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在未来人工智能的几个发展方向或趋势!
作者:   新万博   

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  其实现在大家对于人工智能(ArtificialIntelligence),简称AI。已经是不在陌生的了,而我们说的AI其实就是在研究、发展和扩展人类智能理论、方法、技术和应用系统是一门新兴的技术科学。

  人工智能是人类意识的信息过程,思维的模拟。但它不是人类的智慧,它可以像人类一样思考,也可能超越人类的智慧。但是这种自我思考的先进人工智能也需要在科学理论和工程上取得突破。人工智能自诞生以来,其理论和技术日趋成熟,应用领域也在不断扩大。可以想象,人工智能带来的未来科技产品将成为人类智慧的容器。正因为如此,人工智能得到了广泛的应用。

  1、机器视觉:人工智能使机器能够执行需要人工处理的任务。而这些任务需要做出一定的决策,机器必须能够根据当时的环境做出比较好的决策。这将需要一个计算机不仅可以计算,也可以有一定的情报。为了对周围环境做出好的决策,您需要分析周围环境,也就是说,机器可以看到周围环境并理解它们。就像人们一样。因此,机器视觉是人工智能中一个非常重要的领域。

  机器视觉在许多场合扮演重要的角色在人类视觉感知,如精确的感知规律的,危险的场景感知,感知无形的对象,如机器视觉优势更加突出。目前,机器视觉已广泛应用于零件识别与定位、产品检测、移动机器人导航遥感图像分析、安全分割、监控与跟踪、国防系统等领域。它们在机器视觉发展中的应用起到了相辅相成的作用。

  2、指纹识别:指纹识别技术与人的指纹相对应。通过将他的指纹和预先保存的指纹进行比较,可以验证他的真实身份。每个人(包括指纹皮肤纹理图案、断点和交叉点各不相同,也就是说,是唯一的,一生不变。只有依靠这种独特性和稳定性,我们才能创建指纹识别技术。

  指纹识别主要是基于人的指纹模式、细节等信息来识别操作者或操作者。由于现代电子集成制造技术和快速可靠的算法研究,它已经开始进入我们的日常生活。它已成为生物检测领域中最深入的研究、最广泛的应用和最成熟的技术。

  指纹识别系统模式识别技术在人工智能技术的应用。模式识别是指通过处理和分析表示事物或现象的各种形式的信息(数字、文字和逻辑关系)来描述、识别、分类和解释事物或现象的过程。显然,指纹识别属于模式识别。

  3、人脸识别:通过对人脸视觉特征信息的分析和比较,进行人脸识别,特别是计算机身份识别技术。人脸识别是计算机技术的一个研究热点。它属于生物特征识别技术,包括人脸跟踪检测、图像放大自动调整、夜间红外检测和曝光强度自动调整。正是生物体(特别是人类)的生物学特性才能区分生物体和个体。

  人脸识别技术是基于人脸特征的,用于输入人脸图像或视频流。如果有人脸,则给出每个面部的位置和大小以及各主要面部器官的位置信息。根据这些信息,进一步提取每个脸中包含身份,并与已知的面孔,以确定每个面。

  百度的人脸识别技术加上支付场景有两个层次的解释。首先是通过映射技术和业务方面创建一个更丰富的购物场景。目前,我们大多数的购物支付场景都遵循通常的方法:代码、命令。脸在很大程度上能促进贸易安全与速度,是未来的必然趋势。

  4、视网膜识别:视网膜是眼睛底部的血细胞层。视网膜扫描是利用低密度红外捕捉视网膜独特的特征,捕捉血细胞的唯一模式。

  视网膜也是一种用于生物识别功能,有些人甚至认为视网膜是比虹膜独特的生物学特性,在激光眼科视网膜识别技术要求获得视网膜的独特性的特点。

  虽然视网膜扫描是高度技术性的,但视网膜扫描可能是最古老的生物测定技术。在20世纪30年代,研究产生了关于人眼后部血管分布的独特性的理论。进一步的研究表明,即使在双胞胎中,血管的分布也是唯一的。除了患有眼病或严重的脑损伤外,视网膜的结构在整个生命中都是稳定的。



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