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将景物、图像、字符等信息经过预处理#xff0c;然后进行识别#xff0c;让计算机具…图像识别
图像识别概念
我们对图像进行一些列的处理将其有用的信息提取出来进行划分归类这就是图像识别。
图像识别目的
将景物、图像、字符等信息经过预处理然后进行识别让计算机具有机器视觉能够与外界进行交互具有类似人类所拥有的识别物体的能力这就是图像识别的目的。 图像识别的结果可以让机器更加智能扩展的方向如图像检索、图像推荐等。
图像识别发展的过程
文字的识别数字图像的处理与识别物体的识别。
图像识别中的特征提取
图像识别中的特征提取非常重要图像识别主要是根据图像的特征进行分类按照同一相似特征将图像分为一类另一相似特征分为另一类。 特征分为两类初级特征浅层特征和高级特征结构性特征。 初级特征形状特征、颜色特征、纹理特征。 高级特征根据底层特征抽取并学习得到的语义特征表现的很抽象如人的行为分析、无人驾驶、人脸分析等。
图像识别方法
传统方法为 模版匹配方法采用已知的模版与目标图像进行匹配比较贝叶斯分类法人工神经网络法等。 当前的深度学习用到的图像识别方法基于神经网络。
深度学习
深度学习基础理论
神经网络的基本理念是一个相互连接的单元所组成的系统这个系统能够对外界所输入的一些刺激做出反应继而激活整个系统。 深度学习是机器学习的一个新的分支它的目的是模拟人脑建立神经网络它可以使用多个信息处理层处理图像、文本以及声音等信息。通过模拟人脑的神经系统利用分层模型逐层对数据提取更抽象的特征表示这样的多层非线性信息处理可以运用到图像识别、模式识别、特征提取上低层次的特征可以形成高层次的特征这样的分层次结构可以成为深层结构。 研究学者在传统神经网络的基础上研究深度学习利用底层像素特征学习到更高层、更抽象的特征这些特征能够更好的表示属性类别和描述数据我们可以把深度学习认为是神经网络的延伸。 深度学习由多个神经元构成这一层的输入是上一层的输出底层到高层无干预的学习学习到每一层的抽象特征最后通过自动学习到的网络运用分类器进行识别。
深度学习可以概括为三个关键点
1深度学习包括多个非线性数据处理层 2深度学习自底向上学习到的特征越来越高级 3利用分层的思想通过学习底层的特征得到高层的特征。
