浅析计算机人工智能识别技术应用

伴随信息技术的迅猛发展及计算机的广泛普及,近年来人工智能在诸多行业领域得到推广,由此也要求计算机要具备更强劲的视觉、语言感知等能力,进而为人们生活、工作创造更多的便利。现阶段我国人工智能识别技术得到了广泛的应用,但在实际应用中依旧存在诸多问题,倘若不解决这些问题势必会对计算机人工智能识别技术的应用带来不利影响。文章通过阐述人工智能识别技术及人工智能识别系统,对计算机人工智能识别技术的实践应用展开探讨,旨在为研究如何促进计算机人工智能识别技术的科学合理应用提供一些思路。     

基于ECA-ResNet的入侵检测模型研究

随着网络技术的不断普及,人们的生活变得十分便利。入侵检测作为网络安全的一项重要技术,随着机器学习的发展,很多学者将机器学习用于入侵检测。深度学习作为当下的热门研究领域,在计算机视觉方面有着出色的表现,卷积神经网络能够学习数据的特征,对数据进行分类。由于ResNet通过增加残差结构在卷积神经网络中能够增强模型的稳定性,文章提出一种基于ECANet-ResNet的网络入侵检测模型。现在的很多数据集都存在数据不平衡的问题,导致模型检测结果不理想,文章使用SMOTETomek混合采样算法对数据集进行处理,增大小样本数据的比例,结果显示比未处理的数据集准确率有所提高。通过实验对比分析,此模型具有较高的准确率、精确率和F1值。     

计算机视觉技术在物流领域中的应用

在计算机视觉理论和原理分析基础上,对计算机图像处理及识别技术在物流配送中心中的应用进行了探讨,介绍了该系统的硬软件结构,对应用中的关键技术进行了分析。准确识别商品包装外观,快速进行商品自动分拣,满足流水线上实时性要求．成为决定物流配送中心商品在线检测与识别系统获得成功的关键。     

RFID在智能交通领域的应用

RFID（射频识别技术）采用大规模集成电路技术、识别技术、计算机及通信技术，通过读写器和安装在载体（车辆或设备或人员）上的RFID卡，构成RFID系统，实现对载体的非接触的识别和数据信息交换．RFlD技术已广泛应用于交通、公安、路政、物流管理等领域＋本文主要介绍该技术在智能交通领域的几个主要应用。     

条码与自动识别技术

自动识别技术是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术。自动识别技术近几十年在全球范围内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条(卡)技术、光学字符识别、系统集成化、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。当今信息社会离不开计算机，正是自动识别技术的崛起，提供了快速、准确地进行数据采集输入的有效手段，解决了由于计算机数据输入速度慢、错误率高等造成的“瓶颈”难题，因而自动识别技术作为一种革…     

颜色检索在饭菜识别系统中的应用研究

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，越来越多的新应用不断出现，人们正逐步迈入一个全新的自动化的社会。本文介绍的饭菜识别系统是餐厅自助售饭系统的一个子系统，整个系统集饭菜识别、体积测量、饭菜计价和RFID售饭于一体，适用于各种较大规模餐厅，整个系统所采用的技术包括基于颜色的图像检索、摄像头标定、三维重建和RFID等。     

可视化技术在物流监控系统中的应用

一、可视化技术可视化又称视觉化,是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机图形学、图像处理、计算机视觉、人机交互、计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术,包括科学     

基于分形理论的显著区域检测

显著性区域检测在计算机视觉领域已成为一个热门的研究问题,它在图像分割,目标检测和识别等很多领域有着十分重要的应用。本文提出一种基于分形理论的显著性区域检测算法。该算法通过窗口的分形维数的计算确定候选显著性区域,利用RC算法计算候选区域的对比度实现显著区域的检测。该算法简单,高效,并且可以产生全分辨率的显著性图。在国际上现有的公开测试集MSRA-B上,该方法在显著区域检测上取得很好的效果。     

基于深度神经网络的眼周识别方法研究

近年来,少限制环境下的生物特征识别技术成为研究热点,眼周识别作为新兴的生物特征识别技术越来越受人们关注。基于深度神经网络的眼周识别方法相较于传统方法能更好地提高眼周识别性能。通过提出一个基于ResNet20和softmax的眼周识别方法,在两个公开的眼周数据集上实验验证得到在UBIPr数据集上的EER值为8.19%,在UBIRIS.V2数据集上的EER值为13.18%。与传统的眼周识别方法相比,文章提出的眼周识别方法取得了较好的眼周识别效果,为深度神经网络的眼周识别方法发展提供持续动力。     

计算机人工智能识别技术应用研究

本文主要分析了计算机人工智能系统和计算机人工智能识别技术的概念,在此基础上对人工智能识别技术进行了分类,包括"有生命"的识别技术和"无生命"的识别技术。通过对计算机人工识别在指纹识别、语音识别、视觉识别中的应用,指出了在不同应用中存在的问题,这对于计算机人工智能识别技术的应用发展具有一定的参考价值。