神经网络的图像识别技术,神经网络如何识别图像

如何通过人工神经网络实现图像识别

神经网络实现图像识别的过程很复杂。但是大概过程很容易理解。我也是节选一篇图像识别技术的文章，大概说一下。图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的。

这种神经网络的优势在于，它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强相似度”这一原理。具体而言就是，在一张图像中的两个相邻像素，比图像中两个分开的像素更具有关联性。

但是，在一个常规的神经网络中，每个像素都被连接到了单独的神经元。这样一来，计算负担自然加重了。卷积神经网络通过削减许多不必要的连接来解决图像识别技术中的这一问题。

运用图像识别技术中的术语来说就是，卷积神经网络按照关联程度筛选不必要的连接，进而使图像识别过程在计算上更具有可操作性。

卷积神经网络有意地限制了图像识别时候的连接，让一个神经元只接受来自之前图层的小分段的输入（假设是3×3或5×5像素），避免了过重的计算负担。因此，每一个神经元只需要负责处理图像的一小部分。

大大加快了速度和准确率。

卷积神经网络在实施的过程中，实际上是分为两层，一个是卷积层，一个是汇聚层，简单理解就是卷积层将图片分散成一个一个或者3*3/5*5的小像素块，然后把这些输出值排列在图组中，用数字表示照片中各个区域的内容，数轴分别代表高度、宽度和颜色。

那么，我们就得到了每一个图块的三维数值表达。汇聚层是将这个三维（或是四维）图组的空间维度与采样函数结合起来，输出一个仅包含了图像中相对重要的部分的联合数组。

这一联合数组不仅能使卷积神经网络计算负担最小化，还能有效避免过度拟合的问题。以上大概就是使用卷积神经网络进行图像识别的过程。

具体可以关注ATYUN人工智能平台的文章：揭秘图像识别技术，机器如何利用卷积神经网络“看见”这个世界。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

有什么好的图像识别教程，主要是讲原理的？

图像的组成：图像由什么组成的，这个问题不是通常意义上的概念，它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西，而是图像的光学组成概念文案狗。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。

图像的识别：计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息，这个和生物的视觉是一样的，生物之所以可以分辨物体是由于生物神经系统对原始图像处理后的结果。

而计算机的图像识别也是一个将原始光学信息进行逻辑分类处理的过程。

【图为大脑神经元】图像识别的要点：图像识别编程就是对原始图像点信息的综合处理，图像识别通常有轮廓识别、特征识别、色彩识别、材质识别、物体识别等等。

一般根据颜色、亮度等信息得出物体的轮廓，依据轮廓所对应的数据来确定轮廓的内容是什么物体或是什么特征，及特征及物体的判断离不开轮廓及对应逻辑数据的处理。

而材质识别的特点是根据问题的反光程度来识别，其同样离不开轮廓的识别及逻辑数据的判断。因此在图像识别中，轮廓识别是重中之重。

图像识别编程的要点：图像识别编程时务必将通常的图像概念刻意淡化而侧重为视觉数据的逻辑化，并通宵人类识别数据是的依据。即人脑识别图像的逻辑判断依据从而得出正确的逻辑编程思路。

5图片编程的注意事项：图片编程时不要将简单的处理繁杂化，同时明确要识别图像的目的及可以忽略细节的程度。尽量避免非逻辑必备信息的参杂，这个对于需要高速识别内容的项目尤为重要。

END注意事项有概念不清晰的请至网上自行查阅。文中内容纯属个人经验，对借鉴此产生的后果概不负责。

图像识别之前要进行哪些处理？

图像预处理先对视频采集的车牌图像进行必要的预处理,有助于进一步的识别。图像预处理包括:图像的复原和图像的变换等。

图像的复原在一些场合输入的图像很有可能是模糊不清的,也就是说存在噪声的影响,通常存在影响的因素是多方面的,如光线和天气条件的变化、角度不合适、同类型的车牌字符和车牌背景的细微差别等都有可能使图像模糊不清。

因此要对图像进行复原。在不同的环境下对具体的图像的复原方法也不同,例如由于均匀直线运动而引起的复原,几何畸变复原等等。

图像的变换原始图像的数据一般比较大,对其进行处理的时间一般也较长,而由于实时性的要求,车牌的提取需要一次处理性就能把绝大多数特征提取出来,而尽可能的不要利用后面的结果来调整这一步的工作。

因此要从一整幅车牌图像包括车身、背景等中提取出车牌,必须抓住车牌的最主要特征,利用它来提取车牌。车牌最主要的特征就是:车牌的底色和车牌字的颜色对比度大,而且在一相对小的范围内变化频繁。

应该紧紧抓住这个特征来完成对车牌的提取,为了放大这个特征,我们设计了一个处理函数,即:(x,y)=F(x-d,y)-2F(x,y)+F(x+d,y)F(x,y):原图像P(x,y):处理后图像d:处理参数,一般取1~4这样就突出了图像中竖直的边缘,而对水平边缘则先不予考虑。

牌照定位对图像预处理之后,下一个关键步骤就是对图像中的牌照进行定位。牌照定位就是从含有车牌的车牌图像中提取出车牌区域。车牌图像能否正确地从车辆图像中提取是自动识别的前提,所以图像提取需要极高的正确性。

根据处理牌照的类型和特点,有多种牌照定位方法,如字符竖向纹理统计、彩色分类、神经网络、矢量量化等方法。下面主要介绍字符竖向纹理统计方法。这种方法能够对各类牌照图像实现很好的分割效果。

将汽车图像文件以Raw格式文件存入计算机后,计算机将车牌部分从整幅图像中提取出来,实现车牌的定位。

设定门限值为127、检测阈值为16,对图像进行逐行扫描,若某一行0→1和1→0的变化大于阈值则设其为待测车牌最低点,继续逐行扫描,直至变化次数小于8。将该点设为最高点。

若最高点和最低点之差大于15,则认为目标已检测到,否则,继续逐行扫描,如果未检测到上述条件的结果,则自动设定门限值,重复上述操作,直至检测到目标。4字符分割车牌定位处理后,得到的仍是车牌的灰度图像。

而在字符识别中一般采用的都是二值图像,所以先要进行图像的二值化。牌照图像的二值化是处理与识别图像中很关键的一步。

牌照图片可以看成由前景字符和背景两部分组成,在光照比较均匀的时候,二值化就相当于怎样找到一个合适的阈值把字符和背景分开。车牌图像二值化关键之一就是阈值的选择。

下面介绍类间最大方差算法对已定位的图像进行二值化处理。类间最大方差算法的基本思想是:将图像直方图在某一阈值处理分割成两组,当被分成的两组的方差为最大时,决定阈值。

设一幅图像的灰度级为L,灰度级为i的象素点数为ni,则图像的全部象素数为N=,各值的概率pi=ni/N,然后用t将其分成两组c0={1-t}和c1={t+1～L-1},各组产生的概率如下:c0产生的概率,c1产生的概率　c0组的平均值,c1组的平均值　其中μT=:是整体图像的平均值:是阈值为t时灰度的平均值,所以全部采样的灰度平均值为μ=ω0μ0+ω1μ1两组间的方差用下式求出:σ2B=ω0(μ0-μT)2+ω(μ1-μT)2=ω0ω1(μ1-μ0)2从1～L间改变t,求上式为最大值的t,即求maxσ2的t′值,此时,t′值便是阈值。

字符识别对待识别的字符,首先判断其HVR,如果小于等于1/3,则可能是字符'1',按字符'1'识别,否则按其它字符识别。

对字符'1',可以检查字符的像素填充率,若大于0.6,则为'1',否则丢弃。

对于其它字符,首先需将待识别的字符归一化,在此将其缩放成32×64;然后与字模数据库中的字符进行模板匹配,经过一些特殊处理后得到识别结果。

模板匹配的基本算法是最小欧氏距离法,即对任一原型模式Zi,计算它和待匹配字符X的欧氏距离Di,即Di=|X-Zi|。然后找到最小的Di,其对应的Zi的名字就是识别出的字符的名字。

另外,也可以通过一些语法限定(即最后三位一定是数字,倒数第四五位是字母或数字,第二位一定是字母等)来提高正确率。

神经网络具体是什么？

神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。

每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。

此时的神经网络的输入由一组被输入图像的像素所激活的输入神经元所定义。在通过非线性激活函数进行非线性变换后，神经元被激活然后被传递到其他神经元。重复这一过程，直到最后一个输出神经元被激活。

从而识别当前数字是什么字。

神经网络的每个神经元如下基本wx+b的形式，其中x1、x2表示输入向量w1、w2为权重，几个输入则意味着有几个权重，即每个输入都被赋予一个权重b为偏置biasg(z)为激活函数a为输出如果只是上面这样一说，估计以前没接触过的十有八九又必定迷糊了。

事实上，上述简单模型可以追溯到20世纪50/60年代的感知器，可以把感知器理解为一个根据不同因素、以及各个因素的重要性程度而做决策的模型。举个例子，这周末北京有一草莓音乐节，那去不去呢？

决定你是否去有二个因素，这二个因素可以对应二个输入，分别用x1、x2表示。此外，这二个因素对做决策的影响程度不一样，各自的影响程度用权重w1、w2表示。

一般来说，音乐节的演唱嘉宾会非常影响你去不去，唱得好的前提下即便没人陪同都可忍受，但如果唱得不好还不如你上台唱呢。所以，我们可以如下表示：x1：是否有喜欢的演唱嘉宾。

x1=1你喜欢这些嘉宾，x1=0你不喜欢这些嘉宾。嘉宾因素的权重w1=7x2：是否有人陪你同去。x2=1有人陪你同去，x2=0没人陪你同去。

是否有人陪同的权重w2=3。这样，咱们的决策模型便建立起来了：g(z)=g(w1x1+w2x2+b)，g表示激活函数，这里的b可以理解成为更好达到目标而做调整的偏置项。

一开始为了简单，人们把激活函数定义成一个线性函数，即对于结果做一个线性变化，比如一个简单的线性激活函数是g(z)=z，输出都是输入的线性变换。

后来实际应用中发现，线性激活函数太过局限，于是引入了非线性激活函数。

如何利用卷积神经网络提取图像特征

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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。

本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的，但是很没有头续~我很不理解神经网络作用的这一机理

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我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：我们的样本这样子假设（就是）：pt10312142这两组数据是这样子解释的：我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：103（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：214的表示这是一个橘子（t为2）。

好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在matlab里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：103,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1，表示这是一个苹果）计算误差4-1=3，误差传给bp神经网络，神经网络根据误差调整权值，然后进入第二轮循环，那么我们再次输入一组数据：204（当仍然你可以还输入103，而且如果你一直输入苹果的特征，这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了，这回明白你的问题所在了吧），同理输出一个值，再次反馈给网络，这就是神经网络训练的基本流程，当然这两组数据肯定不够了，如果数据足够多，我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态，是什么状态呢，就是网络再次输出后误差很小，而且小于我们要求的那个误差值。

接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。

总之就是你需要找本资料系统的看下，鉴于我也是做图像处理的，我给你个关键的提醒，用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间，就是你的数据库必须是标准的。

至于网络的机理，训练的方法什么的，找及个例子用matlab仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，这里面主要是你隐含层的设置，训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了，想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的，关键是样本，提取的图像特征必须带有相关性，这样设置的各个阈值才有效。

OK，好好学习吧，资料去matlab中文论坛上找，在不行就去baudu文库上，你又不需要都用到，何必看一本书呢！祝你顺利毕业！

如何用神经网络 识别图片中的个数？

您的问题可以作为目标检测问题。目标检测目前有很多开源的模型可以使用，如有有自己的数据集需要用自己的数据集再训练一下，叫做迁移学习。

使用模型就需要用到深度学习框架，推荐您可以使用以下飞桨，百度出品的深度学习框架。飞桨PPDB。