第六讲 Keras实现手写字体识别分类

2024-04-11 02:39:56

一本节课程介绍

1.1 知识点

1、图像识别分类相关介绍；
2、Mnist手写数据集介绍；
3、标准化数据预处理；
4、实验手写字体识别

二课程内容

2.1 图像识别分类基本介绍

计算机的图像识别通常分为两大步骤:图像特征提取和图像分类预测。首先对输入图片进行预处理,处理为适合特征提取的形式,然后提取图像的特征,之后对特征图像进行分类预测。其中,图像预处理主要是为了消除干扰,增强目标图像信息,更好地进行图像特征提取。

2.1.1 常见的预处理方法

(1)灰度化:将RGB图像改为灰度图像,主要有分量法、加权平均法等;
(2)几何变换:主要通过插值法对图像进行空间变换,减少图像误差信息;
(3)图像增强:增强目标图像信息,包括灰度变换法、直方图修正以及滤波等方法。
传统的图像识别方法需要人为提取图片特征,识别精度依赖于特征提取的准确度。它的图像特征提取方法包括SIFT、HOG以及SURF等,图像分类技术包括KNN、SVM以及朴素贝叶斯等分类算法。
随着计算机技术的发展,图片分辨率越来越高,传统的图像识别技术已经不适用于处理大数量高分辨率的数据图片。深度学习图像识别技术可以直接处理输入图像,避免了复杂的图像特征提取以及数据重建过程,因而得到了更为广泛的应用,成为当前图像识别领域的研究热点。

2.1.2 图像特征提取方法

(1) Harris角点检测算法：通过判断图像结构中的奇异值得到图像角点,提取图像特征;
(2) LBP(局部二值模

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