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浅析深度学习在图像识别中的应用

图像识别技术经过多年的发展变化,在各个领域得到了广泛的应用,例如:文字识别、指纹识别、人脸图像识别、车牌号码识别、植物特征识别等。伴随着计算机技术的不断发展和大数据时代的来临,图像识别的领域不断扩大,对图像识别速度、准确度、范围、适用度等的要求也越来越高,传统的图像识别已不能完全满足这些要求。随着人工智能技术的不断发展,基于深度学习的图像识别已越来越成为人工智能技术领域的热点。一、传统图像识别方法图像识别主要是利用计算机技术对各种图像进行预处理、特征提取、分类识别等,从而理解图像内容,达到识别出图像的目的。见图1。图1所示,图像识别框架分为训练和测试阶段,[1]分别包括预处理、特征提取、对其分类及最后识别出图像结果。最具有代表性的传统图像识别方法主要有:K近邻分类、模板匹配、支持向量机、反向传播、小波变换和分形特征识别等,[2]对图像识别中的特征提取分为全局和局部特征提取。全局特征提取主要是从颜色特征、形状特征、纹理特征等方面进...  (本文共3页) 阅读全文>>

《科技经济导刊》2019年11期
科技经济导刊

计算机图像识别的智能化处理方法分析

计算机图像识别在安防管理方面具有重要作用,可以为人们的生产生活提供极大的便利。在计算机技术和人工智能的迅猛发展下,传统计算机图像识别技术已经不能满足市场应用需求,技术人员需要加强信息技术在计算机图像识别中的应用,通过智能化处理方法提升计算机图像识别的性能,满足市场应用需求。1计算机图像识别分析从本质角度而言,智能化图像识别是指通过计算机智能技术和图像识别技术的有效配合,提升计算机图像识别的效果和效率,使图像识别度有较大程度的提升。在图像拍摄领域,高感光度技术的出现提升了图像的清晰度,有效简化了拍摄流程,不再需要补光环节,摄像人员可以在较为黑暗的光线下拍摄清晰的图像。在此基础上,计算机图像识别的智能化处理能够对这类图像进行高质量的识别,使摄像人眼拍摄的图像呈现出原本的清晰度。在实际的计算机图像智能化处理中,技术人员需要提高对图像识别模式的重视,确保智能化处理技术可以实现推向的自动化处理与分析,从而提升计算机图像识别的效率和质量。一...  (本文共1页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2019年03期
电子技术与软件工程

计算机图像识别的智能化处理方法解读

1计算机图像识别相关技术的现状在当今时代,我国的计算机图像识别技术在实用性方面已经取得了令人瞩目的成就,但是我们对于它的应用以及研究还处于不成熟的初级阶段,目前这一技术只能简单的进行图像识别,它在一定程度上受到了电子信息技术以及计算机技术的限制,在智能识别图像上存在着许多缺点,例如如今的图像识别技术对于一些特定图像能够进行很好的识别,效果比较好,如果图像变得比较复杂或者是涉及的范围广大,这种图像识别技术就不能良好的识别图像。应用这项技术受到限制的原因主要是以下几点:(1)计算机技术不断发展,但是其软件并不能赶上时代的步伐。(2)要识别的图像比较复杂,计算机在识别过程中要进行的任务量比较大,这就会对计算机识别的精确度以及效率造成极大的影响,如今我国的计算机软硬件以及计算机设备并不能达到这一项目的要求,所以国内目前的计算机智能化的识别技术主要依赖的设备都是国外进口的,这就造成了我国对于计算机图像识别技术的研究没有那些发达国家深入,许...  (本文共1页) 阅读全文>>

《光谱学与光谱分析》2019年02期
光谱学与光谱分析

基于分子光谱图像识别的食用油快速分类研究(英文)

Introduction  Edible oil is a necessity of daily life,and it is very impor-tant to ensure the safety of edible oil because its quality great-ly affects people’s health.There are many kinds of edible oilsuch as the peanut oil,rapeseed oil,soybean oil,corn oil,teaseed oil,sesame oil and olive oil in the market.The nutrition-al valuesand prices of different kinds of edible oil in the mar-ket are different due to their d...  (本文共6页) 阅读全文>>

《电工技术》2019年04期
电工技术

基于图像识别的数据快速获取分析终端的研制

数据快速获取终端本质为软件,该软件主要配合红外测温工作,软件应用过程的自动化、智能化程度很高,省略了手动抄写记录数据环节,减少了工作量,还保证了数据与图像的匹配度。将该软件作为研究项目,相关人员要对技术原理和技术关键点、施工步骤、施工组织等内容进行了解,并制定参考机制比较大的施工方案。本文主要针对基于图像识别的数据快速获取分析终端进行研制。1 项目概况1.1 预期成果该软件主要用于数据快速记录分析,通常将其与红外成像仪结合起来使用,在软件开发中,必须依赖图像识别技术,该技术可以对数据进行识别,也可以分析保存测温图~([1])。该软件研发成功后,将其应用在变电站一次设备测温中,相关人员只需要按照预定路线便可快速完成测温工作,系统软件在此过程中,会发挥自动化优势,在自动记录数据同时,还会将其落实到对应的表格中,最终保存时,系统软件会根据数据类型和时间等命名。1.2 应用前景这种软件技术主要应用在一次设备维护保养中,应用对象可为敞开式...  (本文共2页) 阅读全文>>

《现代信息科技》2019年11期
现代信息科技

基于深度学习的图像识别研究

0引言深度学习指的是利用计算机算法对人脑的数据进行模拟分析、监控,更好地在实际生活中通过数据模拟出人脑的变化情况及神经的动态变化,为识别预测信息提供理论参考,图像识别研究就是在深度学习理论基础上对其进行的实践应用,本文将主要针对深度学习进行探究,同时针对基于深度学习的图像识别技术进行内容剖析,以及其作用及优缺点探究,为日后相应的技术革新和变革提供理论参考。1深度学习的内容深度学习即在大数据时代,随着人工智能的不断发展与工业化4.0时代的到来,通过计算机的使用探究大脑神经中的思考过程,利用大数据的变化模拟大脑思考过程,通过计算机中介进行系统呈现,将大脑神经的变化过程动态展现,能够为日后相应的脑类科学研究与数据应用理论提供参考。深度学习属于机器学习的范畴,主要是指对大脑神经的动态变化进行的研究,通过计算机的数据实现,就像飞机中的黑匣子,里面的变化不会轻易被发现,然而通过黑匣子联结展现的数据变化可以知道飞机的飞行路况。大脑神经的思考过...  (本文共3页) 阅读全文>>