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《基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、大慶石油學(xué)院碩士學(xué)位論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)的研究姓名：王莉利申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：許少華20070312基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)的研究摘要圖像識(shí)別是近20年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一門(mén)新興技術(shù)科學(xué)，它以研究某些對(duì)象或過(guò)程(統(tǒng)稱圖像)的分類與描述為主要內(nèi)容，應(yīng)用范圍非常廣泛。但是傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)，多是基于統(tǒng)計(jì)圖像識(shí)別方法和句法圖像識(shí)別方法等大規(guī)模計(jì)算的基礎(chǔ)之上的，在運(yùn)算量和正確識(shí)別率之間存在著突出的矛盾。近年來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為解決這一問(wèn)題提供了新的途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是隨著當(dāng)代計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理
2、、人工智能、模式識(shí)別理論等發(fā)展起來(lái)的一種新興圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法的基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。論文分析了目前常用的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法，根據(jù)圖像識(shí)別的特點(diǎn)，提出了遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相融合、支持向量機(jī)等兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型，分別給出了兩種模型的學(xué)習(xí)算法和具體應(yīng)用技術(shù)。主要工作包括以下幾個(gè)方面：1．簡(jiǎn)要介紹了圖像識(shí)別原理和幾種常用的模式識(shí)別方法。2．論文分析了目前在圖像識(shí)別中常用的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法，將遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，有效解決了圖像識(shí)別中BP算法容易陷入局部極小的不足。3．針對(duì)有限圖
3、像樣本情況，建立了現(xiàn)有信息下可獲得最優(yōu)解的支持向量機(jī)模型。論文研究了多模式分類問(wèn)題，提出了一種新的多分類策略，并給出了一種動(dòng)態(tài)樣本類別增加訓(xùn)練方法，使SvlI能夠根據(jù)需要隨時(shí)增加需識(shí)別類型。論文最后結(jié)合圖像識(shí)別中具體實(shí)際問(wèn)題，給出了遺傳一BP網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)在車牌及人臉識(shí)別中具體的應(yīng)用方法。關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖像識(shí)別；BP算法；遺傳算法；支持向量機(jī)UResearchofImageRecognitionbasedonNeuralNetworkAbstractTheImagerecognitionisdevelopinginthelast
4、20years，whichhasbeenbecomingthemaincontestoftheclassificationanddescriptionfor$onlgobjectsorprocess(regardingastheImage)，sotheimagerecognitionhasmanyextensiveresearches．Howeverthetraditionalimagerecognitiontechniqueismostlybasedonthefoundationoflarge-scalecalculating，su
5、chastheimagerecognitionofstatisticsandtheSentenceconstruction，buttherearetoomuchcontradictionbetweentheamountofcalculationandtheaccuracyofrecognition．Inrecently,theoewsolutionforthisproblemhasbeenresearchedfoHowingthedevelopingoftheneuralnetwork．Thetechnologyofimagereco
6、gnitionbasedonNeuralNetworkisakindofnew-styleimagerecognitiontechnology,whichisdevelopedwiththetheoryofpresentcomputertechnology、Imageprocessing、artificialintelligenceandpaRemrecognition．ItisamethodoftheimagerecognitionwiththealgorithmoftheNeuralNetworkbasedonthetraditi
7、onalimagerecognition．ThisthesisanalysesthecurrentimagerecognitionmethodsbasedontheNeuralNetwork．Accordingtotheimagerecognitioncharacteristics，twoimagerecognitionmodelswasputforward，theyarethecombiningofthegeneticalgorithmandtheBPNetwork,andtheSupportvectormachine．Andgiv
8、etwomodels’learningalgorithmanddetailappliedtechnique．Themaintaskofthisthesisisinthefollowingofaspects：1．Theth
