基于机器学习的计算机视觉系统网络图像识别方法研究.pdf
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1、信息记录材料 年 月 第 卷第 期基于机器学习的计算机视觉系统网络图像识别方法研究朱庆华(河南长业智能科技发展有限公司 河南 郑州)【摘摘要要】本文以计算机视觉系统网络图像识别方法为研究对象,对现有基于机器学习的识别方法从设计原理、算法设计和处理流程等方面进行阐释。通过分析发现,复杂视觉网络图像识别过程中存在高辨识率和高速性难以实现的问题。为此,在原本算法原理基础上,研究人员引入结构平衡网络,区别于像素作为节点的方式,将图像的灰度矩阵作为连接权值矩阵,借助 乘积变换区分连接权值,提取特征参量,遍历灰度图像,加权处理特征参数,最终实现识别方法改进目标。将改进后的方法应用于工件识别中,结合数据证明
2、所设计的方法在计算机视觉系统网络图像识别中的有效性。【关关键键词词】机机器器学学习习;计计算算机机视视觉觉系系统统;网网络络图图像像识识别别;结结构构平平衡衡网网络络【中中图图分分类类号号】【文文献献标标识识码码】【文文章章编编号号】()作者简介:朱庆华(),男,河南杞县,本科,高级工程师。研究方向:人工智能。引言随着技术的不断发展与成熟,计算机视觉系统网络图像识别中引入多种先进的机器学习算法,例如:神经网络算法、小波分析算法、遗传算法、梯度分类算法等,在数字图像自动化识别过程中应用机器学习算法能够发挥对比、分类、处理和存储的性能,通过非线性方式处理计算机图像,提高所识别图像的直观性。但在实际
3、运行中,存在着识别高速性不足的问题,为此,文章研究结构平衡网络用于改进现有算法的方式和可行性,基于现有机器学习网络图像识别方法,给出改进方法,并验证其有效性。现有方法 设计原理构建计算机视觉系统图像识别系统利用了机器学习算法的拟合、偏差和精度验证的高效能。所形成的识别系统分为两种模式:第一为机器学习算法在测试集和训练集的共同作用下,获取特征向量指标,并完成模拟图像学习。划分指定标准样本中图像信息,得到学习样本的特征向量值,提取所得信息,奠定学习标准测试集的基础。根据图像数据集,模拟出与之相似的算法,完成图像识别操作。第二为图像被识别模式,经图像数据预处理、特征提取、分类后,输出分类结果。此种模
4、式下分析判断的对象为已采集图像信息,按照同一类别将分类器单元处理的数据信息输出,满足图像精度提升和识别分类要求。算法设计在计算机中心部署经压缩训练的测试集与训练集,最终形成带有感知层、输出层和隐藏层的数学模型。其中,感知层的输入向量定义为 (,),偏值为,隐藏层输出向量为 (,),输出层输出向量为 (,)。隐藏层的表达式为式():(),()机器学习输出层的表达式为式()、式():(),(),()其中,(),()()(),为单极性函数,存在可导特点。处理流程原始图像为网络灰色图像,经网络图像特征过滤后,针对单一维特征相关性予以评分,采取多重线性方差膨胀因子、检验法等处理方式,分析计算机网络图像中
5、是否存在特征向量多余、相关性差的特征向量,如若存在,需进行剔除。过滤环节预先设定阈值,基于机器学习算法所选取的单一维特征向量将生成多组特征,在经验分析模型作用下,特征组合具备相关性强的特点,能够成为学习分析和识别检测的基本特征向量。机器学习图像识别环节易出现精度低、特征训练难的情况,针对此种情况一般采取主成分分析的方式建立模型,通过优化数据结构,提升数据的直观度和可视化水平,利于分析和探索数据。但学习中的维度灾难降低程度仍有可提升空间,需继续予以改进。经简化黑白和灰化处理原始图片后,图像特征像素指标增强依赖于对比度,通过提升对比度使得预处理的图片与原始图片更为匹配。提取像素分布规律,将图像像素
6、干扰因素去除,提取图像特征向量,匹配像素特征,分为非正常图像和正常图像,对正常图像进行分类。计算机识别系统功能模块由预测结果生成、预测分类显示区域、学习模型训练、特征向量筛选,以及图像显示单元构成。在摄像头打开后,原始图片资源被硬件设备获取,经降维、选取特征向量等处理后,在特征向量模型中导信息记录材料 年 月 第 卷第 期入所提取的图像特征,生成特征向量模型,为分析提取识别图像特征奠定基础。在预训练图片后,新图片经模型分析预测,输出识别结果。结果输出位置为文本框,在调整分辨率、纹理、条带、亮度、尺寸后,显示具体图像特征。改进方法通过对现有基于机器学习的计算机视觉网络图像识别方法的阐述来看,在降
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