基于神经网络的图像识别与分类研究

"国内外的研究现状-easyarm-imx28硬件手册" 本文主要探讨了图像识别技术，特别是基于人工神经网络的图像识别与分类方法。在21世纪的信息时代，图像作为主要的信息载体，图像识别技术在计算机技术、多媒体技术的推动下取得了显著进步。神经网络技术，自80年代起逐渐兴起，如今已成为图像识别的重要研究方向，广泛应用于气象预测、智能交通、遥感分析和医疗诊断等领域。 传统的图像识别技术依赖大规模计算，运算量与运算精度之间存在矛盾。人工神经网络技术因其分布式存储和大规模并行处理能力，能够实时处理大量目标图像，同时具有高容错性，即使图像背景模糊或局部缺失也能进行有效识别。相比其他方法，神经网络在图像识别中的优势在于对先验知识需求较少，能处理复杂特征空间划分，且适用于高速并行处理。 图像识别经历了文字识别、图像信息处理和物体识别三个阶段，当前主要挑战包括如何组织和搭配图像处理过程，以适应特定任务。国内外的研究聚焦于提高图像识别的效率和准确性，特别是在复杂环境和多维图像识别中。 文章以成都理工大学卜富清的硕士论文为例，介绍了基于人工神经网络的图像识别方法。论文涵盖了图像预处理、神经网络模型（如BP网络和径向基函数网络RBF）、BP算法及其在图像识别中的应用，以及RBF网络在医学图像识别中的具体实践。实验结果显示，神经网络在图像识别与分类中展现出良好的实用价值。 图像识别技术结合人工神经网络在解决复杂识别问题上具有巨大潜力，尤其在实时处理和高精度识别方面。未来的研究将继续探索更高效、适应性强的神经网络模型，以应对多样化的图像识别需求。