神经网络的图像识别技术及方法分析_陈雪

1、2016年 1月上神经网络的图像识别技术及方法分析 陈 雪 (91550部队, 辽宁 大连 110623【 摘 要 】 神经网络图像识别技术属于图像识别中一种新型技术, 主要是基于传统图像识别方式及基础, 同时结合了神经网络算法的图像识别 方式 。 神经网络图像识别首先是提取图像特征, 再将所提取的图像特征发送于神经网上, 用识别器对其进行深层识别 。 或是 BP 神经网络图像 识别方式无须进行图像提取, 是将图像数据直接用作神经网络识别器输入 。 本文详细分析了神经网络图像识别技术及其方法分析, 并提出实用 性应用策略 。【 关键词 】 神经网络; 图像识别; 识别技术【 中图分类号 】 T

2、P391【 文献标识码 】 A 【 文章编号 】 1006-4222(2016 01-0039-02图像识别关乎大量信息运算 , 其间应具备极强的处理速度 及识别精度 , 神经网络实时性 、 容错性务必适应图像识别各方 面要求 。 BP 神经网络算法可对旋转畸变图像展开有效定位及 识别 , 其间改进算法可将附加动量项及其自适应学习速率充分 融合 , 这样可确保网络陷进局部极小点 , 同时提升其网络训练 速度 , 神经网络图像识别方式经诸多实践表明其有效 、 可行 。 1神经网络图像识别技术概述图像处理及其识别主要是对具体图像展开各方面转换及 变换 , 以此实现识别 , 这主要是因为图像二维空间

3、信息 , 这其 中存在大量信息 。 图像处理是信号阻抗匹配与幅值调节 , 加上 数字化和滤波及分割等 。 图像识别传统方式为相关法及不变 矩法和投影法 , 近年关于人工智能理论方面研究持续增多 , 计 算机技术水平快速提升而使其被神经网络图像模式识别广泛 应用 。随着图像技术基础理论研究的不断发展 , 其数量巨大且 运算速度极快 , 算法严密且具备良好的可靠性 , 这时其集成度 高且智能性极强 , 这些特征中各类应用图文系统对国民经济 方面有着极大现实意义 , 其也正逐渐渗进人们的家庭生活 。 通 信及广播和计算机技术 , 加上工业自动化及国防工业和印刷及 医疗等方面新型课题都与图像技术息息相

4、关 。 图像技术现已成 为多种高新技术的汇流点 , 21世纪的图像识别技术会影响 至 国民经济和国家防务及世界经济等方面有着极大现实意义 。 2图像识别技术探析图像识别技术可谓是近代科学技术发展下一项重要的新 型技术科学 , 其主要内容是探析对象及其过程的分类及描述 , 图像识别提出的问题主要是探析使用计算机替代人们 , 而实 现大量物理信息的自动化处理 , 从而处理人们生理器官未能 识别的问题 , 这样可实现人脑力劳动替换 。 其主要是模式识 别 , 基于狭义理解模式识别为图像识别 。人工神经网络并非是非常严格的概念 , 人们总是将其间 大量且多个简单计算单元 , 或是单元之间存在的广泛连接

5、及 连接强度 , 这些均可按照输出入数据来实现算法及结构模式 的合理调节 , 属于人工神经网络 。 不同单元计算特性以及单元 间网络结构 , 或者是连接强度调节规律等 , 这些均形成了不同 人工神经网络模型 。 该模型信息分布储存及其并行处理和自 学能力等方面优势 , 以使其实现信息处理及模式识别和职能 控制 , 加上系统建模方面的广泛应用 。 特别是误差反向传播算 法多层前馈网络 , 其间可随意精度接近任意连续函数 , 因此多 用于非线性建模和函数接近与模式分类等 。 3BP 神经网络结构和改进算法BP 神经网络是目前神经网络使用最广泛的结构 , 它是单 向传输多层 , 属于前向网络 。 一

6、层或者是多层的隐层节点是其 输出节点最主要的形式 , 其同层的节点之间不存在耦合的问 题 , 在开展信号输入操作的过程中 , 其信号的传递过程中是通 过输入层节点诸葛传递到隐层节点的 , 最终传递至输出节点 , 在整个信号传输过程中 , 一个层的节点不会对下层的节点输 出工作产生影响 。作为 BP 神经网络中最为常用的算法 , BP 算法主要是对 一组样本实施输出转化 , 从而使其能够形成非线性优化 , 在应 用非线性 Sigmoid 函数实施处理 , 这其中存在三层神经网络可 于随意精度接近任何连续性函数 。 BP 网络理论及实际应用等 方面都较为成熟 , 但其间也存在诸多问题 , 如 :其

7、训练学习的 速度是比较慢的 , 在开展算法学习的过程中 , 很容易陷入到局 部极小点的问题当中 , 对学习效率产生影响 , 应用 BP 算法开 展计算 , 可以将网络的权值收敛到一个解 , 但这却不能确保所 求的误差小于平面全局的最小解 , 出现这种情况 , 该误差很有 可能是局部的极小解 , 为了有效的解决该问题 , 需要对算法进 行相应的改进 :通过附加动量法 , 能够促使在网络权值修正工 作中 , 对误差曲面上的变化趋势及误差对梯度的作用予以全 面的考虑 。 此方式于反向传播中 , 各个权值及阈值变化加上正 比于前次权值及阈值变化量值 , 从而形成新型权值及阈值变 化 ; 在应用自适应学

8、习速率法开展计算的过程中 , 学习率通常 会对权值空间中的权值进行控制 , 使其能够与梯度方向的变 化情况对应 , 也就是说学习率比较大时 , 相对应的学习速度及 会比较快 , 但是这也不排除个别的震荡情况 , 该问题的处理则 是于训练中自动调整学习速率 , 注重权值修正值检查 。4神经网络图像识别摄像仪或传感器等输入图像识别系统之后 , 其目标图像 不可与系统所有的参考图像全部相同 , 这主要是因为对应干 扰和放缩与旋转等问题 。 文中基于神经网络对畸变图像识别 进行深层分析 , 同时用 CCD 摄像头来采集图像信 息 , 在 这 过 程中改变摄像头方位采集最易出现畸变的图像 , 务必确保这

9、 些目标畸变信息全面 , 从而使得畸变图像所带有的信息组成 样本库 。 将样本库中的图像信息输进电脑 , 对此进行模至数的 转化 , 最终成为数字图像 , 运用数字滤波处理数字图像信息 , 确保其间不存在噪音或是杂质类信息 。 把样本图像数字信息 输进神经网络中进行训练 , 使其生成图像识别神经网络系统 。 图像识别时应用 CCD 摄像头识别图像采集 , 将其模型转为数 通信设计与应用 39 2016年 1月上字 , 再实施滤波处理之后 , 将其输入到网络识别系统当中 , 其 能够开展快速的计算 , 并且能够对结果进行识别 , 将神经网络 理论与图像识别技术相结合 , 能够有效的实现神经网络信

10、息 系统的一致性 , 并且能够将其在网络连接结果与权值上进行 存储 , 通过此种方式还能够促进管理效率的提升 , 并且对于知 识库的良好构建也具有积极的作用 ; 另一方面 , 神经网络系统 当中包含有图像信息处理的容错 , 在图形传感器受到干扰时 , 其中的容错功能能够实现自动识别 , 以便于系统能够正常的 工作与输出 , 大大提升了输出信息的准确可靠性 , 神经网络自 学习和自组织 , 这可促使系统合理识别不断变化的环境 , 可实 现不确定性信息图像识别 。 或是神经网络并行结构 , 以及并行 处理体系 , 促使信息快速处理 , 以适应图像识别对实时处理的 要求 。5结束语图像识别关乎大量信

11、息运算 , 其间应具备极强的处理速 度及识别精度 , 神经网络实时性 、 容错性务必适应图像识别各 方面要求 。 神经网络图像识别首先是提取图像特征 , 再将所提 取的图像特征发送于神经网上 , 用识别器对其进行深层识别 。神经网络识别图像可行性高 , 但是其间网络规模及复杂图像 目标识别等方面问题应给予深层研究 。 科学技术水平的不断 提升 , 可使得图像识别技术更能广泛应用于诸多领域 , 数字图 像处理技术发展前景可观 , 可发展为独立且具备强大生命力 的一门学科 。 本文就神经网络图像识别技进行了详细阐述 , 深 层分析了图像识别技术及 BP 神经网络结构和改进算法 , 基于 此进行了神

12、经网络图像识别 , 以期提升国内神经网络图像识 别技术水平及应用方法 。参考文献1姚 一 波 , 王 纪 亮 . 提 高 BP 网 络 训 练 速 度 的 研 究 J.信 息 技 术 , 2009(1 .2许延发 , 张 敏 . 改进的 BP 算法在多目标识别中的应用 J.光学精密 工程 , 2009(5 .3王宗炎 , 洪振华 . 网学习算法的改进及其在模式识别中的应用 . 南京 航空航 J.天大学学报 , 2008(11 .收稿日期:2015-12-20!宝鸡联通关口局融合工作探讨张晓兰(中国联通宝鸡分公司运行维护部, 陕西 宝鸡 721000 【 摘 要 】 随着中国电信行业新一轮重组的

13、完成, 由原来单一业务运营商变成全业务运营商 。 重组后各运营商普遍存在网络结构重叠 、 复杂的现状 。 建立统一的关口局, 实现网络互联是目前全业务运营商通信网络发展的必然趋势 。 本文以宝鸡联通为例, 介绍了关口局融合建设方案以 及融合中重点关注的问题 。 【 关键词 】 重组; 移动网; 固网; 关口局; 融合 【 中图分类号 】 TN915.02【 文献标识码 】 A【 文章编号 】 1006-4222(2016 01-0040-021关口局融合背景2008年电信运营商重组后 , 三大运营商由原来单一业务运营商变成全业务运营商 , 网络重叠 、 重复建设 、 设备利用率 低等问题随之而

14、来 。 现有的互联互通方式存在以下问题 :1.1路由复杂 、资源浪费 重组后 , 各运营商的移动网与固网均由各自的关口局来完成与其它运营商网间互通 。 这样势必会造成网络结构复杂 , 路由不统一 , 关口局与网间各互联关口局局间中继电路资源 不能共享等问题 , 同时网络运营成本及维护的复杂度也大幅 提升 , 网络结构复杂 。1.2计费复杂 、结算麻烦 移动网 、 固网与各运营商的网间结算均为独立结算 。 移动网和固网结算 、 计费标准不同 , 和其他运营商网间结算点不统 一 , 增加了网间计费 /结算工作的复杂度 。1.3不利于后期业务的开展各运营商的业务发展目标是全业务运营 , 从技术的发展

15、 及业务的推动角度讲 , 两张独立的网络在业务上要实现融合 是比较困难的 , 因此移动网 、 固网的网络融合势在必行 , 而两 网的融合直接需要建设统一的互联互通网关 。由此可见 , 以上存在问题将直接影响网络及业务的发展 , 关口局的融合工作已经成为非常迫切解决的问题 。2联通关口局融合方案探讨2.1联通融合关口局的目标架构中国联通网间关口局的目标架构原则上每个本地网成对 设置具有寻址功能的 、 业务融合的网间关口局 。 统一联通移动网 、 固网与其它运营商的互联点 , 以及统一的网间结算采集 点 。 此外 , 目标架构的网间融合关口局还应负责联通移动网与 固网之间的语音互通 。2.2联通关口局融合方案关口局的融合工作需结合网络实际现状 、 业务发展需求 , 在提升网络安全性的同时 , 提高资源的利用率 , 适应未来网络 建设 、 新技术发展的需要 。 由于联通各地的网络现状不同 , 融 合方案有以下二种 :方案一 :移动网建设有成对软交换关口局的 , 由于软交换