毕业设计(论文)基于神经网络的图像分类技术及其实现
计算机专业毕业设计
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我的毕业设计题目为《基于深度学习的图像分类与识别系统设计与实现》。
在当今社会，图像分类与识别的需求日益增长。
为了提高图像分类与识别的准确性和效率，深度学习技术应运而生。
深度学习通过构建深层神经网络模型，可以从大量的图像数据中提取高级抽象特征，从而实现精确的图像分类与识别。
本毕业设计的目标是设计和实现一个基于深度学习的图像分类与识别系统。
在系统的设计过程中，将进行以下几个方面的工作。
首先，需要收集并标注大量的图像数据。
这些数据将用于训练深度学习模型，使其能够学习到不同类别的图像特征。
其次，在搭建深度学习模型时，需要选择合适的网络架构和优化算法。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、
递归神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）等。
通过
合理地选择模型，可以在一定程度上提高分类与识别的准确性。
然后，需要对深度学习模型进行训练。
这个过程中，可以使用反向传播算法来优化模型参数，使其能够更好地拟合训练数据。
此外，还可以使用数据增强技术来扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。
最后，需要对训练好的深度学习模型进行评估和测试。
通过使
用一些测试集来验证模型的准确性和效果。
同时，还可以进行一些优化和调整，以进一步提高模型的性能。
在这个毕业设计中，我希望通过设计和实现一个基于深度学习的图像分类与识别系统，来探索深度学习在图像处理领域的应用。
通过这个项目，我将学习到深度学习相关的理论知识和实践技巧，并通过自己的努力和实践来提升自己的能力。
北航毕业设计论文
北航毕业设计论文尊敬的各位评委老师：大家好！我是北航计算机科学与技术专业的一名毕业生，今年即将完成毕业设计。
在这里，我想向大家汇报一下我的毕业设计论文的研究工作。
我的毕业设计的题目是《基于深度学习的图像分类方法研究与实现》。
本设计的研究目的是通过深度学习技术来实现图像分类，提高图像分类的准确性和效率。
目前，图像分类是计算机视觉领域的研究热点之一，对各种实际应用具有重要意义。
本论文首先对深度学习的基本原理进行了介绍，包括神经网络、反向传播算法等。
然后，研究了常用的图像分类方法，包括传统的机器学习方法（如支持向量机、k近邻等）和深度学习方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。
接着，针对图像分类问题，在CIFAR-10数据集上设计了一系列实验，比较了不同算法在准确性和效率方面的表现。
实验结果表明，深度学习方法在图像分类任务上具有明显优势。
本设计的最后一部分是基于所学到的知识，使用TensorFlow框架编写了一个图像分类系统的原型。
该系统可以输入一张图像，自动识别出图像中的物体，并给出相应的分类结果。
通过该系统的实际应用，进一步验证了深度学习方法在图像分类任务上的可行性和有效性。
在本论文的研究过程中，我遇到了许多困难和挑战。
首先，深度学习理论知识较为复杂，对于初学者来说难度较大。
其次，实验数据的预处理和特征提取是图像分类任务中一个重要的环节，需要充分利用各种工具和技术。
最后，进一步优化和改进深度学习模型，提高其准确率和效率，也是一个长期的研究方向。
对于这些困难和挑战，我通过查阅大量的文献资料，参加相关学术讲座和研讨会，与同学们进行讨论和交流，最终成功完成了毕业设计任务。
通过这个过程，我不仅学到了专业知识，提高了科研能力，还培养了自己的实际动手能力和团队合作精神。
在未来的工作中，我将进一步深入研究图像分类领域，不断提升自己的研究能力和创新能力。
同时，也希望能够将自己的研究成果应用到实际应用领域，为社会发展和进步做出自己的贡献。
基于卷积神经网络的图片识别与分类系统设计与实现
基于卷积神经网络的图片识别与分类系统设计与实现摘要：本文介绍了基于卷积神经网络（CNN）的图片识别与分类系统的设计与实现。
首先，我们介绍了卷积神经网络的基本原理和相关概念。
接着，我们详细阐述了图片识别与分类系统的设计思路和流程，并重点讲解了数据预处理、模型构建、模型训练和模型评估等关键技术。
最后，我们展示了系统的实现效果，并对未来的优化方向进行了展望。
关键词：卷积神经网络，图片识别，图片分类，设计，实现1.介绍随着计算机视觉的快速发展，图片识别与分类技术在各个领域得到了广泛应用。
卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，具有优异的图像处理能力。
本文将介绍如何设计与实现一种基于CNN的图片识别与分类系统。
2.卷积神经网络简介卷积神经网络是一种模仿人类视觉处理机制的深度学习模型。
它通过多层卷积和池化操作，可以有效提取图像的特征，并自动学习识别和分类图片。
CNN由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层等组成。
3.设计思路与流程图片识别与分类系统的设计流程包括数据预处理、模型构建、模型训练和模型评估。
3.1 数据预处理数据预处理是一个非常重要的步骤，它包括数据收集、数据清洗和数据增强等操作。
首先，我们需要收集足够多的图片数据，并对数据进行清洗，去除噪声和无效信息。
然后，我们可以使用数据增强技术来扩充训练集，例如旋转、翻转、缩放和平移等操作，以增加数据的多样性和泛化能力。
3.2 模型构建模型构建是建立神经网络结构的过程。
在设计CNN模型时，我们需要考虑网络的层数、卷积核大小、激活函数和池化方式等。
通常，我们可以采用经典的CNN结构，如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet或ResNet等。
3.3 模型训练模型训练是指利用标注好的数据集对神经网络进行优化，使其能够更好地分类和识别图片。
在训练过程中，我们需要选择合适的损失函数和优化算法，并设置合理的学习率和批量大小。
此外，还可以使用正则化或Dropout等技术来避免过拟合问题。
毕业设计说明书范文
毕业设计说明书范文毕业设计说明书。
一、设计题目，基于深度学习的图像识别与分类系统设计与实现。
二、设计目的和意义：随着计算机技术的不断发展，深度学习作为一种新型的人工智能技术，已经在图像识别与分类领域取得了显著的成果。
本毕业设计旨在利用深度学习技术，设计和实现一个高效的图像识别与分类系统，以满足日常生活中对图像识别与分类的需求，提高图像处理的效率和准确性。
三、设计内容：1. 系统需求分析，通过调研和分析目前图像识别与分类系统的需求和存在的问题，确定设计系统的功能和性能要求。
2. 深度学习技术研究，深入研究深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，掌握其原理和应用。
3. 图像处理算法设计，设计基于深度学习的图像处理算法，包括图像特征提取、图像分类和识别等。
4. 系统架构设计，设计系统的整体架构和模块划分，确定系统各个模块之间的交互关系和数据流程。
5. 系统实现与测试，使用Python等编程语言，实现设计的系统，并进行功能测试和性能评估。
四、设计方法和技术路线：1. 调研分析，通过查阅相关文献和调研市场需求，确定系统的功能和性能要求。
2. 技术研究，深入研究深度学习技术，包括CNN、RNN等，掌握其原理和应用。
3. 算法设计，设计基于深度学习的图像处理算法，包括图像特征提取、图像分类和识别等。
4. 系统实现，使用Python等编程语言，实现设计的系统，并进行功能测试和性能评估。
五、设计预期成果：1. 完成一个基于深度学习的图像识别与分类系统原型。
2. 实现图像处理算法，提高图像识别与分类的准确性和效率。
3. 完成系统的功能测试和性能评估报告。
六、设计进度安排：1. 第1-2周，调研分析，确定系统需求和功能要求。
2. 第3-4周，深度学习技术研究，掌握相关原理和应用。
3. 第5-6周，图像处理算法设计，完成算法设计方案。
4. 第7-10周，系统架构设计，确定系统的整体架构和模块划分。
基于深度学习的像识别与分类毕业设计
基于深度学习的像识别与分类毕业设计在这个基于深度学习的像识别与分类的毕业设计中，我们将探讨如何使用深度学习模型来识别和分类图像。
深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络来学习和提取数据的特征，并进行复杂的模式识别和分类。
在过去的几年中，深度学习在图像识别和分类领域取得了显著的进展。
传统的图像识别方法通常需要人工提取特征，并使用传统的机器学习算法来训练分类器。
然而，这种方法存在许多局限性，例如对于复杂的图像或大规模的图像数据集，手动提取特征变得非常困难。
深度学习通过构建深层神经网络来解决这些问题。
该网络由多个隐藏层组成，每个隐藏层都包含多个神经元。
通过大量的标记数据对网络进行训练，网络可以自动学习并提取图像中的复杂特征。
一旦网络训练完成，我们可以使用它来对新的图像进行识别和分类。
在这个毕业设计中，我们将使用深度学习库来实现我们的图像识别和分类模型。
一种常用的深度学习库是Keras，它提供了简单易用的API，并可以在多种深度学习框架上运行，如TensorFlow和Theano。
首先，我们需要准备我们的数据集。
一个好的数据集对于训练一个准确的模型至关重要。
我们可以使用公开可用的图像数据集，或者自己收集并标记图像。
确保数据集中包含足够的样本，并且每个样本都正确标记。
接下来，我们将构建我们的深度学习模型。
一个基本的深度学习模型可以包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收图像数据，隐藏层用于学习和提取特征，输出层用于预测图像的类别。
根据我们的需求，我们可以选择不同的隐藏层和激活函数来定制我们的模型。
在模型构建完成后，我们需要将数据集分成训练集和测试集。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
通过适当的划分，我们可以避免模型的过拟合或欠拟合问题。
然后，我们将使用训练集对模型进行训练。
训练过程中，模型将根据输入图像和标签进行反向传播，并不断调整模型参数以提高预测的准确性。
基于神经网络的图像识别技术
基于神经网络的图像识别技术一、引言如今，图像识别技术已经广泛应用于生产和生活中的各个方面，包括自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析等等。
而其中一大关键技术就是基于神经网络的图像识别技术。
二、神经网络神经网络是一种由大量人工神经元连接形成的计算模型。
这些神经元通过模拟人类的神经系统来实现图像、声音等信息的处理和识别。
神经网络中每个神经元都有一个输入和一个输出，当输入达到某个阈值时，神经元就会被激活并产生一个输出。
这个输出将作为下一层神经元的输入。
整个神经网络就是一系列这样的层级结构。
三、基于神经网络的图像识别技术基于神经网络的图像识别技术主要分为以下三个步骤：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中十分重要的一步。
在神经网络中，数据预处理包括图像去噪、图像增强、图像旋转等操作，以便提高图像的质量和准确性。
2. 神经网络训练神经网络训练是指通过给神经网络提供一些已知的输入和输出数据，让它学习如何将输入数据映射为输出数据。
在训练期间，神经网络会根据预测结果与实际结果之间的差异来不断调整自身的权重和偏差值。
这个过程需要大量的数据和时间，但一旦训练完成，神经网络就能够有效地解决复杂的图像识别问题。
3. 图像分类图像分类是基于神经网络的图像识别技术的最终应用。
它根据输入图像的特征向量，将其分类为不同的目标类别之一。
比如，人脸识别系统将人脸图像分类为男性或女性，或者是识别出特定人物的照片。
四、神经网络的优缺点神经网络作为一种新兴的人工智能技术，具有一定的优缺点。
优点：1. 神经网络可以自我学习，无需手动编程。
2. 它能够处理大量数据，识别出难以察觉的模式。
3. 神经网络能够处理高维数据，并从中提取出有用的特征。
缺点：1. 神经网络需要大量的数据和时间来训练。
2. 在训练过程中，神经网络容易过拟合。
3. 神经网络的结果常常难以理解和解释。
五、应用场景现在，基于神经网络的图像识别技术已经广泛应用于各个领域，例如：1. 自动驾驶基于神经网络的图像识别技术可以使自动驾驶汽车在行驶中自动辨别出道路、标记、红绿灯等元素，从而保证行驶安全。
图像处理毕业设计
图像处理毕业设计图像处理是计算机科学中的重要研究方向之一，也是目前计算机视觉技术最为基础的理论和技术之一。
图像处理技术在多个领域具有广泛的应用，如医学影像处理、安防监控、数字娱乐、远程遥感等。
本篇文章将介绍一个基于图像处理的毕业设计课题，该课题思路创新、内容丰富，具有较高的实践和研究价值。
该毕业设计的主要内容是基于深度学习的图像识别与分类。
随着深度学习技术的发展，图像识别和分类已经在很多领域得到了广泛应用。
本课题将通过研究图像识别和分类的相关理论和算法，设计并实现一个高效、准确的图像分类系统。
首先，需要对深度学习中的卷积神经网络进行深入研究。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是当前图像处理和计算机视觉领域最为主要的模型之一，具有较强的特征提取和图像分类能力。
通过学习CNN的结构和原理，可以掌握图像处理中的特征提取和图像分类算法。
其次，需要选择并标注合适的图像数据集。
数据集的选择决定了图像分类系统的性能和效果，因此需要选择具有代表性和多样性的数据集。
同时，对数据集进行标注，即为每个图像打上正确的标签，以便后续的训练和评估。
然后，需要设计和训练一个合适的卷积神经网络模型。
通过将图像数据输入到卷积神经网络中，并通过反向传播算法对网络参数进行优化，可以得到一个具有较好分类效果的模型。
最后，需要对训练好的卷积神经网络进行测试和评估。
通过将测试集中的图像输入到训练好的模型中，并对预测结果进行比对和评估，可以得到图像分类系统的准确率、召回率等性能指标。
通过图像处理的毕业设计，可以掌握深度学习算法在图像处理中的应用，进一步提高对计算机视觉领域的理解和实践能力。
同时，通过独立完成一个复杂的实际项目，也可以培养出较强的问题解决能力和团队协作能力。
综上所述，基于深度学习的图像识别与分类是一个具有挑战性和研究价值的毕业设计课题。
通过对卷积神经网络的研究、图像数据集的选择与标注、卷积神经网络模型的设计与训练以及测试与评估，可以完成一个高效、准确的图像分类系统。
基于神经网络的图像分类识别技术研究
基于神经网络的图像分类识别技术研究随着人工智能技术的发展和图像处理算法的提升，基于神经网络的图像分类识别技术日益成熟和完善。
本文将探讨基于神经网络的图像分类识别技术的研究现状和未来发展方向。
一、神经网络的基础神经网络是由大量的人工神经元组成的复杂网络结构，这些神经元能自动学习和提取图像特征，从而实现图像分类和识别的功能。
神经网络的基础是非线性函数的组合，它具有非线性映射、自适应性、容错性和并行计算等特性。
神经网络不需要事先定义特征或规则，而是依赖于数据自身进行学习和模型调整。
因此，在图像分类和识别领域，神经网络被广泛应用，成为了业界和学术界的研究热点。
二、基于神经网络的图像分类识别技术研究现状目前，基于神经网络的图像分类识别技术已经在许多领域有了广泛应用，如医学图像识别、交通场景识别、电商产品图像识别和自然场景分类等。
下面将介绍几个相关领域的具体应用案例。
1. 医学图像识别医学图像识别是神经网络的一个重要应用领域，为医学诊断提供了有力的支持。
在这一领域，神经网络主要用于神经元图像、血管图像和磁共振图像等医学图像的分类识别。
例如，Wang等人提出了一种基于深度神经网络的脑卒中病变分割方法，在临床上取得了很好的效果。
2. 交通场景识别交通场景识别是神经网络的另一个重要应用领域，旨在实现交通安全和交通管制的自动化。
在这一领域，神经网络主要用于交通标志识别、交通拥堵监测和交通事故预警等方面。
例如，Zhu等人提出了一种基于深度卷积神经网络的交通标志分类识别方法，在实际场景中取得了90%以上的识别准确率。
3. 电商产品图像识别电商产品图像识别是神经网络在商业应用领域的一种典型应用。
在这一领域，神经网络主要用于商品分类、商品搜索和商品推荐等方面。
例如，淘宝和京东等电商平台都引入了神经网络进行商品分类和搜索，提高了用户的购物体验和成交率。
三、基于神经网络的图像分类识别技术未来发展方向虽然基于神经网络的图像分类识别技术已经取得了很大的进展，但仍然存在着许多挑战和问题。
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基于神经网络的图像分类技术及其实现摘要随着信息化时代的发展，图像识别已成为当今社会的一个迫切需求，其在交通，森林防护，农业等方面有着重要的作用。
传统的图像识别大部分依旧使用人工提取特征，费时且费力。
而现如今已开发的几种图像识别模型也都或多或少存在着一些缺陷。
近年来，深度学习因为其良好的识别能力、全程无需人工参与等优点，使得基于深度学习的图片识别这一技术理论研究变得热门起来，并取得了极大地成功。
本文主要研究卷积神经网络这一深度学习理论方法，分析该神经网络模型的原理及方法，并通过实验与其他算法比较。
【关键词】图像识别；深度学习；实现；卷积神经网络Image Classification Based on NeuralNetworkand Its ImplementationAbstractWith the development of the information age, the image recognition has become an urgent need in today's society, which plays an important role in transportation, forest protection and agriculture. Most of the conventional image recognition feature extraction still using manual, time-consuming and laborious. And several image recognition model now also has developed more or less there are some flaws. In recent years, deep learning because of its good ability to identify the advantages of the entire process without human intervention, so that the image recognition based on the depth of learning theory research techniques become the rage, and achieved great successful. This paper studies the depth of the convolutional neural network learning theory, principles and methods of analysis of the neural network model and experimentally demonstrated.[Key words]image recognition, deep learning, implementation, Convolutional neural network目录1.引言 (1)2.图像识别简介 (2)2.1图像识别系统 (2)2.2人工神经网络模式识别法 (3)3.人工神经网络 (4)3.1人工神经网络基本概念 (4)3.2人工神经网络的结构 (5)3.2.1前馈型神经网络 (5)3.2.2 反馈型网络 (6)3.3人工神经网络的特点 (6)3.4人工神经网络的学习方式 (7)3.4.1有监督学习 (7)3.4.2无监督学习 (7)3.5浅层学习和深度学习 (7)4.基于卷积神经网络的图像识别 (8)4.1卷积神经网络结构 (9)4.2基于卷积神经网络的交通标识识别 (10)4.3实验结果和对比 (12)结论 (15)参考文献 (16)致谢 (17)1.引言图像识别的主要研究内容是如何对图像进行智能地识别与分类，该领域的研究始于20世纪90年代，截至今日，已有近30年的研究历史。
目前，由于该领域的实际应用场景较为广泛，已成为当今的研究热点。
其主要研究目的是设计出能够对各种图片进行智能识别的系统模型，从而满足实际应用的需要，以取代传统的人眼识别作业。
图像识别的应用领域十分的广泛，主要包括：银行用户手写签名字体的识别；违章和出事车辆车牌号码的识别；采矿时岩石切面各种矿石岩相的识别以及人脸识别等等。
随着时代的发展以及科学技术的不断深入创新，用于对各种图像信息的识别和分类已成为当今世界的一大迫切需求。
虽然国内外对各种分类技术都进行了长时间的研究，目前也已有了一些较为成功的研究成果也的确取得了一些较好的研究成果。
然而，这些图像识别系统仍存在识别度低，训练效率较差等问题。
此外，对含有噪声信息的输入数据而言，大部分系统仍然需要结合人工提取特征的办法，依然不能够达到智能化处理的目的。
图像识别系统需要对数据集特征进行正确、高效地提取和识别。
因此传统的图像识别方面不能够被很好地应用到实际生活中。
卷积神经网络技术[1]是近期发展起来的一项机器学习技术，其所具有的优点能够有效支持数据集的分类。
研究人员目前已提出了以LeNet-5[2]为代表的深度学习模型，并且在此模型的基础上实现出了对包含数字信息的图片进行有效分类的系统。
鉴于对交通标识进行有效识别能够为车辆的安全运行提供有效保障，本文在对LeNet-5模型进行深入研究的基础上，通过对其中的若干模块进行了适应性的改进，最终实现出能够有效应用于交通标识识别的图像分类系统。
本文的后续章节安排如下：第一章对图像识别系统进行了详细的介绍，并分析出当前已有工作的优缺点及适用范围。
在第二章中，我们着重介绍基于神经网络的深度学习方法的理论模型，包括其中的原理、结构以及学习过程。
第三章内容是本文的主要工作，我们以LeNet-5模型为基础，给出对其关键环节进行改进的有效方法，并在此基础上实现出了能够有效处理交通图像识别的智能学习系统；本章还将会包括我们对所设计系统的测试实验步骤及实验结果。
2.图像识别简介2.1图像识别系统图像识别是什么？简单地说，就是给你一张图片，你要提取这张图片的特征，然后根据这些图像特征来告诉我他的种类，这种识别在人们日常生活中是无处不在的。
随着时代的发展，活动范围的不断扩大，接触事物的种类也越来越多，越来越复杂。
特别是“数字化”“信息化”等技术的发展，考察数据的复杂程度与日俱增，通过人工完成分类已变得极其困难。
而通过模式识别，系统能够在各种数据信号中找出他们的主要特征，通过相同特征找出同类数据之间存在的关联和规则，把拥有相同特征的样本数据归为一类，记录他们的权值参数，根据这些参数，我们就可以对进行分类的图像进行分类识别。
研究图像识别的目的就是为了来帮助人们完成对各种数据信息的处理、分类和识别。
因为分布式信息并行处理功能的发展，人们将这一理论技术引入人工神经网络中，取得了极大地效果。
其强大的运算处理能力不仅解决了系统训练模型的速度问题，而且分布式技术带来的高度容错性又大大提高了系统识别和分辨的准确性，这就使得我们不必手动的去对那些含有噪音的图像进行降噪和特征提取。
网络神经模型的训练相较于其他算法模型非常的简单，因为有卷积+子采样对输入图像进行特征提取，我们只需将原始训练数据直接输入进模型系统，系统自动存储各神经元之间的互连权值，并通过优化算法随时对这些数据进行优化改进，直到训练完毕。
训练完成的模型就能对图片进行识别了，你只要将待分辨的图像输入，系统便能马上对它进行处理并输出图像类别，这一过程便是图像识别。
因为其简单的使用方式，人工神经网络技术现已成为一种解决图像识别问题的有效方法。
一般来说，一个图像识别系统由以下几个部分组成[3]，如图1-1所示。
图 1-1 图像识别系统框图第一部分是原始图像信息的获取。
就是把待研究对象用扫描设备将其转换为可处理的电信号或其他信号，为以后的模型训练和测试取得材料。
第二部分是对图像的预处理。
这个过程可以说极其的重要，我们通常要先对研究的对象进行选取，如果素材含有多余的目标，为了确保图像识别的准确性，我们还要对图像进行分割以选取正确的目标，然后听过数字化方法对图片进行优化、降噪。
第三部分是特征提取。
顾名思义，就是对图像的特征进行提取，其中，特征数量的多少，特征映像图的大小等这些数据的选择对于整个系统来说是具有重要的作用。
为了提高图片识别效率，我们要在确保图像能正确识别的要求下，尽可能的选取图片信息中具有关键性的特征。
这样就可以使系统在达到正确分类的要求下，减少系统的分类运行处理时间，从而提高识别效率。
第四部分是模式分类。
通过第三部分所提取的特征，分别和系统中已经训练好的每个类别的特征进行一一对比，最后找出最相似的那个类别，实则就是对图像进行识别分类。
第五部分是识别结果。
就是将第四部分匹配的类别进行输出，这是系统的输出端，整个系统层层相扣，最后输出的结果和前面四部分密切相关，因此为了保证输出结果的正确性，从第一部开始就要尽可能的减少错误。
2.2人工神经网络模式识别法神经网络模式识别系统一般由预处理、特征提取和分类器这三部分组成[3]。
而其中特征提取这部分不一定在每个神经网络模型识别系统中都存在，所有就分为两大类：(1)有特征提取的模型：该网络模型，一般都先要通过人工的方法从图片数据中寻找和提取关键特征，也有系统通过某些方法自动对图片进行特征提取的，比如卷积卷积神经网络中的卷积+子采样，然后通过特征数据图训练神经网络，依靠它强大的自学能力来学习如何识别图片。
其中提取得到的特征是训练模型和识别图片的关键，因此提取图片的关键特征及其的重要。
(2)无特征提取的模型：直接将整幅图像作为神经网络的输入，省去特征抽取的部分，让系统自己去寻找相同图片之间的规则与关联。
而输入数据的庞大使得网络模型需要复杂的网络结构和巨大的系统规模。
相反，整个系统规模和复杂度的增加，也使得该网络的抗干扰性能比有特征提取的网络系统要好很多，也更加稳定。
神经网络图像识别系统图如图1-2、1-3所示。
图 1-2 神经网络图像识别系统训练图图 1-3 神经网络图像识别系统识别图神经网络图像识别模型相较于其他模式的图像识别模型，有长处，也有短处。
它的优点在于，对于有复杂背景和分类规则不明确的图片信息有较强的处理能力，减少了用于图像预处理的时间[4]。
缺点是，人工神经网络识别模型还只是刚刚起步，仅仅只有数十年的发展，用于识别的网络模型种类还远远的不足，而且许多网络模型都存在缺陷，还在不断的完善中。
3.人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是人们从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象建立的一种网络模型[5]。