基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)研究綜述

1、圖像識(shí)別過程

圖像預(yù)處理主要是為了消除干擾，增強(qiáng)目標(biāo)圖像信息，更好地進(jìn)行圖像特征提取。

2、常見的預(yù)處理方法

（１）灰度化：將 ＲＧＢ圖像改為灰度圖像，主要有分量法、加權(quán)平均法等；
（２）幾何變換：主要通過插值法對(duì)圖像進(jìn)行空間變換，減少圖像誤差信息；
（３）圖像增強(qiáng)：增強(qiáng)目標(biāo)圖像信息，包括灰度變換法、直方圖修正以及濾波等方法。

傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法需要人為提取圖片特征，識(shí)別精度依賴于特征提取的準(zhǔn)確度。它的圖像特征提取方法包括ＳＩＦＴ、ＨＯＧ 以及ＳＵＲＦ等，圖像分類技術(shù)包括 ＫＮＮ、ＳＶＭ 以及樸素貝葉斯等分類算法。

3、圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型

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總結(jié)

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