第4期2021年2月No.4February，2021
0 引言
在很早以前的社会活动中，人类主要通过感知器官来获取外界事物信息，比如视觉、听觉、触觉等。而在获取信息过程中，眼睛起到了非常重要的作用，相关数据表明，人类获取的全部信息中，有超过8成是通过眼睛获取的，眼睛在人类获取信息中占据了非常重要的地位。伴随着社会进步以及科学技术水平的不断发展，人们所能够观看到的物质空间更为庞大，大到无边无际的宇宙空间，小到分子、原子等微观粒子，得益于科技的力量，人类可以观察到更加广泛的物质信息，在这些科学技术中，计算机技术发挥了重要的作用。随着计算机技术的不断发展，依托于计算机的图像识别技术被人们提出，并获得了快速发展，希望通过计算机图像识别技术能够实现与人类眼睛同等的功能，对外界事物信息进行获取。现阶段，计算机图像识别技术已经逐步深入到许多行业领域中，为推动行业创新与发展发挥了重要的作用。本文重点分析了计算机图像识别技术特征，探讨了当下计算机图像识别技术发展现状，提出加强计算机图像识别技术进一步发展的策略，为推动计算机识别技术获得更大进步提供帮助。 1 计算机图像识别技术内涵及特征1.1 计算机图像识别技术内涵
从字面意思来理解，计算机图像识别技术是指依托于计算机，通过对图像的分析与处理，实现对不同形式的目标
以及图像进行识别的技术[1]
。
计算机图像识别技术的工作方式是先获取待识别图像特征，之后再于数据库中的图像信息进行对比，当两个图像特征具有较高的相似度时，则判定为相同的图像。比如说计算机在进行人脸识别时，先对人脸的特征进行读取和分析，获取眼睛形状、眼间距等脸部特征数据，再和数据库中的图像信息进行比对，从而完成对人像的识别。从计算机图像识别技术的工作过程来看，获取图像特征是完成识别过程非常重要的一个环节，当图像的特征较多且较为显著时，计算机识别图像的准确性和效率也会大大提高。计算机在进行图像处理时具有较高的效率，同时不会造成图像失真，还拥有传输效率高、储存方便等优势，表现出
了非常好的应用价值[2]
导电膜。
1.2 计算机图像识别技术特征
第一，可以快速处理庞大数据信息。计算机图像识别技铁氟龙押出机
作者简介：尹雅楠（1981— ），女，天津人，讲师，硕士；研究方向：计算机软件。
摘 要：计算机图像识别技术具有数据信息处理速度快、图像识别准确性高以及灵活性好等特征，拥有良好的图像传输速度
和图像处理品质，广泛应用在医疗领域与交通领域，为了促使计算机图像识别技术的进一步发展，要加强图像传输品质、设计和开发专用的图像处理芯片、注重计算机图像识别新技术理论的应用、向人工智能方向转变。关键词：计算机；图像识别技术；现状；策略计算机图像识别技术现状及优化策略研究
尹雅楠
（天津商业大学宝德学院，天津 300384）
术的实现是建立在计算机基础上的，而计算机本身就拥有庞
大的数据信息处理能力，与此同时计算机系统还包含有多个数据库，因此本身就具有庞大的数据资源。在利用计算机进行图像识别时，尽管需要识别的图像特征非常复杂，然而只要有优秀的硬件以及软件的支持，计算机图像处理技术都能够在较短的时间内完成识别。第二，拥有非常高的图像识别准确性。进入新世纪以来，社会经济快速发展的同时，科学技术水平也取得了巨大的成就，在社会上的影响力也越来越大。在图像识别领域，以往的图像识别方式已经过时，必须要借助计算机系统提供图
像识别的效率和准确性。当下计算机能够十分迅速和精准地处理各种数据信息，而依托于计算机技术的图像识别技术也表现出了非常好的精准性[3]。第三，拥有非常好的灵活性。计算机图像识别技术是通过计算机内部中的各项计算来完成的，计算机在获取图像信息以后，会对局部特征进行放大，再运用专业的图像算法来处理，具有非常好的灵活性。2 计算机图像识别技术发展现状
从20世纪20年代开始，世界上一些国家就已经进行了图像识别技术相关科技领域的研究工作，同时对图像的传输也同时被提了出来。最早期的图像传输是通过电缆来实现的，传输效率非常低下，往往完成一个图像的传输至少需要
历经数个小时[4]
。为了解决这样的问题，科研人员对图像处理技术进行了优化，将互联网系统应用到其中，显著提升了图像处理效果，在图像传输效率以及图像处理水平上都获得了巨大的进步。紧接着发展到20世纪60年代，计算机技术得到了质的突破，计算机系统更加完善和高效，数据处理速度也显著提升，推动了计算机图像识别技术的进一步发展，既有效提升了图像传输的效率，也改善了图像处理的品质，同时计算机系统还能够实现对图像的不失真压缩，在确保图像品质不降低的情况下节约了大量的存储空间，由此也促进了计算机图像识别技术在更多领域获得广泛应用[5]。比如说医学方面的CT 技术就是依托于计算机图像识别技术实现的，CT 技术先获取图像部位的数据信息，通过计算机技术的处理生成新的图像。
伴随着现代社会的不断发展，计算机图像识别技术的应用范围也越来越广泛，在社会发展中的价值也越来越显著，像医疗领域、交通领域等都与计算机图像识别技术产生了紧
无线互联科技
Wireless Internet Technology
第4期2021年2月
No.4February，2021
密的联系。伴随着智能化发展的逐步深入，计算机图像识别
技术对人们的日常生活与工作也产生了重大影响，语音、图像以及视频的传输都可以在计算机上完成。现阶段，计算机视觉技术的具体运用主要体现在以下方面：
第一，医学领域。在医学领域有许多扫描的设备，对人体某个部位进行扫描，获取特征图像，之后利用计算机处理系统转化成新的图像，医生通过对图像信息的识别来确
认患者的病情[6]
。
CT 机以及核磁共振就是非常典型的应用实例。
第二，交通领域。现如今人们生活水平越来越高，私家车数量不断增高，道路交通压力越来越大，将计算机图像识别技术应用到汽车导航上，提高道路规划的合理性和科学性，不仅为车主带来便利，同时也有效避免了道路交通拥堵产生。
3 计算机图像识别技术发展策略
现阶段，计算机图像识别技术在许多领域获得了很好的应用，也发挥了巨大的价值，然而相关技术部分还不成熟，仍然需要进一步完善。3.1 加强图像传输品质
当下，受到计算机软件以及硬件水平的影响，在进行图像处理时依旧不能够实现预期的目标，比如说图像清晰度不足、图像处理速度较慢等，这些都会影响到计算机图像识别的效果。因此，为了推动计算机图像识别技术的进一步发展，必须要加强图像传输品质，并确保拥有更高的处理速度以及更好的分辨率。
3.2 设计和开发专用的图像处理芯片
ctp版材当下，计算机图像识别技术主要是依托于庞大的矩阵运算来实现的，然而目前计算机发展的主要方向是偏向于浮点
计算，在开展庞大的矩阵运算时往往会出现运算效率低、性
能无法充分发挥等问题[7]
，
为此，设计和开发专用的图像处理芯片非常有必要，可以显著改善运用的便捷性。3.3 注重计算机图像识别新技术理论的应用
后视镜套
伴随着现代科学技术水平的飞速发展，技术更新的步伐不断加快，新技术的发明促使了以往理论体系的更新和完善，计算机图像识别技术与理论之间也存在这种逻辑关系，怎样在现代科技不断发展的社会背景下挖掘出一个符合计算机图像识别系统发展的模式，是当下图像识别领域必须要重视的问题。目前，各种新的计算机图像识别技术以及理论被不断创造出来，例如遗传计算处理体系、小波分析等，专业人员必须要加强这方面的研究工作，将其作为计算机图像识别技术接下来的发展重点。3.4 向人工智能方向转变
尽管当下人工智能技术还处于初步发展阶段，但已经表现出了较强的发展前景，也为计算机图像识别技术发展带来了良好的发展机会，语音识别、人脸识别等新技术层出不穷，改变了以往计算机信息检索以及整理方式，大数据的产生，让数据不再局限于固定的物质中，促使其发展为云数据库，信息智能化程度更高。4 结语正交相移键控
综上所述，我国计算机图像识别技术起步虽晚，但在许多行业领域中获得了充分的应用，表现出了非常好的发展前景。当下计算机图像识别技术应当加强与人工智能的联系，利用人工智能带来的发展红利，促使计算机图像识别技术在未来获得更好的发展。
Research on the status quo and optimization strategies
of computer image recognition technology
Yin Yanan
（Tianjin University of Commerce Boustead College, Tianjin 300384, China ）
Abstract：
Computer image recognition technology has the characteristics of fast data information processing speed, high image recognition accuracy and good flexibility. It has good image transmission speed and image processing quality. It is widely used in the medical and transportation fields. In order to promote the development of computer image recognition technology. For further development, it is necessary to strengthen the quality of image transmission, design and develop special image processing chips, pay attention to the application of new technology and theory of computer image r
ecognition, and transform to artificial intelligence.Key words：
computer ；image recognition technology ；status quo ；strategy [参考文献]
[1]曹永峰，赵燕君.基于GA-BP 神经网络的计算机智能化图像识别技术探究[J].应用激光，2017（1）：139-143.[2]张晓娟，高瑾.计算机图像识别技术的应用及细节问题阐述与分析[J].电子技术与软件工程，2016（6）：89.[3]单鹂娜，李大勇.金相组织计算机图像处理与识别技术研究现状[J].中国铸造装备与技术，2005（1）：4-7.[4]宫铭.计算机图像识别技术的应用及细节问题阐述与分析[J].信息与电脑（理论版），2019（1）：7-8.[5]李亚奇.计算机图像识别技术的发展现状与应用实践[J].信息与电脑（理论版），2019（14）：30-31，34.[6]邹栋，颜飞.计算机图像识别技术的发展现状与应用实践[J].计算机产品与流通，2017（9）：13.
[7]周艳萍，张淑娟.关于计算机智能化图像识别技术的一些探析[J].电子技术与软件工程，2014（4）：116-117.
（编辑 何 琳）
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