神经网络的图像识别技术,神经网络如何识别图像

图像识别系统有几种方式？具体是什么？

图片识别的实现基础是由图像处理、计算机视觉和模糊识别等多学科实现的，现阶段市面上已经有很多像图普科技成熟大厂可以提供智能审核的软件。

在人工智能中，实现图像识别有一种算法是基于深度学习多层神经网络实现的，主要是基于模仿人的神经网络，以神经元为单位，算法包含输入层，多个节点输出层，以及权重值，需要大量的训练样本去调整模型以达到误差值最小。

图像处理具体包括编码、压缩、增强、分割；图像识别包括特征提取、特征选择和分类分析，对图像类别和结构进行分析；图像理解包括机器学习和深度学习，即是对图像描述和解释。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用好文案。

尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。

这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。

backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k 个模式对，输出层单元的j 的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i 的加权输入为该单元的实际输出为函数f 为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：a. 计算同一层单元的误差；b. 修正权值和阈值；c. 返回（2）二、 BP 网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。

增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。

神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：① 有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。

特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。

② 无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。

此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。当BP 网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。

其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。

由于BP 网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。

例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。

在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。

从实验数据库中选择0～9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60 个图像样本。

将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构本试验采用三层的BP 网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。

输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10 个模式，所以输出层神经元选择10 个，10 个神经元与10 个模式一一对应。

3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')这里numdata 为训练样本矩阵，大小为128×40， targets 为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。

newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层前向BP 网络的函数，函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数；TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数；BTF 用于指定网络的训练函数；BLF 用于指定权值和阀值的学习函数；PF 用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。

设置训练参数net.performFcn = 'sse'; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B 为测试样本向量集,128×20 的点阵。

D 为网络对训练样本的识别结果，A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

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。

Python如何图像识别？

1. 简介。图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。

PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以在这里下载学习和查找资料。

Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。2. 使用。导入 Image 模块。

然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。

现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：1 >>> import Image2 >>> im = ("j.jpg")3 >>> print im.format, , 4 JPEG (440, 330) RGB这里有三个属性，我们逐一了解。

format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。

mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：1 >>>()2 >>>输出原图：3. 函数概貌。

3.1 Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )3.2 Cutting and Pasting and Merging Images :crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。

它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。

paste() :merge() :1 >>> box = (100, 100, 200, 200)2 >>> region = (box)3 >>> ()4 >>> region = region.transpose(Image.ROTATE_180)5 >>> ()6 >>> im.paste(region, box)7 >>> ()其效果图为：旋转一幅图片：1 def roll(image, delta):2 "Roll an image sideways"34 xsize, ysize = 56 delta = delta % xsize7 if delta == 0: return image89 part1 = ((0, 0, delta, ysize))10 part2 = ((delta, 0, xsize, ysize))11 image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))12 image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))1314 return image3.3 几何变换。

3.3.1 简单的几何变换。

1 >>>out = im.resize((128, 128)) #2 >>>out = im.rotate(45) #逆时针旋转 45 度角。

3 >>>out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) #左右对换。

4 >>>out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM) #上下对换。

5 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_90) #旋转 90 度角。

6 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转 180 度角。

7 >>>out = im.transpose(Image.ROTATE_270) #旋转 270 度角。

各个调整之后的图像为：图片1：图片2：图片3：图片4：3.3.2 色彩空间变换。convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。3.3.3 图像增强。

Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。

1 >>> import ImageFilter2 >>> imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)3 >>> ()3.4 序列图像。

即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。

我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。

1 import Image2 (1) # skip to the second frame34 try:5 while 1:6 ( () + 1)7 # do something to im8 except EOFError:9 pass3.5 更多关于图像文件的读取。

最基本的方式：im = ("filename")类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = (fp)字符串数据读取：import StringIO; im = (StringIO.StringIO(buffer))从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("", ""); im = (fp)基本的 PIL 目前就练习到这里。

其他函数的功能可点击这里进一步阅读。

如何通过人工神经网络实现图像识别

1. 神经元个数的设计：第二层就比第一层少一半的神经元，基本没有起到压缩维度的作用。

这个问题中的图像比较简单，觉得压缩到20-50维左右比较合适；2. 既然是一个分类问题，顶层的至少还得有一个分类器吧。。。通常用softmax就行了，比较简单，求解也容易。

当然别的分类器，SVM，Random Forest都可以。另外，建议图像问题最好神经网的层数多一些，这个问题至少有两个隐层效果会比较的好。

如何通过人工神经网络实现图像识别

关于人工智能我们需要了解什么

随着互联网的不断发展，各种计算机智能系统技术也得到了很好的发展。那么有多少人了解人工智能呢？关于人工智能技术中的图像识别有哪些要点呢？大家对于人工智能需要了解什么？

对于当下热门的AI+图像识别技术来说，神经网络图像识别技术和非线性降维图像识别技术是两种最常用的图像识别技术。下面电脑培训为大家详细分析以下两种常见的AI图像识别技术。

一、神经网络图像识别技术想要了解AI图像的识别技术，最重要的就是需要了解神经网络图像识别技术，其实神经网络图像识别技术就是人工神经网络图像识别技术，它主要是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程中反映人脑某些特性的计算结构，在解释的过程中主要使用模拟，但是在实际使用过程中，IT培训发现神经网络系统本身是没有完全模拟人类的神经网络的，主要是通过对人类的神经网络抽象、简化和模拟实现相关计算结构效率进行提升的。

对于神经网络图像识别技术来说，图像识别主要可以通过神经网络学习算法的应用来实现。在使用神经网络的图像识别中，我们首先需要预处理相关图像。

并且昆明北大青鸟认为该预处理主要包括将真彩色图像转换为灰色，度数图、灰度图像的旋转和放大，灰度图像的标准化等。

二、非线性降维的图像识别技术除了神经网络的图像识别技术之外，非线性降维的图像识别技术也是当前AI时代更常用的图像识别技术。对于传统应用计算机实现的图像识别技术，它是一种相对高维的识别技术。

这种高维特性使得计算机在图像识别过程中经常承受很多不必要的负担。这种负担自然会影响图像识别的速度和质量，非线性降维图像识别技术是一种能够更好地实现图像识别和降维的技术形式。

在学习软件开发的过程中，很多人对IT行业的了解非常少，不知道IT行业具体能够做什么？

其实在生活中的很多技术都是需要在计算机技术的基础上进行实施的，在参加昆明电脑培训的同时了解更多相关的行业知识，这样对以后的发展有很大的帮助。

人脸识别是靠什么技术实现的？

不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均采用Face Wake面部识别，通过识别面部特征点，与录入信息进行匹配从而实现解锁。

注：3D人脸识别技术介绍：3D人脸识别技术能实现面部信息的立体捕捉，通过识别面部的立体特征，降低误识别的可能性，可带来更准确安全的识别。

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。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。