深度学习在图像识别中的应用与研究

需积分: 30 25 下载量 57 浏览量 更新于2024-08-08 收藏 4.42MB PDF 举报
"1图像的特征提取-2020考研复试综合面试讲义" 本文主要探讨了图像识别领域的核心概念——特征提取,并将其应用于深度学习的框架中。特征提取是图像分析的关键步骤,通常分为底层特征提取和高层特征提取两部分。底层特征包括颜色、形状和纹理等基本元素,这些特征计算简单且稳定性高。高层特征提取则涉及语义理解,更加抽象,通常基于深度学习模型来实现。 深度学习,尤其是深度神经网络,因其能够学习到图像的多层次表示,而成为当前图像识别领域的主流技术。相较于传统的浅层网络,深度网络能够以更高效的方式表示复杂的函数关系,从而能够学习到更深层次的特征。例如,卷积神经网络(CNN)通过多层卷积和池化操作,可以从图像中自动提取出从局部细节到全局模式的特征。 论文详细介绍了深度学习的发展历程,强调了深度学习结构相对于浅层网络的优势,如更好的泛化能力和对大量数据的高效处理能力。此外,论文还深入剖析了限制性玻尔兹曼机(RBM)和卷积限制性玻尔兹曼机(CRBM)的工作原理及其训练过程。这两种无监督学习模型能够用于预训练深度网络的权重,从而初始化深度网络,改善其在后续有监督学习阶段的性能。 论文的主要贡献之一是将深度学习与支持向量机(SVM)结合,构建了一种多层分类模型。通过RBM预训练获取的特征,再利用SVM进行分类,这种混合模型在样本数量有限的条件下,相比于单独使用SVM或深度信念网络(DBN)表现出更好的性能。通过对不同参数(如样本数、网络层数、节点数)的调整,研究了它们对识别准确率的影响,进一步优化了模型的结构和性能。 该篇硕士研究生学位论文详细阐述了图像识别技术,特别是如何运用深度学习提升识别的准确性和速度。通过将深度学习的理论与实践相结合,论文不仅提供了理论分析,还通过实验证明了提出的深度学习-SVM模型的有效性,对于理解和改进图像识别算法具有重要的参考价值。
2024-12-09 上传