重庆定制网站开发价格,邢台优化公司,wordpress enfold,云南7省建设厅网站图像识别#xff0c;是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解#xff0c;以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别是人工智能的一个重要领域。主要的图像识别方法有基于神经网络的图像识别方法、基于小波矩的图像识别方法等。中文名图像识别方法外文名image recogn…图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别是人工智能的一个重要领域。主要的图像识别方法有基于神经网络的图像识别方法、基于小波矩的图像识别方法等。中文名图像识别方法外文名image recognition method学 科领 域人工智能模 型模板匹配模型、原型匹配模型主要方法神经网络图像识别方法基本概念编辑语音图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中采用工业相机拍摄图片然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理图像识别软件国外代表的有康耐视等国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。图形刺激作用于感觉器官人们辨认出它是经验过的某一图形的过程也叫图像再认。在图像识别中既要有当时进入感官的信息也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程才能实现对图像的再认。图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型、原型匹配模型。图像识别方法识别基础编辑语音图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征如字母A有个尖P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明视线总是集中在图像的主要特征上也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见在图像识别过程中知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。在人类图像识别系统中对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征就会把它当作一个单元来识别而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。在计算机视觉识别系统中图像内容通常用图像特征进行描述。事实上基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤提取特征、建索引build以及查询。图像识别方法模型编辑语音图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序人们提出了不同的图像识别模型。(1)模板匹配模型这种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。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配这个图像也就被识别了。例如有一个字母A如果在脑中有个A模板字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致字母A就被识别了。这个模型简单明了也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像也能识别与模板不完全一致的图像。例如人们不仅能识别某一个具体的字母A也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时人能识别的图像是大量的如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的模板也是不可能的。(2)原型匹配模型为了解决模板匹配模型存在的问题格式塔心理学家又提出了一个原型匹配模型。这种模型认为在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型这个图像也就被识别了。这种模型从神经上和记忆探寻的过程上来看都比模板匹配模型更适宜而且还能说明对一些不规则的但某些方面与原型相似的图像的识别。但是这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人提出了一个更复杂的模型即“泛魔”识别模型。一般工业使用中采用工业相机拍摄图片然后利用软件根据图片灰阶差做处理后识别出有用信息图像识别软件国外代表的有康耐视等国内代表的有图智能等。图像识别方法研究现状编辑语音图像识别的发展经历了三个阶段文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的一般是识别字母、数字和符号从印刷文字识别到手写文字识别 应用非常广泛。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。在图像识别的发展中主要有三种识别方法统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术自20世纪70年代其研究已经有几十年的历史一直都受到人们的高度重视至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法而且这方面的研究仍然在积极地进行着。现有的图像分割的方法有许多种有阈值分割方法边缘检测方法区域提取方法结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、 方法和工具如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。图像识别方法主要方法编辑语音图像识别方法基于神经网络人工神经网络方法实现模式识别可处理一些环境信息十分复杂背景知识不清楚推理规则不明确的问题允许样品有较大的缺损、畸变神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中能识别的模式类还不够多神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变其运行速度快自适应性能好具有较高的分辨率。神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除平滑二值化和进行幅度归一化等。神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在这样就分为两大类①有特征提取部分的这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。②无特征提取部分的省去特征抽取整副图像直接作为神经网络的输入这种方式下系统的神经网络结构的复杂度大大增加了输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。此外神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好识别率高。当BP网用于分类时首先要选择各类的样本进行训练每类样本的个数要近似相等。其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度避免网络陷入局部最小点[1]。图像识别方法基于小波矩将输入二维二值图像的不变矩作为识别特征运用BP网络进行识别将输入图像经过归一化处理极坐标化旋转不变小波矩特征提取后送入BP网络分类器进行识别获得识别结果。基于小波矩的图像识别方法的特点如下(1)小波矩特征对具有平移、缩放和旋转的样本具有良好的分辨能力在未加噪声的情况下小波矩特征都能正确分辨测试样本识别率优于几何矩差距达到30个百分点。(2)随着添加随机噪声两种矩特征的识别率都有所下降但由于小波矩具有较好的提取图像局部特征能力所以小波矩的识别率下降相对缓慢.最高正确识别率达到98%。(3)小波矩特征较为稳定。几何矩的分辨能力有时不能随着特征数的增加而稳定这样需要较多的分辨特征的情况下是不利的。而小波矩虽然也有一定波动但波动幅度有限其判别精度整体为稳定增加趋势[2]。图像识别方法基于分形特征一般认为:自然纹理图像满足分形特性可以提取其分形特征以供进一步的纹理分割、目标识别等而人造目标图像是不满足分形特性的不可以提取其分形特征。基于分形特征的红外图像识别方法步骤如下(1)红外图像预处理由于探测器本身固有的特性红外热图像普遍存在目标与背景对比度较差图像边缘模糊噪声较大等缺点因此必须进行预处理以增强其对比度。(2)红外图像分形特征提取分别提取提取基于分形维数的特征、基于Hurst指数的分形特征、基于缝隙(lacunarity)的分形特征。(3)基于神经网络的红外图像识别人工神经网络是进行目标识别(包括图像识别)的强有力工具。它通过对原始数据的训练获得最佳的权系数取得很好的识别结果[3]。词条图册更多图册参考资料1.彭淑敏, 王军宁. 基于神经网络的图像识别方法[J]. 电子科技, 2005(1):39-42.2.张虹, 陈文楷. 一种基于小波矩的图像识别方法[J]. 北京工业大学学报, 2004, 30(4):427-431.3.李宏贵, 李国桢. 基于分形特征的红外图像识别方法[J]. 红外与激光工程, 1999, 28(1):20-24.
