卷积神经网络 图像处理,卷积神经网络特征提取

如何利用卷积神经网络提取图像特征

卷积神经网络有以下几种应用可供研究： 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测 卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统 在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络怎么生成图片？

需要使用类似GAN的生成模型去做写作猫。望采纳GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。

正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。

它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。请点击输入图片描述。

如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。

尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。

这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。

backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k 个模式对，输出层单元的j 的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i 的加权输入为该单元的实际输出为函数f 为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：a. 计算同一层单元的误差；b. 修正权值和阈值；c. 返回（2）二、 BP 网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。

增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统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，目前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。

由于BP 网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。

例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。

在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。

从实验数据库中选择0～9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60 个图像样本。

将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构本试验采用三层的BP 网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。

输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10 个模式，所以输出层神经元选择10 个，10 个神经元与10 个模式一一对应。

3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')这里numdata 为训练样本矩阵，大小为128×40， targets 为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。

newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层前向BP 网络的函数，函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数；TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数；BTF 用于指定网络的训练函数；BLF 用于指定权值和阀值的学习函数；PF 用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。

设置训练参数net.performFcn = 'sse'; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B 为测试样本向量集,128×20 的点阵。

D 为网络对训练样本的识别结果，A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

银行取款进入刷脸时代，人脸识别现在用于金融到底安全不安全？

我觉得人脸识别用于金融非常安全，现在的人脸识别技术可以完全抵御照片、换脸视频、翻拍、面具攻击，识别准确率高。所以很适合用于金融。近期，国内多家银行上线了ATM机“刷脸取款”功能。

那么，“刷脸取款”到底是怎么回事？其安全性又如何？刷脸支付到底安不安全？

刷脸支付相当安全，至少相对于二维码来说，安全系数更高，一个刷脸设备上面四个摄像头，其中有3D人脸识别，还有一个热感识别，还有一个瞳孔识别，你像如果用人的照片，肯定行不通的，因为照片是2D的平面，以前有人打印过3D模型，把人脸识别破解了。

但是，随着现在人脸识别的安全性升级，可以完全抵御照片、换脸视频、翻拍、面具攻击，识别准确率高。人脸识别的原理是什么？当前主流的人脸识别算法，在进行人脸识别最核心的人脸比对时，主要依靠人脸特征值的比对。

所谓特征值，即面部特征所组成的信息集。我们辨别一个人的特征，可能会记住他是双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨别和记住的面部特征会比肉眼所能观察到的多很多。

人脸识别算法通过深度学习，利用卷积神经网络对海量人脸图片进行学习，借助输入图像，提取出对区分不同人脸的特征向量，以替代人工设计的特征。每张人脸在算法中都有一组对应的特征值，这也是进行人脸比对的依据。

同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空间里距离很近，不同人的脸在特征空间里相距较远。我们就是通过这个来识别两张脸是不是同一个人。人脸识别技术存在什么潜在安全风险？

从技术水平的角度来看，人脸是唯一不需要用户主动配合就可以采集到的生物特征信息。

其他生物特征的采集过程，如指纹、掌纹、虹膜、静脉、视网膜，都需要以用户的主动配合为前提，即如用户拒绝采集，无法获得高质量的特征信息。

从社会心理的角度来看，通过人脸识别身份，符合人的视觉识别经验，容易被使用者接受。

如人们在采集指纹和虹膜时，会担心隐私泄漏，但是每天被街头的几百台监控摄像机拍摄，却不感到被侵犯，因为人脸天生就暴露在外，被认为是识别身份的天然特征。由于以上两点，人脸识别技术的风险很容易被忽略。

神经网络提取图像的概率分布特征

神经网络提取图像的概率分布特征：由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。

卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

神经网络特点：例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

在美学家看来,人工智能无法创作真正的艺术的原因有

人工智能无法创作真正的艺术的原因有：一、艺术概念的创造性要件对于艺术家来说, 艺术作品可分为“创作”和“习作”。

“习作”指为了实现特定训练效果而做的针对性练习, 临摹或模仿别人的作品也没有问题, 并不必然要求作者独特或完整的表达;而一件作品能被称为“创作”最重要的特征就是, 这件作品或是主题观念, 或是表现手法, 至少在一个方面是崭新和独特的。

这有时依赖于艺术家对私人经验的深度挖掘, 有时来自于艺术家单纯寻求与他人或既有作品的差异。总之, 只有具有了某些创造性因素, 才称得上“创作”。

所谓“创造”, 按其本意, 意味着从无到有, 不依赖任何前因而凭空产生出了超越既有经验的新因素。新创造物与既有物应有着本质差异, 因此无法被归入之前的类别之中。

“创造”曾被认为是上帝的特权, 随着人文思潮兴起, 人的创造能力得到了确认和强调。

在艺术史上与此对应的是, 文艺复兴前所盛行的是写实倾向的宗教画, 艺术被定位于忠实地反映自然或为宗教教化服务, 并默认了对人创造性的压制;而文艺复兴之后的艺术史历程可以看成是对人的创造能力不断肯定和解放的过程。

在现代派之后的当代艺术更明确把“创新”和“突破”作为核心目标和取向。这要求艺术家总要在既有艺术经验范围之外提供一些“彻底的新东西”出来。

所谓“彻底的新东西”, 意味着其不能被既有的创作原则所统摄, 甚至是对传统的彻底决裂。这些新经验扩充了人类直感经验范围, 同时这个扩大了的范围又成为了新的超越和突破的对象。

这是对艺术概念, 尤其是当代艺术概念最纯粹和最狭义的理解, 否定这一点就完全无法整体把握当代艺术脉络。

也正因为当代艺术创作的目标就是定位于打破固有和习惯性的理解方式, 当代艺术品常表现得“令人费解”, 但这正是凸显其创新本质的内在要求。

如果一件作品完全落在了某个传统之内, 或本身就是一种重复和模仿, 那么就丧失了被载入艺术史的资格。

这本身也是艺术史生成的基本逻辑, 积极介入传统可以让艺术家更容易被理解和接受, 但艺术家对艺术史的否定性“借鉴”和重新定义使其能够被载入艺术史。

即使在前现代, 艺术史的形成逻辑也绝不是单纯地记录, 巨大数量的艺术家群体中技法足够精湛的艺术家并非少数, 但能被载入艺术史的终究寥寥无几。

这纯粹是因为外在偶然原因吗?即使在写实主义的大框架内部, 能被载入史册的艺术家也一定是在技法或效果呈现上有所创新或具有独特性。

所以, 艺术, 尤其是当代艺术的核心精神之一就在于突破和超越既有经验, 而不是重复、模仿或仅仅技法上的纯熟。框定了我们所讨论的艺术创作的基本含义之后, 我们再来看另一个主题, 深度学习人工智能。

二、深度学习的基本原理“智能”可泛化为一种信息处理系统。人类接受外在刺激并做出反馈, 以实现具有明确目的性的复杂功能, 因而被认为是具有智能的。

人工智能则意味着这样一种信息处理系统是由人工设计和制造的。而本文谈及人工智能的含义比字面意思要更加狭窄, 即特指以AlphaGo为代表的基于深度学习卷积神经网络算法的人工智能。

经典的人工智能算法可以被看成是建立在“归纳建模”思路上, 即模型来自于对规律或规则的归纳, 建模即在描述被描述对象的规则或本质, 所以模型中的每个变量和函数都具有特定的规律或规则意义。

这是我们熟悉并能够直观到的建模方式。譬如战胜卡斯帕罗夫的“深蓝”电脑程序就是技术人员根据几个国际象棋大师顾问的总结意见设计的。

所以其基本设计思路是借助模型进行穷举, 即利用计算机的计算力优势遍历一步棋后的所有可能性 (事实上深蓝的算法有“剪枝”优化, 并非“所有”可能) 。

对于设计人员而言, 深蓝电脑是一个透明的“白箱”, 深蓝电脑的对弈策略不会超出设计人员的理解, 只是利用了计算机计算速度更快的优势而已。

这跟用计算器计算多位数乘除的运算比人心算的速度更快并没有本质区别。这很直观也很容易理解, 所以我们也很清楚深蓝的可能性界限所在, 即深蓝的博弈策略本身不会超出编制程序的象棋专家的掌握范围。

围棋的“取胜规则”比围棋规则本身复杂得多, 人类棋手无法用归纳方式完成。

AlphaGo“利用深度卷积神经网络这个万能函数, 通过学习来拟合两千多年来人类所积累的全部经验及制胜模式, 并将其编码到神经网络的庞大参数集中。

对于当前棋局的任何一个可能的落子, 训练好的神经网络都能够预测出它的优劣, 并通过有限数量的模拟搜索, 计算出最终的获胜概率……由于AlphaGo对每个落子以及最终胜率的预测, 是建立在围棋界两千多年来所形成的完整知识库之上的, 它的预测比人类最优秀的棋手更准确。

”6可见, AlphaGo所找到的围棋取胜规则一定超出了人类理解, 因为预测建模是在用拟合方式刻画离散样本间的外在联系, 因此“万能函数的参数一般不具备任何物理意义, 模型本身往往只能用来模拟或预测某个特定事物或现象, 并不能揭示被描述事物或现象的本质及内在规律。

”7所以即使是AlphaGo设计者也不可能直观把握到。对于设计者来说, AlphaGo一旦开始了训练和学习, 它就变成了一个以最终取胜为导向的“黑箱”。

设计者只能根据AI系统输出的外在结果来检验其运作有效性。所以AlphaGo给我们一种强大又神秘的印象, 乃至让我们对AI的能力做出过多想象。