基于.人工智能算法的图像识别及生成
基于人工智能算法的图像识别技术最新进展
基于人工智能算法的图像识别技术最新进展近年来，人工智能在计算机科学领域中取得了重大突破，其中基于人工智能算法的图像识别技术也得到了广泛关注和应用。
图像识别技术是指通过计算机对图像进行分析和理解，从而自动化地识别和分类不同类型的图像。
随着深度学习的发展，基于人工智能算法的图像识别技术实现了显著的进展。
深度学习模型通过多层神经网络，能够从大量的图像数据中学习到特征，并且能够进行高效的图像分类和识别。
在图像分类任务中，深度学习模型多数基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），通过多次卷积、池化和全连接的操作，逐渐提取图像的特征并进行分类。
在此基础上，一些高级的深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），在图像识别中也得到了广泛的应用。
目前，基于人工智能算法的图像识别技术在多个领域得到了广泛应用。
例如，在医学影像领域，通过图像识别技术可以自动分析医学图像，帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
在自动驾驶领域，图像识别技术可以帮助车辆识别道路、行人、交通标志等，以提高自动驾驶的安全性和稳定性。
在金融领域，图像识别技术可以通过识别和验证用户的面部特征，提供更安全和便捷的身份认证方式。
此外，在智能家居、农业、工业检测等领域，也可以通过图像识别技术提供更多的智能化服务和解决方案。
尽管基于人工智能算法的图像识别技术取得了显著进展，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，大规模的图像数据对于进行训练和验证是必需的。
然而，获取大规模的标注图像数据是一项困难和耗时的工作。
其次，由于图像的多样性和复杂性，提取有效的特征仍然是一个挑战。
当前的算法虽然能够在某些方面模拟人类的识别能力，但在面对复杂的图像场景时，仍然存在一定的误识别问题。
此外，隐私和安全性也是一个重要的问题，在人脸识别和身份认证等应用中，需要解决隐私泄露和恶意攻击等问题。
基于人工智能算法的图像识别技术分析
基于人工智能算法的图像识别技术分析摘要：当今社会，人工智能已经成为了时代代名词，与其相关的其他技术也得到了较为广泛的应用，不仅为各个领域升级改造提供了强有力的动力，而且推动了社会发展，创造了更多的价值。
基于此，本文重点针对人工智能算法下图像识别技术的应用进行了深入分析，旨在为图像识别技术在各个领域更好的应用提供参考与借鉴。
关键词：人工智能算法；图像识别技术；模式识别引言基于人工智能（ArtificialIntelligence，AI）算法图像识别技术的应用过程中，为保障技术应用效果，需明确图像识别基本原理以及技术核心本质，以原理与技术核心为依据确定不同图像识别技术适合的应用场景。
目前，图像识别技术在人工智能算法支撑下实现了更新换代，现已在交通、农业与医疗等领域均发挥出优异效果，极大提升了图像识别技术的应用价值。
因此，基于人工智能算法展开图像识别技术展开研究极有必要。
1图像识别综合原理图像识别技术，利用计算机技术实现数据的提取和分析，进行图形图像信息的精确化识别和判断，属于综合化的图形识别前沿的技术，利用此项技术，可以从根本上解决传统的生产以及加工过程中产生的多项问题，被广泛地应用在了我国的新兴产业行业当中。
在实际应用的过程中主要是借助于计算机系统来进行物理算法和数据的分析，将所收集到的二维平面信息进行转化为数字数据，在数据的基础上构建出图像图形的物理空间和网络空间，实现对图形的精确化识别。
也就是说，需要对具体的图像所呈现的实际特点来实现全方位的提取，利用基础的算法转化为数字化数据，图像识别技术是在人眼识别的技术基础上来实现技术的延伸和拓展，提取图形的特点信息。
人眼可以获取图像当中存在的显著特点，比如形状、颜色、高度、大小等信息，根据提取到的信息做出判断分析，得出图像之间存在的差异。
此种逻辑下进行逻辑算法推论之后，可以将其理论应用于计算机的智能图形识别研究和应用范围内。
在扫描仪以及摄像头等设备的帮助下可以快速地识别和判断出图像所包含的信息特点，和对应的数据结合之后录入到数据库内部，来提升扫描的准确性，同时可以压缩时间和提升识别效率。
基于人工智能的图像识别算法研究
基于人工智能的图像识别算法研究随着人工智能技术的快速发展，图像识别的研究也成为了热门领域之一。
基于人工智能的图像识别算法在各个领域有着广泛的应用，例如安防监控、医疗诊断、智能交通等。
本文将探讨该算法的原理、关键技术以及未来的发展方向。
一、图像识别算法的原理图像识别算法的核心是模式识别技术，即通过分析图像中的特征来判断图像所代表的对象或场景。
这其中，深度学习技术被广泛应用于图像识别中。
深度学习利用多层神经网络进行模式学习和模式匹配，通过大量的训练数据来提取图像的特征并实现高精度的分类。
二、图像识别算法的关键技术1. 卷积神经网络(CNN)CNN是一种特殊的神经网络架构，其模拟人类视觉系统的结构，通过层层卷积和池化操作来提取图片的特征。
CNN具有模式识别能力强、对输入图像的细节信息敏感等优点，因此在图像识别中被广泛使用。
2. 特征提取特征提取是图像识别算法中的关键步骤，其目的是通过对输入图像进行降维，提取出最有表达力的特征。
传统的特征提取方法基于手工设计，但随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的自动特征提取方法逐渐取代了传统方法。
3. 数据集构建与预处理数据集构建与预处理是图像识别算法研究的重要环节。
构建一个具有代表性的训练数据集对算法的性能至关重要。
此外，针对不同类型的图像，还需要进行数据预处理，包括图像去噪、图像增强、图像归一化等，以提高图像识别的准确性和鲁棒性。
三、图像识别算法的未来发展方向1. 多模态融合多模态融合是指将多个媒体信息（如图像、音频、文本等）进行融合处理，提高图像识别算法的准确性和鲁棒性。
通过融合多种信息来源的特征，可以克服单个模态的局限性，实现更全面、准确的图像识别。
2. 弱监督学习弱监督学习是一种利用标签信息不完整或者不准确的训练数据进行算法训练的方法。
传统的图像识别算法需要大量准确标记图像数据进行训练，而弱监督学习可以在标签信息不完全的情况下，实现高精度的图像识别。
3. 增量学习增量学习是指在模型已训练的基础上，通过增量数据进行进一步训练，从而提高图像识别的性能。
基于机器学习的图像识别系统设计与实现
基于机器学习的图像识别系统设计与实现摘要：随着人工智能技术的发展，图像识别系统在各个领域得到了广泛应用。
本文将介绍基于机器学习的图像识别系统的设计与实现。
首先，我们将概述图像识别系统的背景和意义。
然后，我们将详细介绍图像识别系统的设计流程，包括数据采集、数据预处理、特征提取、模型选择与训练等步骤。
最后，我们将利用实验结果对系统的性能进行评估，并给出未来发展的展望。
1. 引言图像识别系统是一种能够自动分析和理解图像内容的智能系统。
它基于机器学习算法，通过对图像进行特征提取和模式匹配的方式，实现对图像中物体、场景或事件的识别和分类。
图像识别系统在人机交互、无人驾驶、智能监控等领域有着广泛的应用前景。
2. 图像识别系统的设计流程2.1 数据采集图像识别系统的训练数据是构建一个准确模型的关键。
我们可以通过多种途径来采集图像数据，如网络图像爬取、摄像头捕捉等。
采集的数据应尽可能多样化，涵盖各种物体和场景，以便训练出更全面的模型。
2.2 数据预处理在训练前需要对采集到的数据进行预处理。
预处理包括图像的尺寸统一、灰度化、去噪等步骤。
这样可以减少训练时间和提高识别准确度。
2.3 特征提取特征提取是图像识别系统的核心步骤。
在这一步骤中，我们需要将图像转换成计算机能够理解和处理的特征表达形式。
常用的特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、边缘特征等。
2.4 模型选择与训练在特征提取后，我们需要选择合适的机器学习模型进行训练。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
选择合适的模型取决于具体应用场景和数据集。
在训练阶段，我们需要将数据集分为训练集和验证集。
训练集用于训练模型的参数，验证集用于评估模型的性能和调整模型的超参数。
通过迭代训练，我们可以不断优化模型，提高识别准确度。
3. 实验结果与性能评估为了评估图像识别系统的性能，我们使用了公开的图像数据集进行实验。
实验结果表明，我们设计的系统在图像识别任务上取得了较好的效果。
基于人工智能的图像识别和分析系统设计与实现
基于人工智能的图像识别和分析系统设计与实现人工智能技术在图像识别和分析领域具有广泛应用前景。
基于人工智能的图像识别和分析系统能够实现自动化的图像处理和分析，提升工作效率和准确度。
本文将介绍基于人工智能的图像识别和分析系统的设计与实现。
一、系统设计1.需求分析：首先，对于基于人工智能的图像识别和分析系统的设计与实现，我们需要明确系统的需求。
例如，我们需要识别和分析哪些类型的图像？需要对图像进行怎样的处理和分析？这些需求将直接决定系统的基本架构和功能设计。
2.数据收集与处理：接下来，我们需要收集与系统需求相关的图像数据。
这些数据可以来自于开源数据集、专业研究机构或者自己采集。
收集到的数据需要进行预处理和清洗，例如去除噪声、调整图像尺寸和格式等。
3.模型选择与训练：在设计基于人工智能的图像识别和分析系统时，模型选择是一个关键决策。
根据需求分析，我们可以选择常用的图像识别模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。
选择模型后，需要将收集到的数据用于模型的训练和优化，以便能够准确地识别和分析图像。
4.系统架构设计：基于人工智能的图像识别和分析系统应该具备良好的架构设计。
系统的架构应该包括输入接口、图像处理模块、识别和分析模块以及输出接口。
输入接口用于接收用户上传的图像数据，图像处理模块用于对图像进行预处理和清洗，识别和分析模块用于对预处理后的图像进行识别和分析，输出接口用于展示识别和分析结果。
5.用户交互设计：基于人工智能的图像识别和分析系统应该具备友好的用户交互界面。
用户应该能够方便地上传和处理图像，并查看识别和分析的结果。
系统的用户界面应该简洁明了，操作界面应该易于使用和理解。
二、系统实现1.选择开发工具和技术：在实现基于人工智能的图像识别和分析系统时，我们需要选择适合的开发工具和技术。
常见的开发工具包括Python和MATLAB等，而在人工智能领域，常用的技术包括深度学习库（如TensorFlow或PyTorch）和计算机视觉库（如OpenCV）等。
基于人工智能的图像识别与分类算法研究
基于人工智能的图像识别与分类算法研究随着科技的不断进步，人工智能在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
其中，图像识别和分类技术是人工智能应用的重要领域之一。
基于人工智能的图像识别和分类算法已经在日常生活中得到了广泛的应用，比如人脸识别、车辆识别、智能家居等。
本文主要就基于人工智能的图像识别和分类算法进行探讨。
一、人工智能图像识别的基本原理人工智能的图像识别和分类技术是指利用计算机算法对数字图像进行解析、理解、识别和分类的技术。
在计算机视觉领域中，图像通常是以像素矩阵的形式存储的。
通常情况下，人类可以通过直观感知的方式识别和分类图像。
但是，计算机并不能像人类那样对图像进行直观感知，需要通过计算机算法对图像进行处理和解析，以提高其对图像的理解和识别能力。
图像识别和分类算法是基于机器学习和人工智能技术的。
当计算机处理一幅图像的时候，通常需要进行特征提取、特征选择、特征降维等一系列过程，以便对图像进行分类。
在机器学习领域中，通常使用监督学习、无监督学习和强化学习等算法对图像进行分类和识别。
二、基于人工智能的图像识别与分类算法的研究基于人工智能的图像识别和分类技术一直备受研究者关注。
下面将对当前主流的图像识别和分类算法进行简单介绍：1.卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是近年来最热门的图像识别和分类算法之一。
它通过多层卷积和池化操作，逐层提取图像中的特征，并将不同层的特征进行组合和学习，以对图像进行分类。
CNN算法具有高度的识别和分类准确性，已经在许多领域中得到了广泛的应用。
2.循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
在图像识别和分类领域中，RNN通常被用来对文本和语音进行识别和分类。
RNN具有一定的时序性，可以对序列数据进行识别和分类，但是它的识别和分类准确性不如CNN算法。
3.支持向量机（SVM）支持向量机算法是一种非神经网络的机器学习算法，可以对图像进行分类。
SVM算法通过学习训练数据中的支持向量，对测试数据进行分类。
人工智能中的图像生成与图像识别技术研究
人工智能中的图像生成与图像识别技术研究人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门以研究、开发和应用智能机器为目标的科学与技术领域。
在当今社会中，人工智能得到了广泛的应用和发展，其中图像生成（Image Generation）和图像识别（Image Recognition）技术正是人工智能领域的两大热点研究方向。
一、图像生成技术研究图像生成技术是指使用人工智能算法和模型，通过学习和理解现有图像数据，生成全新的、以假乱真的图像。
图像生成技术可以应用于许多领域，如计算机游戏、虚拟现实、影视特效等。
目前，图像生成技术主要包括生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等。
生成对抗网络（GAN）是一种由生成器和判别器组成的模型。
生成器负责生成与真实图像相似的图像，判别器则负责判断该图像是真实图像还是由生成器生成的假图像。
生成器和判别器通过对抗学习的方式不断优化，使得生成器生成的图像越来越逼真。
GAN技术已经成功地应用于图像生成领域，如生成艺术作品、人脸生成等。
变分自编码器（VAE）是一种基于概率模型的图像生成技术。
VAE 通过学习数据的潜在分布，将原始图像编码为潜在变量，再通过解码器生成全新的图像。
相比于GAN，VAE能够生成更加多样化的图像，并且可以在潜在空间中进行插值、变换等操作。
图像生成技术研究的挑战在于如何生成逼真、多样化的图像。
尽管GAN和VAE已经取得了一定成果，但仍然存在一些问题，如模式崩溃、模糊或不真实等。
未来，研究人员可以进一步改进算法，提升图像生成技术的质量和多样性。
二、图像识别技术研究图像识别技术是指使用人工智能算法和模型，让机器能够自动识别和分类图像中的内容。
图像识别技术广泛应用于图像搜索、智能安防、自动驾驶等领域。
目前，图像识别技术主要包括卷积神经网络（CNN）和迁移学习等。
卷积神经网络（CNN）是一种专门用于图像处理的神经网络。
CNN 通过卷积、池化等操作，从图像中提取特征，并通过多层神经网络对特征进行分类。
基于人工智能的智能图像处理与识别系统
基于人工智能的智能图像处理与识别系统智能图像处理与识别系统的发展与应用随着人工智能技术的不断进步和应用，智能图像处理与识别系统正日益发展和成熟。
该系统基于人工智能算法，能够实现对图像的高效处理和准确识别，广泛应用于各个领域，如安防监控、医疗诊断、智能交通等。
本文将深入探讨基于人工智能的智能图像处理与识别系统的原理、特点以及在不同领域的应用。
一、智能图像处理与识别系统的原理智能图像处理与识别系统的核心是人工智能算法，主要包括图像处理、特征提取和模式识别三个关键步骤。
首先，图像处理是对图像进行预处理的过程，主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过图像处理，可以提高图像的质量，减少噪声干扰，为后续的特征提取和模式识别做好准备。
其次，特征提取是从图像中获取目标物体的特征信息。
常用的特征提取方法有基于统计学的方法、基于形状的方法、基于纹理的方法等。
通过对图像进行特征提取，可以获得物体的颜色、形状、纹理等重要特征，为后续的模式识别提供依据。
最后，模式识别是根据提取到的特征信息来对目标物体进行识别和分类的过程。
模式识别主要依赖于机器学习和深度学习技术，通过对大量的图像样本进行训练和学习，建立模型来实现对图像中目标物体的自动识别和分类。
二、智能图像处理与识别系统的特点1. 高效性：智能图像处理与识别系统通过并行计算、算法优化等技术，能够在较短的时间内对大量图像数据进行处理和识别，提高工作效率。
2. 准确性：借助人工智能算法的强大能力，系统能够准确地对图像中的目标物体进行识别和分类，避免了传统方法中人为因素的干扰，大大提高了识别的准确性。
3. 自动化：智能图像处理与识别系统具有自动化的特点，无需人为干预，能够自动完成图像处理和目标识别的过程，极大地提高了工作效率。
4. 可扩展性：智能图像处理与识别系统具有较强的可扩展性，可以根据具体应用的需求进行定制和扩展，满足不同领域的需求。
三、智能图像处理与识别系统的应用1. 安防监控领域：智能图像处理与识别系统在安防监控领域应用广泛。
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基于人工智能算法的图像识别与生成
摘要：本次报告的工作是利用PCA，SVM以及人工神经网络（ANN）实现对人脸的特征提取、分类和预测。
然后利用GAN（生成对抗网络）实现对手写数字的生成，并用SVM 做预测，验证生成效果。
本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库，其中包含40个人共400张人脸图像。
关键词：人工智能；图像识别；数据
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0173-02
1 PCA降维
PCA（principal components analysis）即主成分分析，又称主分量分析。
旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。
首先我们给出了数据库的平均脸的图像，并利用PCA对人脸降维，通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。
最后给出了每一个维度的特征脸图像，讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。
1.1 平均脸
首先，我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵
中，即每一行为一张人脸（10304像素），每张人脸共10304维特征。
我们对每一个维度去平均，构成一个新的行向量，这就是平均脸。
平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征，可以看清人脸的轮廓，但无法识别人脸的局部细节。
1.2 降低至不同维度时还原脸的情况
从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10，30，50，100，200，250，300，350，400的图像。
可以看到，随着保留维数的增多，图像越清晰，与原图的差异越小。
1.3 提取单一维度的特征做还原
为了研究不同维度所代表的人脸的信息，我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原，还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。
结果如下：
每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序，比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。
特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的
比例。
它是这样计算出来的，假设保留k维信息，则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400（400*10304的矩阵，最多有400个非零特征值）个特征值的和。
从图4可以看出，当保留维数为100维时，即能保留人
脸90%的信息，而之后随着保留维数的增多，保留信息的增多变缓。
同样的结论也可由提取每个维度所代表的特征获得。
从前到后观察实验所得的图像，我们可以发现，人脸变得越来越模糊，到100维以后已经分辨不清人脸了。
这就说明前面的维度反映了大众脸的特征，而越往后面的维度则反映不同人脸的细节，比如头发长短等等，以及图片噪声。
2 SVM对人脸分类
SVM（支持向量机）是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，在机器学习中，支持向量机是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
2.1 制作多分类器
用PCA对人脸降维以后，我们用SVM将400张人脸进行分类。
我们取每个人的前五张照片合并起来共200张作为训练集，每个人后五张照片合并起来共200张作为测试集。
40个人即有40个标签，也就是有40类，但SVM只能作二分类器，因此我们利用二分类器生成多分类器，基本思想是制作C（40，2）个一对一分类器（也就是每两个类别一个），每一张照片都分别用所有一对一分类器分类，分类结果存储到投票矩阵中，分类结果就是投票矩阵中数字最大的那个。
分类前，我们还需对PCA后的数据进行归一化处理，将
图像矩阵的每一个元素映射到（-1，1）之间。
2.2 参数选择及程序结果
1）分类数据：每人取前五张做训练，后五张做测试（不加入自己的人脸）
SVM参数设定：k = 75（PCA降至75维）
Sigma = 30
c = 15
预测准确率： accuracy=0.8950
2）每人取前五张做训练，后五张做测试（加入自己的人脸）
SVM参数同上，
预测准确率： accuracy=0.8585
我们发现，当加入自己拍摄的人脸图像后，预测准确率有一定的下降，这可能是由于拍照时的光线，角度等造成的。
3 ANN对人脸分类
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
为了方便与SVM的结果作比对，ANN的训练集和测试集
与SVM相同，并且不加入自己人脸。
3.1 ANN结果及与SVM分类比较
ANN分类结果：
ANN参数设定为：1个隐层，含200个神经元
学习率：1
dropout fraction：0.5
激活函数：sigmoid
L2正则：0.0001
epoch：200
batchsize：50
分类错误率：
即分类准确率（accuracy）为：93.5%
??验过程中可以发现，通过对神经网络多个参数的调节，准确率的变化是很复杂的，最终的93.5%的准确率应该还有上升的空间，参数还待进一步调整。
与SVM比较起来，ANN准确率更高，但分析表明，对于本次报告所采用的数据库，ANN和SVM的准确度不会有太大差异，因此SVM 的参数或许还可以进一步优化。
4 GAN生成手写数字
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判
别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。
原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。
但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。
在下面的工作中，我们利用已有的手写数字（0-9）图片（60000张用于训练，10000张用于测试），对生成对抗网络（GAN）进行训练并生成手写数字，每个数字提取5000个样本作为训练集。
最后用SVM对电脑生成的手写数字分类，看是否能“骗过”分类器。
4.1 参数设定及程序结果
首先，我们选取一个想要生成的手写字体，将已有数据中所有该字体挑出并取前5000个作为训练集。
参数设定：生成器（generator）：输入层、隐层和输出层分别有100，512，784个神经元。
识别器（discriminator）：输入层、隐层和输出层分别有784，200，1个神经元。
学习率：0.01
Batchsize：50
更新判别器时的迭代次数设为1
生成训练集：
load（'mnist_uint8'）；
classify_num = 9；
classify_matrix = zeros（1，10）；
classify_matrix（classify_num+1） = 1；
choose = zeros（size（train_x，1），1）；
for i=1：size（train_x，1）
if（train_y（i，：）==classify_matrix）
choose（i） = choose（i）+1；
end
end
choose = logical（choose）；
train_x = train_x（choose，：）；
train_x = train_x（1：5000，：）；
train_x = double（reshape（train_x， 5000， 28，28））/255；
train_x = permute（train_x，[1，3，2]）；
train_x = reshape（train_x， 5000， 784）；
生成器损失虽然不是很低，但是最终基本稳定。
4.2 SVM对生成手写数字做分类
我们用GAN分别生成0到9的手写数字，将生成的图片作为测试集用SVM做分类，看是否能分到正确的类别。
Result是SVM中的投票矩阵，投票数最多的一个的序号减一即为所分到的类别（数字0-9）。
这里的SVM?^别于前面所讨论的人脸识别的SVM，它是由45个（C（10，2））一对
一分类器生成的多分类器。
可以看到，每一个由GAN生成的手写数字均被SVM分到了正确的类别，如此可见GAN实在强大。
5 总结
运用PCA对原始数据进行降维，不仅能够保留原始的主要信息，而且可以减少算法的执行时间。
通过组合SVM的二分类器来生成多分类器实现对人脸的识别，准确率达到89.5%，用人工神经网络ANN进行分类准确率达到93.5%。
最后利用GAN生成手写字体，SVM全部正确地进行了分类，这表明GAN生成的手写数字是十分逼真的。
参考文献：
[1] 刘振明.基于J2EE新闻门户网站的设计与研究[D].吉林大学，2010（06）：65-102.。