基于深度学习的图像识别技术综述

图像识别技术概述 图像识别是人工智能的一个重要领域，旨在模拟人类图像识别活动的计算机程序。为了实现图像识别，人们提出了不同的图像识别模型，例如模板匹配模型。该模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。 图像识别技术可以分为多个方向，包括图片分类、图片中字符识别、目标检测、人脸识别、艺术风格等。其中，图片分类问题是计算机视觉领域的一个核心问题，具有大量实际应用案例。典型的计算机视觉问题（如无体检测、图像分割）可以退化为图像分类问题。 在caffe框架中，图片分类问题可以通过MNIST、CIFAR10、ImageNet等数据集来实现。MNIST是一个大型的手写字体数字数据库，广泛用于机器学习领域的训练和测试，由纽约大学YannLeCun教授整理。MNIST包括60000个训练集和10000个测试集，每张图都已经进行尺寸归一化、数字居中处理，固定尺寸为28像素*28像素。 LeNet-5是一个经典的深度学习模型，由YannLeCun最早提出，并应用到邮政编码识别中。卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为S-元和C-元。S-元聚合在一起组成S-面，S-面聚合在一起组成S-层，用Us表示。C-元、C-面和C-层(Us)之间存在类似的关系。 在卷积神经网络中，Us为特征提取层(子采样层)，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；Uc是特征映射层(卷积层)，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。 图像识别技术是人工智能的一个重要领域，通过不同的模型和算法来实现图像识别。caffe框架是实现图像识别的重要工具之一，通过MNIST、CIFAR10、ImageNet等数据集来实现图片分类问题。卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成，可以用于图像识别中。