基于深度学习的图像识别技术研究综述
基于深度学习的图像识别技术研究综述
1、图像识别过程
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、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。
3、图像识别的深度学习网络模型
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