人工神经网络在图像识别中的应用探析

"人工神经网络概述-easyarm-imx28硬件手册" 人工神经网络( Artificial Neural Networks, ANN)是模仿生物神经系统的计算模型，用于模拟人脑某些特性，尤其是信息处理能力。这种技术源于对现代神经生物学的研究，尽管不是真实的大脑再现，而是对其结构和功能的一种抽象和简化。神经元是神经网络的基本构建块，它们在人工神经网络中被称为“处理单元”或“节点”。 人工神经元模型通常表现为一个多输入单输出的非线性元件。如图3-1所示，它将多个输入信号通过各自的连接权重进行加权求和，然后通过一个非线性激励函数转换，这个函数限制输出幅度并通常包含一个阈值。权重代表了神经元间的连接强度，正值表示促进，负值表示抑制。阈值作为输入的一部分，可以视为另一个权重，影响激活函数的位置，增加了解决问题的灵活性。 神经网络的构成主要包括以下三部分： 1. 连接权重：对应生物神经元的突触，权重的大小决定了输入信息对总和的影响。 2. 求和单元：负责计算所有输入信息的加权和，即线性组合。 3. 非线性激励函数：将加权和转换为非线性输出，同时限制输出的范围。 在图像识别中，人工神经网络的应用尤为显著。成都理工大学卜富清的硕士学位论文探讨了基于人工神经网络的图像识别和分类，指出图像识别通常包括数据获取、处理和判别分类三个步骤。20世纪80年代出现的人工神经网络，以其并行性、分布式存储、容错性、自适应性和非线性处理能力，成为一种有效的智能模式识别方法。 论文中提到了两种神经网络模型在图像识别中的应用：BP（Backpropagation）网络和径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络。BP网络是一种常用的学习算法，通过反向传播来调整权重，适用于多层前馈网络。而RBF网络利用径向基函数作为隐层的激活函数，以实现快速、准确的分类。 BP神经网络在图像识别中的应用，涉及图像预处理技术和识别的基本原理。RBF网络则被用于医学图像的识别和分类，与其他方法进行了比较，显示出其在实际问题中的高效性和准确性。 人工神经网络在图像识别领域扮演着重要角色，通过学习和调整权重，能够处理复杂的图像特征，实现高精度的分类和识别任务。无论是BP网络还是RBF网络，它们都是神经网络算法在传统图像识别方法基础上的创新应用，为图像识别带来了更广阔的应用前景。