卷积神经网络提取的图像特征包括哪些

什么是卷积神经网络&＃xff1f;为什么它们很重要

卷积神经网络&＃xff08;ConvolutionalNeuralNetwork,CNN&＃xff09;是一种前馈神经网络&＃xff0c;它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元&＃xff0c;对于大型图像处理有出色表现。

[1]  它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来&＃xff0c;并引起广泛重视的一种高效识别方法。

20世纪60年代&＃xff0c;Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性&＃xff0c;继而提出了卷积神经网络&＃xff08;ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN&＃xff09;。

现在&＃xff0c;CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一&＃xff0c;特别是在模式分类领域&＃xff0c;由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理&＃xff0c;可以直接输入原始图像&＃xff0c;因而得到了更为广泛的应用。

K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后&＃xff0c;更多的科研工作者对该网络进行了改进。

其中&＃xff0c;具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”&＃xff0c;该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

谷歌人工智能写作项目&＃xff1a;神经网络伪原创

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

一、计算方法不同1、前馈神经网络&＃xff1a;一种最简单的神经网络&＃xff0c;各神经元分层排列写作猫。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出&＃xff0c;并输出给下一层&＃xff0e;各层间没有反馈。

2、BP神经网络&＃xff1a;是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络&＃xff1a;包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同1、前馈神经网络&＃xff1a;主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络&＃xff1a;&＃xff08;1&＃xff09;函数逼近&＃xff1a;用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数&＃xff1b;&＃xff08;2&＃xff09;模式识别&＃xff1a;用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来&＃xff1b;&＃xff08;3&＃xff09;分类&＃xff1a;把输入向量所定义的合适方式进行分类&＃xff1b;&＃xff08;4&＃xff09;数据压缩&＃xff1a;减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络&＃xff1a;可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系&＃xff1a;BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络&＃xff0c;三者都属于人工神经网络。因此&＃xff0c;三者原理和结构相同。

三、作用不同1、前馈神经网络&＃xff1a;结构简单&＃xff0c;应用广泛&＃xff0c;能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数&＃xff0e;而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络&＃xff1a;具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定&＃xff0c;并且随着结构的差异其性能也有所不同。3、卷积神经网络&＃xff1a;具有表征学习能力&＃xff0c;能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

扩展资料&＃xff1a;1、BP神经网络优劣势BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。

网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定&＃xff0c;并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢&＃xff0c;即使是一个简单的问题&＃xff0c;一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性&＃xff0c;主要表现在以下三个方面①具有自学习功能。

例如实现图像识别时&＃xff0c;只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络&＃xff0c;网络就会通过自学习功能&＃xff0c;慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、效益预测&＃xff0c;其应用前途是很远大的。②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。③具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解&＃xff0c;往往需要很大的计算量&＃xff0c;利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络&＃xff0c;发挥计算机的高速运算能力&＃xff0c;可能很快找到优化解。

参考资料&＃xff1a;百度百科—前馈神经网络百度百科—BP神经网络百度百科—卷积神经网络百度百科—人工神经网络。

如何通过人工神经网络实现图像识别

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人工神经网络&＃xff08;ArtificialNeuralNetworks&＃xff09;&＃xff08;简称ANN&＃xff09;系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪&＃xff0c;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&＃xff0c;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。

尤其是基于误差反向传播&＃xff08;ErrorBackPropagation&＃xff09;算法的多层前馈网络&＃xff08;Multiple-LayerFeedforwardNetwork&＃xff09;(简称BP网络)&＃xff0c;可以以任意精度逼近任意的连续函数&＃xff0c;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&＃xff0c;这是因为目标识别不是一个孤立的问题&＃xff0c;而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题&＃xff0c;并且在不同的课题中&＃xff0c;由于具体的条件不同&＃xff0c;解决的方法也不尽相同&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff1a;对于第k个模式对&＃xff0c;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&＃xff1a;&＃xff08;1&＃xff09;初始化网络及学习参数&＃xff0c;如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

&＃xff08;2&＃xff09;提供训练模式&＃xff0c;训练网络&＃xff0c;直到满足学习要求。&＃xff08;3&＃xff09;前向传播过程&＃xff1a;对给定训练模式输入&＃xff0c;计算网络的输出模式&＃xff0c;并与期望模式比较&＃xff0c;若有误差&＃xff0c;则执行&＃xff08;4&＃xff09;&＃xff1b;否则&＃xff0c;返回&＃xff08;2&＃xff09;。

&＃xff08;4&＃xff09;后向传播过程&＃xff1a;a.计算同一层单元的误差&＃xff1b;b.修正权值和阈值&＃xff1b;c.返回&＃xff08;2&＃xff09;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&＃xff0c;提高精度&＃xff0c;但同时也使网络复杂化&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;网络每次学习的时间较短&＃xff0c;但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容&＃xff1b;隐含层神经元数目较大时&＃xff0c;学习能力增强&＃xff0c;网络每次学习的时间较长&＃xff0c;网络的存储容量随之变大&＃xff0c;导致网络对未知输入的归纳能力下降&＃xff0c;因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导&＃xff0c;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&＃xff0c;可处理一些环境信息十分复杂&＃xff0c;背景知识不清楚&＃xff0c;推理规则不明确的问题&＃xff0c;允许样品有较大的缺损、畸变&＃xff0c;神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中&＃xff0c;目前能识别的模式类还不够多&＃xff0c;神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变&＃xff0c;其运行速度快&＃xff0c;自适应性能好&＃xff0c;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&＃xff0c;原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理&＃xff0c;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&＃xff0c;平滑&＃xff0c;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&＃xff0c;这样就分为两大类&＃xff1a;①有特征提取部分的&＃xff1a;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&＃xff0c;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&＃xff1a;省去特征抽取&＃xff0c;整副图像直接作为神经网络的输入&＃xff0c;这种方式下&＃xff0c;系统的神经网络结构的复杂度大大增加了&＃xff0c;输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。

此外&＃xff0c;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&＃xff0c;识别率高。当BP网用于分类时&＃xff0c;首先要选择各类的样本进行训练&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff1a;神经网络分类器的输入就是图像的特征向量&＃xff1b;神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好&＃xff0c;每层神经元数要合适&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;使其对样本有正确的识别结果&＃xff0c;这就像人记数字一样&＃xff0c;网络中的神经元就像是人脑细胞&＃xff0c;权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变&＃xff0c;神经网络在样本学习中就像人记数字一样&＃xff0c;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&＃xff0c;网络权值就是网络记住的内容&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入&＃xff0c;经过网络的计算&＃xff0c;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&＃xff5e;9这十个数字的BMP格式的目标图像。图像大小为16×8像素&＃xff0c;每个目标图像分别加10&＃xff05;、20&＃xff05;、30&＃xff05;、40&＃xff05;、50&＃xff05;大小的随机噪声&＃xff0c;共产生60个图像样本。

将样本分为两个部分&＃xff0c;一部分用于训练&＃xff0c;另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;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&＃xff0c;此例中有10个模式&＃xff0c;所以输出层神经元选择10个&＃xff0c;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% &＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;&＃61;S1 &＃61; 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] &＃61; size(numdata);[S2,Q] &＃61; size(targets);F &＃61; numdata;P&＃61;double(F);net &＃61; newff(minmax(P),[S1 S2],{&＃39;logsig&＃39;&＃39;logsig&＃39;},&＃39;traingda&＃39;,&＃39;learngdm&＃39;)这里numdata为训练样本矩阵&＃xff0c;大小为128×40&＃xff0c;targets为对应的目标输出矩阵&＃xff0c;大小为10×40。

newff(PR,[S1S2…SN],{TF1TF2…TFN}&＃xff0c;BTF,BLF,PF)为MATLAB函数库中建立一个N层前向BP网络的函数&＃xff0c;函数的自变量PR表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pminmax];S1~SN为各层神经元的个数&＃xff1b;TF1~TFN用于指定各层神经元的传递函数&＃xff1b;BTF用于指定网络的训练函数&＃xff1b;BLF用于指定权值和阀值的学习函数&＃xff1b;PF用于指定网络的性能函数&＃xff0c;缺省值为‘mse’。

设置训练参数net.performFcn &＃61; &＃39;sse&＃39;; %平方和误差性能函数 &＃61; 0.1; %平方和误差目标 &＃61; 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs &＃61; 5000;%最大训练步数 &＃61; 0.95; %动量常数网络训练net&＃61;init(net);%初始化网络[net,tr] &＃61; train(net,P,T);&＃xff05;网络训练对训练好的网络进行仿真D&＃61;sim(net,P);A &＃61; 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&＃xff0c;A为测试样本的网络识别结果。实验结果表明&＃xff1a;网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100&＃xff05;。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&＃xff0c;采用神经网络识别是切实可行的&＃xff0c;给出的例子只是简单的数字识别实验&＃xff0c;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&＃xff0c;增加识别能力&＃xff0c;原理是一样的。

如何利用卷积神经网络提取图像特征

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卷积神经网络有以下几种应用可供研究&＃xff1a;1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础&＃xff0c;几何形状是物体的本质特征的表现&＃xff0c;并具有平移、缩放和旋转不变等特点&＃xff0c;所以在模式识别领域&＃xff0c;对于形状的分析和识别具有十分重要的意义&＃xff0c;而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分&＃xff0c;因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同&＃xff0c;它是通过直接作用于输入样本&＃xff0c;用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法&＃xff0c;可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中&＃xff0c;一般是事先提取特征。提取诸多特征后&＃xff0c;要对这些特征进行相关性分析&＃xff0c;找到最能代表字符的特征&＃xff0c;去掉对分类无关和自相关的特征。

然而&＃xff0c;这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识&＃xff0c;提取到的特征的不同对分类性能影响很大&＃xff0c;甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时&＃xff0c;图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

为什么图像识别都用卷积神经网络&＃xff1f;不能使用遗传算法来做图像识别吗

CNN&＃xff08;卷积神经网络&＃xff09;是什么&＃xff1f;

在数字图像处理的时候我们用卷积来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。

然而在神经网络中&＃xff0c;模版的参数是训练出来的&＃xff0c;我认为是纯数学意义的东西&＃xff0c;很难理解为在频域上还有什么意义&＃xff0c;所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。

首先不管是不是卷积神经网络&＃xff0c;只要是神经网络&＃xff0c;本质上就是在用一层层简单的函数&＃xff08;不管是sigmoid还是Relu&＃xff09;来拟合一个极其复杂的函数&＃xff0c;而拟合的过程就是通过一次次backpropagation来调参从而使代价函数最小。

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处

1*1卷积的主要作用有以下几点&＃xff1a;1、降维&＃xff08;dimensionreductionality&＃xff09;。

比如&＃xff0c;一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1的卷积&＃xff0c;那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。

卷积层之后经过激励层&＃xff0c;1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励&＃xff08;non-linearactivation&＃xff09;&＃xff0c;提升网络的表达能力&＃xff1b;

基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么&＃xff1f;

本质上是模式识别&＃xff0c;把现实的东西抽象成计算机能够理解的数字。如果一个图片是256色的&＃xff0c;那么图像的每一个像素点&＃xff0c;都是0到255中间的一个值&＃xff0c;这样你可以把一个图像转换成一个矩阵。如何去识别这个矩阵中的模式&＃xff1f;

用一个相对来讲很小的矩阵在这个大的矩阵中从左到右&＃xff0c;从上到下扫一遍&＃xff0c;每一个小矩阵区块内&＃xff0c;你可以统计0到255每种颜色出现的次数&＃xff0c;以此来表达这一个区块的特征。

这样通过这一次“扫描”&＃xff0c;你得到了另一个由很多小矩阵区块特征组成的矩阵。这一个矩阵比原始的矩阵要小吧&＃xff1f;那就对了&＃xff01;

然后对这个小一点的矩阵&＃xff0c;再进行一次上面的步骤&＃xff0c;进行一次特征“浓缩”&＃xff0c;用另一个意思来讲&＃xff0c;就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化&＃xff0c;你会将原始的矩阵变成一个1维乘1维的矩阵&＃xff0c;这就是一个数字。

而不同的图片&＃xff0c;比如一个猫&＃xff0c;或者一个狗&＃xff0c;一个熊&＃xff0c;它们最后得到的这个数字会不同。

于是你把一个猫&＃xff0c;一个狗&＃xff0c;一个熊都抽象成了一个数字&＃xff0c;比如0.34&＃xff0c;0.75&＃xff0c;0.23&＃xff0c;这就达到让计算机来直接辨别的目的了。

人脸&＃xff0c;表情&＃xff0c;年龄&＃xff0c;这些原理都是类似的&＃xff0c;只是初始的样本数量会很大&＃xff0c;最终都是通过矩阵将具体的图像抽象成了数字&＃xff0c;因为计算机只认识数字。但是抽象的函数&＃xff0c;会有所不同&＃xff0c;达到的效果也会不同。

卷积神经网络 有哪些改进的地方

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看&＃xff0c;基于学习算法能够捕获全局的语义信息&＃xff0c;比如基于高光和反射的先验条件&＃xff0c;便于得到更加稳健的匹配。

目前已经探求一些两视图立体匹配&＃xff0c;用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果&＃xff0c;并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。

事实上&＃xff0c;立体匹配任务完全适合使用CNN&＃xff0c;因为图像对是已经过修正过的&＃xff0c;因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

与双目立体匹配不同的是&＃xff0c;MVS的输入是任意数目的视图&＃xff0c;这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。

而且只有很少的工作意识到该问题&＃xff0c;比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体&＃xff0c;将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体&＃xff0c;所构成的3D代价体即为网络的输入。

然而受限于3D代价体巨大的内存消耗&＃xff0c;SurfaceNet网络的规模很难增大&＃xff1a;SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略&＃xff0c;对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。