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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术

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人工智能算法优化助力计算机图像识别精准度提升

张路风

邯郸市交通建设投资管理中心，河北邯郸056002

摘要：在人工智能技术飞速发展的今天，计算机图像识别精准度显著提高。人工智能的算法优化对这个过程起到

至关重要的作用。算法优化在提高识别速度的同时也显著地增强了识别准确率与模型泛化能力。文章将从算法优

化定义、目的以及主要方法等方面进行论述，分析算法对于提高图像识别精准度的效果，并从数据预处理以及特

征提取等方面提出相关优化策略、分类器设计和深度学习用于图像识别。

关键词：人工智能；算法优化；图像识别；精准度；深度学习

中图分类号：TN929.5

0引言（例如，学习率、正则化参数），使得算法在不同条

件下保持最佳性能。三是多采用加速技术例如并行计

在如今互联网盛行的大环境中，图像辨识技术成

算和GPU加速来提高运算速度。优化后的图件数据通

为人工智能领域研究的重点，并被广泛地应用到安全

过对输入数据的清洗、增强、降噪等处理，使模型能

监控和医疗诊断等众多行业。但是常规图像辨识手段

较好地提取出数据的有效信息。四是算法优化涉及模

往往面临着实时性虽强却准确度不够等问题，不适应

型的训练过程，如选取适当的训练集与验证集，采用

精准识别日益增长的要求。在此背景下，优化算法对

早停（earlystopping）策略来避免过拟合等。五是

增强人工智能图像辨识能力起着至关重要的作用，优

通过算法压缩与剪枝技术降低了模型计算量并增强了

化后的图像辨识技术既提高了辨识的准确度又加快了

其在嵌入式设备这类计算资源有限的场景中的使用。

辨识的速度，还加强了图像模型泛化能力与精确度，

（3）算法优化对图像识别的影响

使其能够更加有力地推动社会前进。

算法优化在图像识别中有很多作用，表现为提高

1人工智能算法概述

识别速度，精度以及鲁棒性等。优化算法可以用较少

（1）算法优化的定义与目的的计算时间对较多图像数据进行处理，提高了系统实

将当前算法进行深度调整和再构造的过程称为算时性。同时，优化后的算法还能通过细致的特征抽取

法优化。这涉及对算法参数进行精细的调整或者是对和数据增强等手段，提高识别准确度，并减少误识率，

创新运算路径的深入研究，目的是全面提升算法的性特别是在处理复杂背景的情况下、当模糊图像或者多

能，包括但不限于运算效率、准确性和适用性。这一变光照时，该优化算法可以表现出更强适应能力。同

流程的根本目的是促进系统运行效率的提高、降低计时，该优化算法能增强模型泛化能力，使图像识别系

算资源依赖、缩减处理时长并提高输出结果精确度和统面对种类繁多、来源多样的图像数据都能保持高识

模型稳健性。优化的类别不仅仅是提高计算速度，还别率。另外，通过算法优化，可以在高维度的特征空

涉及错误率降低和模型泛化能力提高。优化