人工智能十大热门应用领域

从诞生以来,人工智能理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大。

1、机器视觉

机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用,如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等,机器视觉更突出他的优越性。

现在机器视觉已在一些领域的到应用,如零件识别与定位,产品的检验,移动机器人导航遥感图像分析,安全减半、监视与跟踪,国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。

2、指纹识别


指纹识别主要根据人体指纹的纹路、细节特征等信息对操作或被操作者进行身份鉴定,得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究,已经开始走入我们的日常生活,成为目前生物检测学中研究最深入,应用最广泛,发展最成熟的技术。

3、人脸识别

人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,人脸追踪侦测,自动调整影像放大,夜间红外侦测,自动调整曝光强度;它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息,并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。

而更深层次的是和大数据打通。尤其人脸大数据,无论在日常生活,还是商业运作上都是语音、动作之后最重要的数据之一,它更能够将个人大数据实现更大化的整合,甚至重建信用体系规则。

4、智能信息检索技术

数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统,随着应用的进一步发展,存储的信息量越来越大,因此解决智能检索的问题便具有实际意义。

5、智能控制

智能控制(intelligentcontrols)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。

控制理论发展至今已有100多年的历史,经历了经典控制理论和现代控制理论的发展阶段,已进入大系统理论和智能控制理论阶段。

6、视网膜识别


视网膜是眼睛底部的血液细胞层。视网膜扫描是采用低密度的红外线去捕捉视网膜的独特特征,血液细胞的唯一模式就因此被捕捉下来。

视网膜也是一种用于生物识别的特征,有人甚至认为视网膜是比虹膜更唯一的生物特征,视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。

虽然视网膜扫描的技术含量较高,但视网膜扫描技术可能是最古老的生物识别技术,在20世纪30年代,通过研究就得出了人类眼球后部血管分布唯一性的理论,进一步的研究的表明,即使是孪生子,这种血管分布也是具有唯一性的,除了患有眼疾或者严重的脑外伤外,视网膜的结构形式在人的一生当中都相当稳定。

7、虹膜识别


在包括指纹在内的所有生物识别技术中,虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。

虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术,未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用,也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来,市场应用前景非常广阔。

8、掌纹识别


掌纹识别是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。

掌纹中所包含的信息远比一枚指纹包含的信息丰富,利用掌纹的纹线特征、点特征、纹理特征、几何特征完全可以确定一个人的身份。因此,从理论上讲,掌纹具有比指纹更好的分辨能力和更高的鉴别能力。

9、专家系统

专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。

专家系统是早期人工智能的一个重要分支,它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。

10、自动规划

规划是一种重要的问题求解技术,它从某个特定的问题状态出发,寻求一系列行为动作,并建立一个操作序列,直到求得目标状态为止。

规划可用来监控问题求解过程,并能够在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。

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