基于神经网络的图像识别方法研究

忻州师范学院计算机系本科毕业（初稿）论文二零一三年五月课题名称基于神经网络的图像识别方法研究专业计算机科学与技术姓名杨旭东学号201108112013指导教师曹建芳忻州师院计算机系本科学士学位论文目录1引言.............................................................................................................................21.1人工神经网络研究背景及现状......................................................................21.2神经网络的发展与研究现状..........................................................................21.2本人主要工作.................................................................................................32图像识别简介............................................................................................................32.1图像识别系统...................................................................................................32.2图像识别中的预处理和特征提取..................................................................42.3基于图像的模式识别方法..............................................................................43人工神经网络............................................................................................................43.1人工神经网络基本概念...................................................................................43.2人工神经网络的结构.......................................................................................43.3人工神经网络的学习规则...............................................................................43.4人工神经网络的特点及应用...........................................................................44基于BP神经网络的图像识别.................................................................................54.1BP神经网络.....................................................................................................55神经网络在图像识别中的应用.................................................................................55.1系统构成图及系统开发环境...........................................................................56仿真实验....................................................................................................................5结论................................................................................................................................5致谢................................................................................................................................6参考文献........................................................................................................................6忻州师院计算机系本科学士学位论文1基于神经网络的图像识别方法研究摘要:图像识别是近20年来发展起来的一门新兴技术科学，它以研究某些对象或过程(统称图像)的分类与描述为主要内容，应用范围非常广泛。但是传统的图像识别技术，多是基于统计图像识别方法和句法图像识别方法等大规模计算的基础之上的，在运算量和正确识别率之间存在着突出的矛盾。近年来人工神经网络技术的发展为解决这一问题提供了新的途径。神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新兴图像识别技术，是在传统的图像识别方法的基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。关键词：神经网络；图像识别；BP算法;Abstract:TheImagerecognitionsidevelopinginthelast20years,whichhasbeenbecomingthemaincontestoftheclassificationanddescriptionforsomeobjectsorprocess(regardingastheImage),sotheimagerecognitionhasmanyextensiveresearches.Howeverthetraditionalimagerecognitiontechniqueismostlybasedonthefoundationoflarge-scalecalculating,suchastheimagerecognitionofstatisticsandtheSentenceconstruction,buttherearetoomuchcontradictionbetweentheamountofcalculationandtheaccuracyofrecognition.Inrecently,thenewsolutionforthisproblemhasbeenresearchedfollowingthedevelopingoftheneuralnetwork.ThetechnologyofimagerecognitionbasedonNeuralNetworkisakindofnew-styleimagerecognitiontechnology,whichisthetheoryofpresentcomputertechnology、imageprocessing、artificialintelligenceandpatternrecognition.ItisamethodoftheimagerecognitionwiththealgorithmoftheNeuralNetworkbasedonthetraditionalimagerecognition.Keywords：Neuralnetwork；Imagerecogniton；BPalgorithm;基于神经网络的图像识别方法研究21引言图像识别是近20年来发展起来的一门新兴技术科学，它以研究图像对象或过程的分类与描述为主要内容，其目的是研制能够自动处理图像信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务。图像识别所研究的领域十分广泛，可以是机械加工中零部件的识别、分类；可以是从遥感图片中分辨农作物、森林、湖泊和军事设施；可以是气象观测数据或气象卫星照片准确预报天气；邮政系统中自动分拣信函；可以识别违章行驶的汽车牌照以及机场上空的空中交通管理等。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，对通过机器视觉设备所获得的图像进行识别和分类已成为当前的迫切需要。1.1人工神经网络研究背景及现状(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。(2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。(3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。1.2神经网络的发展与研究现状1.2.1神经网络的发展(1)20世纪50年代-20世纪60年代:第二次研究高潮(2)20世纪60年代-20世纪70年代：低潮时期(3)20世纪80年代-90年代：第二次研究高潮1.2.2神经网络的现状(1)开发现有模型的应用，并在应用中根据实际运行情况对模型、算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度。(2)充分发挥两种技术各自的优势是一个有效方法。(3)希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用/通用模型和算法。(4)进一步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。忻州师院计算机系本科学士学位论文31.2本人主要工作介绍了图像识别技术的基本原理和相应的处理技术，对目前常用的图像识别方法进行了分析、讨论和比较。神经网络的基本原理、网络结构及网络的学习方式，研究了神经网络用于图像识别的原理及优点，图像识别中常用的前馈神经网络及其采用的BP算法，并将具有全局优化功能的遗传算法与前馈神经网络相结合，提出了一种遗传与BP相结合的图像识别方法，并给出了仿真实验。2图像识别简介图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。据统计，在人类接受的信息中，视觉信息占了70％以上，也就是常说的“百闻不如一见”。在许多场合，图像所传递的信息比其他任何形式的信息更加丰富和真切。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。例如要从遥感图像中分割出各种农作物、森林资源和矿产资源等；根据医学图片分析发生病变的细胞形状和颜色判断是否发生癌变；从气象观测数据或气象卫星照片准确预报天气；交通管理系统中应用车牌自动识别技术管理车辆等。因此，在当今社会，图像识别技术已经在各个领域发挥着极其重要的作用。2.1图像识别系统图像识别就是要把一种研究对象，根据其某些特征进行识别并分类。例如要识别写在卡片上的数字，判断它是0，l，2，…，9中的哪个数字，就是将数字图像分成10类的问题，因此可以认为，对数字图像进行区别分类其实质就是对图像进行模式识别。这种识别早已存在人们的生活实践中。然而