基于相关学习神经网络的图像识别方法.docx

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，图像识别方法逐渐成为研究热点。神经网络技术在图像识别中的应用，已经成为该领域的一个重要分支。神经网络具有分布式信息存储、强大的自适应能力和容错性，特别是在学习能力和容错性方面具有显著优势。图像识别的神经网络目标识别过程可以分为两个阶段：训练阶段和识别阶段。在训练阶段，神经网络通过大量有代表性的样本学习，存储经验并形成合适的连接权值；在识别阶段，网络将未知模式输入并输出识别结果。 BP（误差反向传播）神经网络是图像识别中常用的神经网络类型之一，它采用多层前馈神经网络架构，通常使用非线性可微转移函数。BP网络训练过程包括初始化网络参数、提供训练模式并训练网络直至满足学习要求、前向传播过程（输入训练模式并比较输出与预期模式，存在误差时执行后巷传播过程）、以及后巷传播过程（计算误差、修订权值并返回训练过程）。 神经网络图像识别系统一般由预处理、特征提取和神经网络分类器三部分组成。预处理过程对原始数据进行处理，如删除噪声、平滑、二值化和归一化。在特征提取阶段，系统会从经过预处理的图像中提取关键特征。分类器阶段，利用神经网络将提取的特征用于分类识别。 研究者们对基于神经网络的图像识别进行了深入研究，特别关注了图像的旋转畸形和突变情况下的识别。通过CCD摄像头对目标图像进行信息收集，并对畸变图像样本进行模数转换、滤波处理后，将得到的图像输入设计好的神经网络进行训练学习。识别阶段，摄像头收集的图像经过模数转换和滤波处理后，输入神经网络，实时计算出识别结果。 文章通过对旋转畸形图像的细致研究，设计了三层BP神经网络来识别不同旋转角度下的样本图像。通过选择适当的隐层单元数、归一化处理、优化BP算法等措施，提高识别的准确性。研究过程中的训练过程和结果被详细记录和分析。 基于相关学习神经网络的图像识别方法，在信息处理和模式识别方面展现出独特的优势，尤其在图像识别领域，为今后的神经系统研究提供了理论依据和实践指导。