深度学习、图像识别的基本概念

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。

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