神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)及方法分析_陳雪

1、2016年 1月上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)及方法分析 陳 雪 (91550部隊(duì), 遼寧 大連 110623【 摘 要 】 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)屬于圖像識(shí)別中一種新型技術(shù), 主要是基于傳統(tǒng)圖像識(shí)別方式及基礎(chǔ), 同時(shí)結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識(shí)別 方式 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別首先是提取圖像特征, 再將所提取的圖像特征發(fā)送于神經(jīng)網(wǎng)上, 用識(shí)別器對(duì)其進(jìn)行深層識(shí)別 。 或是 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 識(shí)別方式無(wú)須進(jìn)行圖像提取, 是將圖像數(shù)據(jù)直接用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別器輸入 。 本文詳細(xì)分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)及其方法分析, 并提出實(shí)用 性應(yīng)用策略 ?！?關(guān)鍵詞 】 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 圖像識(shí)別; 識(shí)別技術(shù)【 中圖分類號(hào) 】 T

2、P391【 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 】 A 【 文章編號(hào) 】 1006-4222(2016 01-0039-02圖像識(shí)別關(guān)乎大量信息運(yùn)算 , 其間應(yīng)具備極強(qiáng)的處理速度 及識(shí)別精度 , 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性 、 容錯(cuò)性務(wù)必適應(yīng)圖像識(shí)別各方 面要求 。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可對(duì)旋轉(zhuǎn)畸變圖像展開(kāi)有效定位及 識(shí)別 , 其間改進(jìn)算法可將附加動(dòng)量項(xiàng)及其自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率充分 融合 , 這樣可確保網(wǎng)絡(luò)陷進(jìn)局部極小點(diǎn) , 同時(shí)提升其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 速度 , 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別方式經(jīng)諸多實(shí)踐表明其有效 、 可行 。 1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)概述圖像處理及其識(shí)別主要是對(duì)具體圖像展開(kāi)各方面轉(zhuǎn)換及 變換 , 以此實(shí)現(xiàn)識(shí)別 , 這主要是因?yàn)閳D像二維空間

3、信息 , 這其 中存在大量信息 。 圖像處理是信號(hào)阻抗匹配與幅值調(diào)節(jié) , 加上 數(shù)字化和濾波及分割等 。 圖像識(shí)別傳統(tǒng)方式為相關(guān)法及不變 矩法和投影法 , 近年關(guān)于人工智能理論方面研究持續(xù)增多 , 計(jì) 算機(jī)技術(shù)水平快速提升而使其被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模式識(shí)別廣泛 應(yīng)用 。隨著圖像技術(shù)基礎(chǔ)理論研究的不斷發(fā)展 , 其數(shù)量巨大且 運(yùn)算速度極快 , 算法嚴(yán)密且具備良好的可靠性 , 這時(shí)其集成度 高且智能性極強(qiáng) , 這些特征中各類應(yīng)用圖文系統(tǒng)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì) 方面有著極大現(xiàn)實(shí)意義 , 其也正逐漸滲進(jìn)人們的家庭生活 。 通 信及廣播和計(jì)算機(jī)技術(shù) , 加上工業(yè)自動(dòng)化及國(guó)防工業(yè)和印刷及 醫(yī)療等方面新型課題都與圖像技術(shù)息息相

4、關(guān) 。 圖像技術(shù)現(xiàn)已成 為多種高新技術(shù)的匯流點(diǎn) , 21世紀(jì)的圖像識(shí)別技術(shù)會(huì)影響 至 國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)家防務(wù)及世界經(jīng)濟(jì)等方面有著極大現(xiàn)實(shí)意義 。 2圖像識(shí)別技術(shù)探析圖像識(shí)別技術(shù)可謂是近代科學(xué)技術(shù)發(fā)展下一項(xiàng)重要的新 型技術(shù)科學(xué) , 其主要內(nèi)容是探析對(duì)象及其過(guò)程的分類及描述 , 圖像識(shí)別提出的問(wèn)題主要是探析使用計(jì)算機(jī)替代人們 , 而實(shí) 現(xiàn)大量物理信息的自動(dòng)化處理 , 從而處理人們生理器官未能 識(shí)別的問(wèn)題 , 這樣可實(shí)現(xiàn)人腦力勞動(dòng)替換 。 其主要是模式識(shí) 別 , 基于狹義理解模式識(shí)別為圖像識(shí)別 。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并非是非常嚴(yán)格的概念 , 人們總是將其間 大量且多個(gè)簡(jiǎn)單計(jì)算單元 , 或是單元之間存在的廣泛連接

5、及 連接強(qiáng)度 , 這些均可按照輸出入數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)算法及結(jié)構(gòu)模式 的合理調(diào)節(jié) , 屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。 不同單元計(jì)算特性以及單元 間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) , 或者是連接強(qiáng)度調(diào)節(jié)規(guī)律等 , 這些均形成了不同 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 。 該模型信息分布儲(chǔ)存及其并行處理和自 學(xué)能力等方面優(yōu)勢(shì) , 以使其實(shí)現(xiàn)信息處理及模式識(shí)別和職能 控制 , 加上系統(tǒng)建模方面的廣泛應(yīng)用 。 特別是誤差反向傳播算 法多層前饋網(wǎng)絡(luò) , 其間可隨意精度接近任意連續(xù)函數(shù) , 因此多 用于非線性建模和函數(shù)接近與模式分類等 。 3BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和改進(jìn)算法BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用最廣泛的結(jié)構(gòu) , 它是單 向傳輸多層 , 屬于前向網(wǎng)絡(luò) 。 一

6、層或者是多層的隱層節(jié)點(diǎn)是其 輸出節(jié)點(diǎn)最主要的形式 , 其同層的節(jié)點(diǎn)之間不存在耦合的問(wèn) 題 , 在開(kāi)展信號(hào)輸入操作的過(guò)程中 , 其信號(hào)的傳遞過(guò)程中是通 過(guò)輸入層節(jié)點(diǎn)諸葛傳遞到隱層節(jié)點(diǎn)的 , 最終傳遞至輸出節(jié)點(diǎn) , 在整個(gè)信號(hào)傳輸過(guò)程中 , 一個(gè)層的節(jié)點(diǎn)不會(huì)對(duì)下層的節(jié)點(diǎn)輸 出工作產(chǎn)生影響 。作為 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為常用的算法 , BP 算法主要是對(duì) 一組樣本實(shí)施輸出轉(zhuǎn)化 , 從而使其能夠形成非線性優(yōu)化 , 在應(yīng) 用非線性 Sigmoid 函數(shù)實(shí)施處理 , 這其中存在三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可 于隨意精度接近任何連續(xù)性函數(shù) 。 BP 網(wǎng)絡(luò)理論及實(shí)際應(yīng)用等 方面都較為成熟 , 但其間也存在諸多問(wèn)題 , 如 :其

7、訓(xùn)練學(xué)習(xí)的 速度是比較慢的 , 在開(kāi)展算法學(xué)習(xí)的過(guò)程中 , 很容易陷入到局 部極小點(diǎn)的問(wèn)題當(dāng)中 , 對(duì)學(xué)習(xí)效率產(chǎn)生影響 , 應(yīng)用 BP 算法開(kāi) 展計(jì)算 , 可以將網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值收斂到一個(gè)解 , 但這卻不能確保所 求的誤差小于平面全局的最小解 , 出現(xiàn)這種情況 , 該誤差很有 可能是局部的極小解 , 為了有效的解決該問(wèn)題 , 需要對(duì)算法進(jìn) 行相應(yīng)的改進(jìn) :通過(guò)附加動(dòng)量法 , 能夠促使在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正工 作中 , 對(duì)誤差曲面上的變化趨勢(shì)及誤差對(duì)梯度的作用予以全 面的考慮 。 此方式于反向傳播中 , 各個(gè)權(quán)值及閾值變化加上正 比于前次權(quán)值及閾值變化量值 , 從而形成新型權(quán)值及閾值變 化 ; 在應(yīng)用自適應(yīng)學(xué)

8、習(xí)速率法開(kāi)展計(jì)算的過(guò)程中 , 學(xué)習(xí)率通常 會(huì)對(duì)權(quán)值空間中的權(quán)值進(jìn)行控制 , 使其能夠與梯度方向的變 化情況對(duì)應(yīng) , 也就是說(shuō)學(xué)習(xí)率比較大時(shí) , 相對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)速度及 會(huì)比較快 , 但是這也不排除個(gè)別的震蕩情況 , 該問(wèn)題的處理則 是于訓(xùn)練中自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率 , 注重權(quán)值修正值檢查 。4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別攝像儀或傳感器等輸入圖像識(shí)別系統(tǒng)之后 , 其目標(biāo)圖像 不可與系統(tǒng)所有的參考圖像全部相同 , 這主要是因?yàn)閷?duì)應(yīng)干 擾和放縮與旋轉(zhuǎn)等問(wèn)題 。 文中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)畸變圖像識(shí)別 進(jìn)行深層分析 , 同時(shí)用 CCD 攝像頭來(lái)采集圖像信 息 , 在 這 過(guò) 程中改變攝像頭方位采集最易出現(xiàn)畸變的圖像 , 務(wù)必確保這

9、 些目標(biāo)畸變信息全面 , 從而使得畸變圖像所帶有的信息組成 樣本庫(kù) 。 將樣本庫(kù)中的圖像信息輸進(jìn)電腦 , 對(duì)此進(jìn)行模至數(shù)的 轉(zhuǎn)化 , 最終成為數(shù)字圖像 , 運(yùn)用數(shù)字濾波處理數(shù)字圖像信息 , 確保其間不存在噪音或是雜質(zhì)類信息 。 把樣本圖像數(shù)字信息 輸進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練 , 使其生成圖像識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 。 圖像識(shí)別時(shí)應(yīng)用 CCD 攝像頭識(shí)別圖像采集 , 將其模型轉(zhuǎn)為數(shù) 通信設(shè)計(jì)與應(yīng)用 39 2016年 1月上字 , 再實(shí)施濾波處理之后 , 將其輸入到網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)當(dāng)中 , 其 能夠開(kāi)展快速的計(jì)算 , 并且能夠?qū)Y(jié)果進(jìn)行識(shí)別 , 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 理論與圖像識(shí)別技術(shù)相結(jié)合 , 能夠有效的實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信

10、息 系統(tǒng)的一致性 , 并且能夠?qū)⑵湓诰W(wǎng)絡(luò)連接結(jié)果與權(quán)值上進(jìn)行 存儲(chǔ) , 通過(guò)此種方式還能夠促進(jìn)管理效率的提升 , 并且對(duì)于知 識(shí)庫(kù)的良好構(gòu)建也具有積極的作用 ; 另一方面 , 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) 當(dāng)中包含有圖像信息處理的容錯(cuò) , 在圖形傳感器受到干擾時(shí) , 其中的容錯(cuò)功能能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)識(shí)別 , 以便于系統(tǒng)能夠正常的 工作與輸出 , 大大提升了輸出信息的準(zhǔn)確可靠性 , 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自 學(xué)習(xí)和自組織 , 這可促使系統(tǒng)合理識(shí)別不斷變化的環(huán)境 , 可實(shí) 現(xiàn)不確定性信息圖像識(shí)別 。 或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行結(jié)構(gòu) , 以及并行 處理體系 , 促使信息快速處理 , 以適應(yīng)圖像識(shí)別對(duì)實(shí)時(shí)處理的 要求 。5結(jié)束語(yǔ)圖像識(shí)別關(guān)乎大量信

11、息運(yùn)算 , 其間應(yīng)具備極強(qiáng)的處理速 度及識(shí)別精度 , 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性 、 容錯(cuò)性務(wù)必適應(yīng)圖像識(shí)別各 方面要求 。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別首先是提取圖像特征 , 再將所提 取的圖像特征發(fā)送于神經(jīng)網(wǎng)上 , 用識(shí)別器對(duì)其進(jìn)行深層識(shí)別 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像可行性高 , 但是其間網(wǎng)絡(luò)規(guī)模及復(fù)雜圖像 目標(biāo)識(shí)別等方面問(wèn)題應(yīng)給予深層研究 。 科學(xué)技術(shù)水平的不斷 提升 , 可使得圖像識(shí)別技術(shù)更能廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域 , 數(shù)字圖 像處理技術(shù)發(fā)展前景可觀 , 可發(fā)展為獨(dú)立且具備強(qiáng)大生命力 的一門(mén)學(xué)科 。 本文就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技進(jìn)行了詳細(xì)闡述 , 深 層分析了圖像識(shí)別技術(shù)及 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和改進(jìn)算法 , 基于 此進(jìn)行了神

12、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別 , 以期提升國(guó)內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí) 別技術(shù)水平及應(yīng)用方法 。參考文獻(xiàn)1姚 一 波 , 王 紀(jì) 亮 . 提 高 BP 網(wǎng) 絡(luò) 訓(xùn) 練 速 度 的 研 究 J.信 息 技 術(shù) , 2009(1 .2許延發(fā) , 張 敏 . 改進(jìn)的 BP 算法在多目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用 J.光學(xué)精密 工程 , 2009(5 .3王宗炎 , 洪振華 . 網(wǎng)學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)及其在模式識(shí)別中的應(yīng)用 . 南京 航空航 J.天大學(xué)學(xué)報(bào) , 2008(11 .收稿日期:2015-12-20!寶雞聯(lián)通關(guān)口局融合工作探討張曉蘭(中國(guó)聯(lián)通寶雞分公司運(yùn)行維護(hù)部, 陜西 寶雞 721000 【 摘 要 】 隨著中國(guó)電信行業(yè)新一輪重組的

13、完成, 由原來(lái)單一業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)商變成全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)商 。 重組后各運(yùn)營(yíng)商普遍存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)重疊 、 復(fù)雜的現(xiàn)狀 。 建立統(tǒng)一的關(guān)口局, 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)是目前全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)商通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的必然趨勢(shì) 。 本文以寶雞聯(lián)通為例, 介紹了關(guān)口局融合建設(shè)方案以 及融合中重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題 。 【 關(guān)鍵詞 】 重組; 移動(dòng)網(wǎng); 固網(wǎng); 關(guān)口局; 融合 【 中圖分類號(hào) 】 TN915.02【 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 】 A【 文章編號(hào) 】 1006-4222(2016 01-0040-021關(guān)口局融合背景2008年電信運(yùn)營(yíng)商重組后 , 三大運(yùn)營(yíng)商由原來(lái)單一業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)商變成全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)商 , 網(wǎng)絡(luò)重疊 、 重復(fù)建設(shè) 、 設(shè)備利用率 低等問(wèn)題隨之而

14、來(lái) 。 現(xiàn)有的互聯(lián)互通方式存在以下問(wèn)題 :1.1路由復(fù)雜 、資源浪費(fèi) 重組后 , 各運(yùn)營(yíng)商的移動(dòng)網(wǎng)與固網(wǎng)均由各自的關(guān)口局來(lái)完成與其它運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)間互通 。 這樣勢(shì)必會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜 , 路由不統(tǒng)一 , 關(guān)口局與網(wǎng)間各互聯(lián)關(guān)口局局間中繼電路資源 不能共享等問(wèn)題 , 同時(shí)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本及維護(hù)的復(fù)雜度也大幅 提升 , 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜 。1.2計(jì)費(fèi)復(fù)雜 、結(jié)算麻煩 移動(dòng)網(wǎng) 、 固網(wǎng)與各運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)間結(jié)算均為獨(dú)立結(jié)算 。 移動(dòng)網(wǎng)和固網(wǎng)結(jié)算 、 計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)不同 , 和其他運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)間結(jié)算點(diǎn)不統(tǒng) 一 , 增加了網(wǎng)間計(jì)費(fèi) /結(jié)算工作的復(fù)雜度 。1.3不利于后期業(yè)務(wù)的開(kāi)展各運(yùn)營(yíng)商的業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)是全業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng) , 從技術(shù)的發(fā)展

15、 及業(yè)務(wù)的推動(dòng)角度講 , 兩張獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)在業(yè)務(wù)上要實(shí)現(xiàn)融合 是比較困難的 , 因此移動(dòng)網(wǎng) 、 固網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)融合勢(shì)在必行 , 而兩 網(wǎng)的融合直接需要建設(shè)統(tǒng)一的互聯(lián)互通網(wǎng)關(guān) 。由此可見(jiàn) , 以上存在問(wèn)題將直接影響網(wǎng)絡(luò)及業(yè)務(wù)的發(fā)展 , 關(guān)口局的融合工作已經(jīng)成為非常迫切解決的問(wèn)題 。2聯(lián)通關(guān)口局融合方案探討2.1聯(lián)通融合關(guān)口局的目標(biāo)架構(gòu)中國(guó)聯(lián)通網(wǎng)間關(guān)口局的目標(biāo)架構(gòu)原則上每個(gè)本地網(wǎng)成對(duì) 設(shè)置具有尋址功能的 、 業(yè)務(wù)融合的網(wǎng)間關(guān)口局 。 統(tǒng)一聯(lián)通移動(dòng)網(wǎng) 、 固網(wǎng)與其它運(yùn)營(yíng)商的互聯(lián)點(diǎn) , 以及統(tǒng)一的網(wǎng)間結(jié)算采集 點(diǎn) 。 此外 , 目標(biāo)架構(gòu)的網(wǎng)間融合關(guān)口局還應(yīng)負(fù)責(zé)聯(lián)通移動(dòng)網(wǎng)與 固網(wǎng)之間的語(yǔ)音互通 。2.2聯(lián)通關(guān)口局融合方案關(guān)口局的融合工作需結(jié)合網(wǎng)絡(luò)實(shí)際現(xiàn)狀 、 業(yè)務(wù)發(fā)展需求 , 在提升網(wǎng)絡(luò)安全性的同時(shí) , 提高資源的利用率 , 適應(yīng)未來(lái)網(wǎng)絡(luò) 建設(shè) 、 新技術(shù)發(fā)展的需要 。 由于聯(lián)通各地的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀不同 , 融 合方案有以下二種 :方案一 :移動(dòng)網(wǎng)建設(shè)有成對(duì)軟交換關(guān)口局的 , 由于軟交換