基于互信息和神经网络识别图(无花果L.)(IJIGSP-V5-N9-8)

神经网络在人脸识别中的应用

神经网络在人脸识别中的应用 1.引言 早在上世纪60年代末, 人脸识别即引起了研究者的强烈兴趣.但早期的人脸识别一般都需要人的某些先验知识, 无法摆脱人的干预。进入上世纪9O年代, 由于高速度、高性能计算机的出现,人脸识别的方法有了重大突破, 进入了真正的机器自动识别阶段, 人脸识别研究得到了前所未有的重视。人脸识别方法有很多种: (1)特征脸方法。这种方法起源于图像描述技术，采用特征脸识别方法有良好的稳定性、位移不变性、特征向量与图像的高度成比例变化以及转置不变性。不足之处是受表情变化、光照角度强度变化和视角变化等严重影响, 鲁棒性较差。(2)隐马尔可夫模型方法(HiddenMarkovMode1)是用于描述信号统计特征的一组统计模型。HMM的基本理论是由Baum和Welch等人在20世纪6O年代末70年代初建立, 在语音识别中应用较多。 (3)弹性图匹配方法。弹性图匹配方法是一种基于动态连接结构的方法。它将人脸用格状的稀疏图表示。 (4)神经网络方法。人工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的, 是一个非线性动力学系统, 其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单, 功能有限, 但由大量冲经元所构成的网络系统却能够实现复杂丰富的功能。神经网络系统除了具有集体运算的能力和自适应的学习能力外, 还有根强的容错性和鲁棒性.善于联想、综合和推广。神经网络模型各种各样。它们是从不同的角度对生物神经系统不同层次的描述和模拟。有代表性的网络模型有感知器、多层映射BP网络、RBF网络等。目前, 在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型都是采用BP网络及其变化形式, 它也是前向网络的核心部分, 是人工神经网络最精华的部分。2BP神经网络的人脸识别BP神经网络用于人脸识别一般应先对输入图像实行图像预处理,然后进行特征提取,接下来就是BP网络训练,最后用训练好的网络进行识别,获得识别结果。 2.基于特征脸和BP 神经网络的人脸识别方法 2.1特征脸分析 这种方法是根据图像的统计特征进行正交变换( K-L 变换) [3] , 以去除样 本间的相关性, 然后根据特征值的大小选择特征向量( 主分量) , 由于这些特 征向量的图像类似人脸, 所以称为特征脸[4, 5] 。下面就这种方法作简要介绍。 X∈RN 为表示一幅图像的随机向量, 这里N是图像的大小, X 由图像的行或列连 接而成的向量。假设有p 个人, 每个人有r1 ( 1≤i≤P) 个人脸样本图像, 样 本集为{ Xji } , Xji表示第j个人的第i个样本。那么每个人样本均值向量为 mi ( 1≤ i≤p) ; 总体样本均值向量为m; 类间散布矩阵为

神经网络模式识别Matlab程序

神经网络模式识别Matlab程序识别加入20%噪声的A-Z26个字母。（20%噪声情况下，完全能够识别）clear;close all; clc; [alphabet,targets]=prprob; [R,Q]=size(alphabet); [S2,Q]=size(targets); S1=10; P=alphabet; net=newff(minmax(P),[S1,S2],{'logsig''logsig'},'traingdx'); net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01; net.b{2}=net.b{2}*0.01; T=targets; net.performFcn='sse'; net.trainParam.goal=0.1; net.trainParam.show=20; net.trainParam.epochs=5000; net.trainParam.mc=0.95; [net,tr]=train(net,P,T); netn=net; netn.trainParam.goal=0.6; netn.trainParam.epochs=300; T=[targets targets targets targets]; for pass=1:10; P=[alphabet,alphabet,... (alphabet+randn(R,Q)*0.1),... (alphabet+randn(R,Q)*0.2)]; [netn,tr]=train(netn,P,T); end netn.trainParam.goal=0.1; netn.trainParam.epochs=500; netn.trainParam.show=5; P=alphabet; T=targets; [netn,tr]=train(netn,P,T); noise_percent=0.2; for k=1:26 noisyChar=alphabet(:,k)+randn(35,1)*noise_percent; subplot(6,9,k+floor(k/9.5)*9); plotchar(noisyChar); de_noisyChar=sim(net,noisyChar); de_noisyChar=compet(de_noisyChar);

基于MATLAB的BP神经网络的数字图像识别

基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别

基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别 【摘要】随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动的呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。如今我们也可以把这些技术应用在交通领域。作为智能交通系统(InteUigent Traffic System，简称ITS)中的一个重要组成部分的车牌识别技术，当然就是其中的重点研究对象。车辆牌照识别(License P1ate Recognition，简称LPR)，是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。用MATLAB做车牌识别比用其他工具有许多优势，因为MATLAB在图像的灰度化、二值化、滤波等方面都有很大优势，所以,本次实验我们利用MA TLAB的这些优点来对车牌进行识别。 【关键词】BP神经网络；图像识别；字符识别；特征提取；车牌；Matlab 一课题研究背景 （一）图像识别的提出及应用 随着信息化时代的不断发展，人们越来越多地使用信息化的手段来解决各种问题——办公自动化、先进制造业、电子商务等利用计算机技术而产生的新兴行业正不断靠近我们的生活。在信息社会中，我们每天都接触大量的数据——工作数据、个人数据、无意间获得的数据等——在这些数据中，有些数据需要我们人工处理，而有些则可以利用计算机快速准确的完成——字符识别就是其中的一个范畴。 字符识别是一种图像识别技术，他的输入是一张带有某种字符的图片，而输出则是计算机中对于图片中字符的反应结果。所以，可以广泛的应用于各种领域：如，车牌检测、手写识别、自动阅读器、机器视觉……在生活生产的各个方面都起到了非常重要的作用。（二）图像识别技术的发展趋势 虽然图像识别技术还不是非常成熟，但现其已经有了很多可喜的成果，比如图像模式识别，图像文字识别。并且其还在飞速的发展着，图像识别的应用正朝着不同的领域渗透着，像计算机图像生成，图像传输与图像通信，高清晰度电视，机器人视觉及图像测量，办公室自动化，像跟踪及光学制导，医用图像处理与材料分析中的图像分析系统，遥感图像处理和空间探测，图像变形技术等等。从所列举的图像技术的多方面应用及其理论基础可以看出，它们无一不涉及高科技的前沿课题，充分说明了图像技术是前沿性与基础性的有机统一。 可以预计21世纪，图像技术将经历一个飞跃发展的成熟阶段，为深入人民生活创造新的文化环境，成为提高生产的自动化、智能化水平的基础科学之一。图像技术的基础性研究，特别是结合人工智能与视觉处理的新算法，从更高水平提取图像信息的丰富内涵，成为人类运算量最大、直观性最强，与现实世界直接联系的视觉和“形象思维”这一智能的模拟和复现，是一个很难而重要的任务。“图像技术”这一上世纪后期诞生的高科技之花，其前途是不可限量的。 随着21世纪经济全球化和信息时代的发展，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像处理技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来了巨大转变。图像处理技术发展相当快，而其中对汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。汽车牌照自动识

基于人工神经网络的图像识别

本文首先分析了图像识别技术以及bp神经网络算法，然后详细地阐述了人工神经网络图像识别技术。 【关键词】人工神经网络 bp神经网络图像识别识别技术 通常而言，所谓图像处理与识别，便是对实际图像进行转换与变换，进而达到识别的目的。图像往往具有相当庞大的信息量，在进行处理图像的时候要进行降维、数字化、滤波等程序，以往人们进行图像识别时采用投影法、不变矩法等方法，随着计算机技术的飞速发展，人工神经网络的图像识别技术将逐渐取代传统的图像识别方法，获得愈来愈广泛的应用。 1 人工神经网络图像识别技术概述 近年来，人工智能理论方面相关的理论越来越丰富，基于人工神经网络的图像识别技术也获得了非常广泛的应用，将图像识别技术与人工神经网络技术结合起来的优点是非常显著的，比如说： （1）由于神经网络具有自学习功能，可以使得系统能够适应识别图像信息的不确定性以及识别环境的不断变化。 （2）在一般情况下，神经网络的信息都是存储在网络的连接结构以及连接权值之上，从而使图像信息表示是统一的形式，如此便使得知识库的建立与管理变得简便起来。 （3）由于神经网络所具有的并行处理机制，在处理图像时可以达到比较快的速度，如此便可以使图像识别的实时处理要求得以满足。 （4）由于神经网络可增加图像信息处理的容错性，识别系统在图像遭到干扰的时候仍然能正常工作，输出较准确的信息。 2 图像识别技术探析 2.1 简介 广义来讲，图像技术是各种与图像有关的技术的总称。根据研究方法以及抽象程度的不同可以将图像技术分为三个层次，分为：图像处理、图像分析以及图像理解，该技术与计算机视觉、模式识别以及计算机图形学等学科互相交叉，与生物学、数学、物理学、电子学计算机科学等学科互相借鉴。此外，随着计算机技术的发展，对图像技术的进一步研究离不开神经网络、人工智能等理论。 2.2 图像处理、图像识别与图像理解的关系 图像处理包括图像压缩、图像编码以及图像分割等等，对图像进行处理的目的是判断图像里是否具有所需的信息并滤出噪声，并对这些信息进行确定。常用方法有灰度，二值化，锐化，去噪等；图像识别则是将经过处理的图像予以匹配，并且对类别名称进行确定，图像识别可以在分割的基础之上对所需提取的特征进行筛选，然后再对这些特征进行提取，最终根据测量结果进行识别；所谓图像理解，指的是在图像处理与图像识别的基础上，根据分类作结构句法分析，对图像进行描述与解释。所以，图像理解包括图像处理、图像识别和结构分析。就图像理解部分而言，输入是图像，输出是对图像的描述解释。 3 人工神经网络结构和算法 在上个世纪八十年代，mcclelland与rumelhant提出了一种人工神经网络，截止现在，bp神经网络已经发展成为应用最为广泛的神经网络之一，它是一种多层前馈神经网络，包括输入层、输出层和输入层输出层之间隐藏层，如图1所示，便是一种典型的bp神经网络结构。 bp神经网络是通过不断迭代更新权值使实际输入与输出关系达到期望，由输出向输入层反向计算误差，从而通过梯度下降方法不断修正各层权值的网络。 bp神经网络结构算法如下所述： （1）对权值矩阵，学习速率，最大学习次数，阈值等变量和参数进行初始化设置； （2）在黑色节点处对样本进行输入；

基于卷积神经网络的图像识别研究

第14期 2018年7月No.14July，2018 1 算法原理 卷积神经网络的卷积层最重要部分为卷积核[1-2]。卷积核不仅能够使各神经元间连接变少，还可以降低过拟合误 差[3]。 子采样过程就是池化过程。进行卷积过程是将卷积核与预测试图像进行卷积，子采样能够简化网络模型，降低网络模型复杂程度，从而缩减参数。 在图像识别时，首先需要对输入图像初始化，然后将初始化后图像进行卷积和采样，前向反馈到全连接层，通过变换、即可计算进入输出层面，最终通过特征增强效果和逻辑之间的线性回归判断是否符合图像识别期望效果，往复循环，每循环一次就迭代一次，进而对图像进行识别。流程如图1所示。 图1 卷积神经网络模型流程 2 卷积神经网络 卷积神经网络主要包括3个层次[4]，它由输入层、隐藏 层、输出层共同建立卷积神经网络模型结构。2.1 卷积层 卷积层的作用是提取特征[2]。卷积层的神经元之间进行 局部连接，为不完全连接[5]。 卷积层计算方法公式如下。()r array M a λ+ 其中λ为激活函数，array 是灰度图像矩阵， M 表示卷积核， 表示卷积， a 表示偏置值大小。G x 方向和G y 方向卷积核。 本文卷积神经网络模型中设定的卷积核分为水平方向和竖直方向。卷积层中卷积核通过卷积可降低图像边缘模糊程度，使其更为清晰，效果更好、更为显著。经过S 型函数激活处理之后，进行归一化后图像灰度值具有层次感，易于突出目标区域，便于进一步处理。2.2 全连接层 该层主要对信息进行整理与合并，全连接层的输入是卷积层和池化层的输出。在视觉特征中，距离最近点颜色等特征最为相似，像素同理。全连接如图2所示。 图2 全连接 3 实验结果与分析 本文采用数据集库是MSRA 数据集，该数据集共包含1 000张图片。实验环境为Matlab2015a 实验环境，Windows 7以上系统和无线局域网络。本文从MSRA 数据集中选取其中一张进行效果分析。卷积神经网络模型识别效果如图3所示。 作者简介：谢慧芳（1994— ），女，河南郑州人，本科生；研究方向：通信工程。 谢慧芳，刘艺航，王 梓，王迎港 （河南师范大学，河南 新乡 453007） 摘 要：为降低图像识别误识率，文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先，对输入图像进行初始化；然后，初 始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积，对图像进行特征提取，提取的图像特征经过池化层进行特征压缩，得到图像最主要、最具代表性的点；最后，通过全连接层对特征进行综合，多次迭代，层层压缩，进而对图像进行识别，输出所识别图像。与原始算法相比，该网络构造可以提高图像识别准确性，大大降低误识率。实验结果表明，利用该网络模型识别图像误识率低至16.19%。关键词：卷积神经网络；卷积核；特征提取；特征压缩无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于卷积神经网络的图像识别研究

人工神经网络模式识别

人工神经网络模式识别 一、人工神经网络模式识别 1、人工神经网络的概述 人工神经网络从人脑的生理学和心理学角度出发，通过模拟人脑的工作机理，实现机器的部分智能行为，是从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径。具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。尽管引入神经网络的方法和引入网络的结构可以各不相同，但都可称为神经网络模式识别。而且这些识别方法在解决传统方法较难处理的某些问题上带来了新的进展和突破，因而得到了人们越来越多的重视和研究。 人工神经元网络(Artificial Neural Network)简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。 2、神经网络进行模式识别的方法和步骤 神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示，分为如下几个部分： 预处理 样本获取常规处理特征变换神经网络识别 图 2-1 神经网络模式识别基本构成 1、样本获取 这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。

通用图像识别的神经网络代码描述

写人脸检测程序的时候顺带写的，网络格式是靠读入一个文件定义的，文件的格式如下： 输入图像长输入图像宽隐层神经元个数输出神经元个数 不同网络结构数量 [连接位置不同的隐层神经元的个数连接的隐层神经元个数] [隐层神经元连接的输入神经元的位置表] 下面是一个例子： 24 28 52 1 3 16 32 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16

模式识别在神经网络中的研究

摘要：基于视觉理论的神经网络模式识别理论的研究一直是非常活跃的学科，被认为是神经网络应用最成功的一个方面，它的发展与神经网络理论可以说是同步的。几乎所有现有的神经网络物理模型都在模式识别领域得到了成功的应用，神经网络理论取得进步会给模式识别理论的发展带来鼓舞；相反，模式识别理论的进步又会大大推动神经网络理论的长足发展。它们的关系是相互渗透的。 关键词：神经网络；模式识别 Abstract: The research of pattern recognition theories according to the neural network mode of sense of vision theories has been very active in academics, neural network has been thought one of the most successful applications , its development can been seen as the same step with the neural network theories.Almost all existing physics model of the neural network all identified realm to get success in the mode of application, neural network theories' progress will give the development of the pattern recognition theories much encourage;Contrary, the pattern recognition theories of progress again consumedly push neural network theories of substantial development.Their relations permeate mutually. Key word: neural network; pattern recognition

7基于神经网络的模式识别实验要求

实验七基于神经网络的模式识别实验 一、实验目的 理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。 二、实验原理 BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。 离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。 三、实验条件 Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。 四、实验内容 1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。 （1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。

基于卷积神经网络的人脸识别

《计算机系统项目综合实践》课程报告报告题目：基于卷积神经网络的人脸识别 组长：班级：*学号：*姓名：* 在本项实践中的贡献百分比： 40 % 组员1：班级： * 学号： * 姓名：* 在本项实践中的贡献百分比： 35 % 组员2：班级： * 学号：* 姓名：* 在本项实践中的贡献百分比： 25 % 日期： 2019/12/18

一、课程实践目标和内容概述：（各组员对本部分内容撰写的贡献比例，组长：组员1：组员2 = 20% ： 20% ： 60%） 1. 打算设计和实现一个什么样的计算机综合系统？该系统有什么功能？为什么选择该系统作为实践内容？ 基于卷积神经网络的人脸识别。 通过10个人的420张192*168大小单一色彩图片对系统进行训练，从而使系统能够识别这十个人，在通过220张人脸的图片进行识别，统计识别精度，通过调整参数不断使测试精度达到最优，获得使测试精度达到最大的参数集合。 人脸识别应用在生活中十分广泛，卷积神经网络用于人脸识别是一种基于特征的方法，区别于传统的人工特征提取和针对特征的高性能分类器设计，它的优点是通过逐层卷积降维进行特征提取，然后经过多层非线性映射，使网络可以从未经特殊处理的训练样本中，自动学习形成适应该识别任务的特征提取器和分类器，该方法降低了对训练样本的要求，而且网络的层数越多，学习到的特征更具有全局性。因此，我们小组打算将该系统作为实践内容。 2. 运用什么程序设计语言或开发工具实现系统？为什么采用这种开发语言或工具？ 运用MATLAB实现。 MATLAB具有封装的卷积神经网络，我们只需要对其设置层数和参数即可。而且MATLAB将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，

人工神经网络在图像处理中的应用

人工神经网络在图像处理中的应用 王国雷 （山东大学控制科学与工程学院生物医学工程2008级） 摘要：图像处理可以看作一大类图像技术，着重强调在图像之间的变换，图像处理是包含丰富内容和具有广阔应用领域的研究学科。近几年来，作为具有自组织、自学习和联想功能的人工神经网络理论已成功地应用于图像处理的许多方面，如图像压缩、图像分割、边缘检测、图像增强、图像识别等。概括得说，神经网络应用于图像处理的主要思路是：把原始图像或经过适当预处理的图像作为网络的输入信号，在网络的输出端得到处理后的图像信号或分类结果。 关键词：图像处理，人工神经网络，图像压缩、图像分割、边缘检测、图像增强、图像识别。 The Application Of Artificial Neural Network In The Area Of Image Processing Wang Guolei (Biomedical Engineering, 2008 Grade, College of Control Science and Engineering, Shandong University) Abstract: Image processing can be seen as a large class of imaging technology, emphasizing on the transformation between the images, image processing is a subject with rich content and broad application areas. In recent years, as a self-organizing, self-study and associate function artificial neural network theory has been successfully applied to many aspects of image processing such as image compression, image segmentation, edge detection, image enhancement, image recognition and so on. In general, the main idea of neural network application in image processing is as below: put the original image or an appropriate pre-processing image as the input signal of network, the network output is the result : processed image signal or classification results.

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究定稿版

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型，将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中，然后进行自动训练，这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来，那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单，但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构，而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型，并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛，最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下： 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析；然后过渡到卷积神经网络的相关理论，对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述；最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元，单个神经元的模型结构如下图所示。 其中， b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = 卷积神经网路的基本结构简单的池化过程：

2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明，并对人脸数据进行预处理，包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。 TensorFlow的系统架构如下图所示 TensorFlow的编程模式 系统本地模式和分布式模式示意图 3.提出了基于改进的MyVGGNet和MySqueezeNet网络的人脸识别。首先分析了模型VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构及相关参数，然后本文提出将原VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构和参数进行优化，并在每个卷积层和激励层之间添加批归一化层，在VGGNet-16网络末尾用1个1 * 1的卷积层代替三个全连接层，还增加全局平均池化层，得到新的MyVGGNet和MySqueezeNet模型，最后在LFW数据集上分别获得9 4.3%和9 5.1%的准确率。 VGGNet-16 网络结构框图 MyVGGNet 网络框图 MyVGGNet网络训练时LFW测试集的准确率走势图 MyVGGNet网络在LFW上的ROC曲线图 4.提出了基于二叉树型融合网络BTreeFuseNet_v1和BTreeFuseNet_v2的人脸识别。首先对深度神经网络的优化问题和融合原理作了分析；然后结合残差学习，融入分支并行、融合和级联三种结构，采用ReLU函数、BN层、Dropout层、哈维尔方法和截断高斯函数初始化方法、Adam优化器等技巧，构建了两个层次深度为22和19的网络模型

基于MATLAB的BP神经网络的数字图像识别

基于MATLAB的BP神经网络的数字图像识别

基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别

基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别 【摘要】随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动的呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。如今我们也可以把这些技术应用在交通领域。作为智能交通系统(InteUigent Traffic System，简称ITS)中的一个重要组成部分的车牌识别技术，当然就是其中的重点研究对象。车辆牌照识别(License P1ate Recognition，简称LPR)，是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。用MATLAB 做车牌识别比用其他工具有许多优势，因为MATLAB在图像的灰度化、二值化、滤波等方面都有很大优势，所以,本次实验我们利用MATLAB的这些优点来对车牌进行识别。 【关键词】BP神经网络；图像识别；字符识别；特征提取；车牌；Matlab 一课题研究背景 （一）图像识别的提出及应用 随着信息化时代的不断发展，人们越来越多地使用信息化的手段来解决各种问题——办公自动化、先进制造业、电子商务等利用计算机技术而产生的新兴行业正不断靠近我们的生活。在信息社会中，我们每天都接触大量的数据——工

作数据、个人数据、无意间获得的数据等——在这些数据中，有些数据需要我们人工处理，而有些则可以利用计算机快速准确的完成——字符识别就是其中的一个范畴。 字符识别是一种图像识别技术，他的输入是一张带有某种字符的图片，而输出则是计算机中对于图片中字符的反应结果。所以，可以广泛的应用于各种领域：如，车牌检测、手写识别、自动阅读器、机器视觉……在生活生产的各个方面都起到了非常重要的作用。 （二）图像识别技术的发展趋势 虽然图像识别技术还不是非常成熟，但现其已经有了很多可喜的成果，比如图像模式识别，图像文字识别。并且其还在飞速的发展着，图像识别的应用正朝着不同的领域渗透着，像计算机图像生成，图像传输与图像通信，高清晰度电视，机器人视觉及图像测量，办公室自动化，像跟踪及光学制导，医用图像处理与材料分析中的图像分析系统，遥感图像处理和空间探测，图像变形技术等等。从所列举的图像技术的多方面应用及其理论基础可以看出，它们无一不涉及高科技的前沿课题，充分说明了图像技术是前沿性与基

实验七：基于神经网络的模式识别实验

实验七：基于神经网络的模式识别实验 一、实验目的 理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。 综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。 二、实验内容 熟悉模式识别的理论方法，用选择一种合适的识别方法，对图像中的字符（英文字母）进行识别，能够区分出不同的形态的26个字母。 在Matlab中，采用BP神经网络，对读取的数据进行训练，进而识别。 1. 程序设计 (1)程序各流程图 实验中主程序流程图如图4-1所示：

图4-1主程序流程图 其中图像预处理的流程如图4-2 所示： 图4-2图像预处理的流程神经网络训练的具体流程如图4-3所示：

图4-3 神经网络训练流程 (2)程序清单 %形成用户界面 clear all; %添加图形窗口 H=figure('Color',[0.85 0.85 0.85],... 'position',[400 300 500 400],... 'Name','基于BP神经网络的英文字母识别',... 'NumberTitle','off',... 'MenuBar','none'); %画坐标轴对象，显示原始图像 h0=axes('position',[0.1 0.6 0.3 0.3]); %添加图像打开按钮 h1=uicontrol(H,'Style','push',... 'Position',[40 100 80 60],... 'String','选择图片',... 'FontSize',10,... 'Call','op'); %画坐标轴对象，显示经过预处理之后的图像 h2=axes('position',[0.5 0.6 0.3 0.3]); %添加预处理按钮

基于深度神经网络的人脸图像识别

第39卷第1期 辽宁工业大学学报(自然科学版) V ol.39, No.1 2019年 2 月 Journal of Liaoning University of Technology(Natural Science Edition) Feb. 2019 收稿日期：2018-05-23 基金项目：国家自然科学基金项目(61502216)；大学生创新创业计划训练项目(201801069) 作者简介：王恩侃(1997-)，男，山西吕梁人，本科生。 曹玉东(1971-)，男，辽宁铁岭人，副教授，博士。 DOI:10.15916/j.issn1674-3261.2019.01.007 基于深度神经网络的人脸图像识别 王恩侃，曹玉东，汪金涛 （辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001） 摘 要：概述了深度神经网络的最新进展情况，着重深入分析了VGG-Net 深度神经网络模型，相比于传统学习方法，深度学习能达到更高的识别准确率， 但是存在训练和测试时间较长、字典存储量偏大等问题。在不降低识别率的前提下，通过改进模型结构和优化参数，减少训练时间，实现了轻量化计算。在FaceScrub 人脸图像数据集上验证了改进算法的有效性。 关键词：深度学习；VGG-Net 网络；人脸图像识别 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1674-3261(2019)01-0029-04 Face Image Recognition Based on Deep Neural Network W ANG En-kan, CAO Y u-dong, W ANG Jin-tao （School of Electronics & Information Engineering, Liaoning University of Technology, Jinzhou 121001, China ） Abstract: The recent progress of deep neural network is summarized, and the VGG-Net neural network model is analyzed. Compared with traditional methods, deep learning methods can achieve higher recognition accuracy, but there are problems such as long training and testing time, and larger dictionary storage. On the premise that the recognition rate is not reduced, the lightweight calculation is realized by improving the model structure and optimizing parameters and reducing training time. The effectiveness of the improved algorithm is verified on FaceScrub face image data set. Key words: deep learning; VGG-Net network; face image recognition 近几年，深度学习技术以人工神经网络模型为基础，突破了三层结构的限制，其表示能力大幅度提高，并在计算机视觉领域取得了成功。深度学习网络主要包括卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和长短时记忆网络等。卷积神经网络特别适合处理二维数据，在图像处理和识别领域有很多成功的应用。也是第一个用于解决重要商业应用的网络。循环和递归网络适合处理与时间相关的序列数据。计算机硬件不断发展，深度学习神经网络在计算机视觉领域大放异彩，在图像检索、图像分类领域均取得突破性进展。 2012年，多伦多大学的Hinton 教授首次把深度神经网络应用到图像分类任务上，极大降低了图 像的分类错误率[1]。短短几年的时间，深度学习技术发展迅猛。常见的深度神经网络结构有纽约大学教授Yann LeCun 提出的LeNet-5[2]、Face AI 团队提出的DeepFace [3]、DeepID [4]等。在人脸识别中较为成功的深度卷积网络有DeepFace 、DeepID 以及VGG-Face 等深度网络结构[5-9]。其中DeepFace 网络结构庞大，对于训练图片消耗的资源也较大。汤晓欧教授团队提出的DeepID 网络开创了用深度网络来学习图像的特征，随着数据集的扩大，其本身的分类正确率和验证数据集的识别准确率都在增加。为更好地处理遮挡图片的识别，改进算法DeepID2[7]在回归函数式中加入验证信号，通过对识别信号和验证信号进行加权组合，提高了类内区分

神经网络的应用及其发展

神经网络的应用及其发展

神经网络的应用及其发展 来源：辽宁工程技术大学作者： 苗爱冬 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts 合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。 (2) 信号处理。能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等方面得到应用。 (3) 模式识别。已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和声音识别，还可用于目标的自动识别和定位、机器人传感器的图像识别以及地震信号的鉴别