的准确性和效率,具体应用步骤如下:
第一步,构建人脸识别数据库。人工智能和采集到的实时图像进行对比分析,以判断识别对象是否在数据库中。如果存在,就会立即给出识别对象每个面部的位置、大小及相关信息。
第二步,精确定位面部特征。对识别对象人脸上的面部特征进行检测,并进行集中处理。
第三步,对比分析。人脸对比分析,需要立足在采集到的面部特征和人脸数据库之上,通过对比二者的信息,来识别身份。
在交通网络识别中的应用
在驾驶车辆时经常会遇到一些问题,比如,如果长时间驾驶,驾驶人员容易疲劳,从而引发交通事故。无人机驾驶的出现有效解决了这一问题。无人机驾驶就是人工智能在交通网络识别中应用的主要体现。通过传感器,将车辆行驶的道路、周围环境、障碍物等信息及时传输到数据处理中心,通过人工智