基于机器学习的图像识别技术研究.pdf
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1、105图1图像识别过程23基于机器学习的图像识别技术研究基于机器学习的图像识别技术研究宋金平1司鲁俊2(1.集宁师范学院 计算机与大数据学院;2.乌兰察布市农业技术推广中心,内蒙古 乌兰察布012000)摘要:图像识别技术是指通过计算机视觉技术对图像进行识别。目前图像识别技术已被广泛应用于遥感图像识别、军事、公安刑侦、疾病检测等领域,在人工智能领域具有良好前景。本文对图像识别技术的概念和当前技术难点进行了概括说明,详细介绍了图像识别技术的步骤和技术要点,对图像识别过程中的图像处理和识别算法进行详述,说明了算法的关键点和作用效果。同时,本文着重介绍了图像识别阶段的三种准确率较高且应用广泛的算法原
2、理,并对当前图像识别技术的使用领域进行了概括和总结,为图像识别技术的进一步发展提供了依据。关键词:图像识别;支持向量机;KNN;卷积神经网络中图分类号:TP3-05文献识别码:A文章编号:2095-3771(2023)03-0105-04国际DOI编码:10.3969/j.issn.2095-3771.2023.03.0231 图像识别的概念图像识别是指计算机识别图像中的不同对象,并将图像中不同对象区分为特定类别。对于计算机来说,图像是以矩阵的形式呈现的。图像识别的任务就是由计算机根据给定矩阵输出图像中的类别标签。2 图像识别的难点图像识别过程因光线、角度、像素条件等制约,会产生许多识别难点,
3、如:视角变化(viewpoint variation):同一物体在不同角度的拍摄下会有不一样的效果。比例变换(scale variation):物体在现实生活及图像中均存在比例差异。形变(deformation):待识别对象不是刚体,可以产生各种变形。遮挡(occlusion):待识别对象被其他物体遮挡。光照条件(illumination conditions):在像素级别上,照明对物体颜色的影响极大。背景杂波1(background clutter):对象与环境颜色、纹理等特征相近,使计算机难以识别对象。类内变异2(intra-class variation):对象类别多样,不同类别对应不同
4、形态。宋金平(1974),女,教授,研究方向:计算机教育教学、数据挖掘、人工智能应用技术。基金项目:乌兰察布市科技局基础研究项目“基于卷积神经网络的冷凉蔬菜病虫害鉴别系统开发应用”(2021JC203);内蒙古自治区教育厅自然科学一般项目“基于步态识别的脑小血管病诊断系统研究”(NJZY22303)。由集宁师范学院计算机智能感知与数据处理重点实验室提供技术支持。集宁师范学院学报/May.2023/No.3106图3 K-NN分类效果3 图像识别的基本步骤图像识别过程包括图像处理与图像识别两个阶段。3.1 图像处理图像处理阶段对原始图像进行预处理,能够减少图像内无关信息对后续识别步骤的干扰。图像
5、预处理主要包括数字图像采集、图像增强、图像复原和图像分割等。3.1.1图像采集通过图像采集,可以获取到较为清晰、准确的数字化图像信息。数字图像主要借助于摄像机、传感器、扫描仪等电子设备获取,并在此基础上进行量化分析,以数据形式存储在计算机内,计算机将在图像数据的基础上对图像进行处理。3.1.2图像增强在数据采集过程中,图像质量可能受到采集设备、保存手段、传输方式等条件影响,导致图像视觉效果、色值等发生变化。通过图像增强,可以改善图像质量,突出图像中研究的重点和主题,以提高算法的识别效果。图像增强常用算法包括直方图均衡化、灰度值算法、Retinex算法、自动白平衡(AWB)、自动色彩均衡(ACE
6、)等算法。在不同场景下,可针对不同使用需求采用不同算法以达到更好的图像增强效果。3.1.3图像复原采集到的图像质量可能因环境、噪声、孔洞等因素受到干扰,通过图像复原,可以有效降低这些影响因素对识别结果的干扰,提高图像的清晰度和可信度,从而提高图像识别准确率。常见的图像复原算法有滤波、腐蚀膨胀操作、图像重建等。3.1.4图像分割图像分割是指通过一系列算法将图像中背景区域、各目标进行检测、定位、标记,从而实现背景、次要主体、主要检测目标的有效分离,其体系结构主要通过编码器和解码器实现。通过深度学习算法实现图像分割,能够有效提高其分割效果。常用的深度学习图像分割算法主要有基于特征编码、基于区域选择、
7、基于卷积神经网络、基于反卷积/上采样、基于提高特征分辨率、基于特征增强的分割方法等。3.2 图像识别对图像中包含的特征,如端点、交线等进行提取,并根据这些特征,采用不同算法对图像进行分类。图像识别阶段分为建模、训练、预测三个部分。3.2.1建模根据实际需求,建立适当的算法模型,用于训练和预测。3.2.2训练将图像数据分为训练集与测试集。通过训练集训练模型,提高算法在该数据集上的识别效果,可根据结果不断改进算法。3.2.3预测根据已掌握的算法规律对未知的测试集数据进行分类、预测,并对算法准确度进行验证。4 图像识别常用算法模型4.1 支持向量机(SVM)SVM模型通过线性模型实现数据二分类,在S
8、VM上添加核函数后可使其成为非线性分类器。其算法目的是在能够正确划分数据集的超平面中寻找距两类数据的几何间隔最大的超平面。4.2 K-最近邻分类(K-NearestNeighbor)K-NN分类将k个距离最近的训练样本标记为同一类,并根据k个样本中已确定分类的样本确图 2 二维空间下的 SVM 模型107图4卷积神经网络处理过程Fig.4 The Procession of Convolutional Neural Network定类别标签。4.3 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是神经网络中的一种经典模型,目前广泛应用于图像处理、人脸识别等计算机视觉领域。卷积神经网络通过多次卷积运算对图像
9、进行处理,首先提取图像的低级特征(如边缘、纹理等),随后不断地向高级特征映射(如几何形状、表面等),在最后的高级特征(如狗、人脸等)映射中,完成分类识别等工作。卷积神经网络按照层级可分为数据输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层。数据输入层进行图像预处理;卷积层通过卷积计算将样本数据进行降维采样,以获取具有空间关系特征的数据;激活层使用激活函数对数据进行非线性变换处理,从而获得更多连续的概率密度空间;池化层通过压缩数据维度来减少过拟合;全连接层通过权重连接各层级,并最终连接到输出层,可自动调节层级间权重以达到拟合数据的目的。5 图像识别应用前景图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用
10、技术的基础,在人脸识别、导航、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等领域可广泛应用。5.1 人脸识别利用图像识别技术,提取人脸特征向量,并在此基础上进行优化,减少面部遮挡、光线等因素造成的干扰,能够有效提高人脸识别准确度,扩大人脸识别技术应用范围。5.2 植物病虫害识别用图像识别病虫害5代替传统的人工鉴别方式,有助于提高识别速度,方便、精准地确定植物病虫害类别及发病原因,为尽早确定病害与准确防治提供依据。5.3 卫星图像识别使用图像识别结合解译技术对卫星遥感图像6进行分析,可高效、便捷、自动化检测泥石流、洪涝、滑坡等自然灾害,为规避灾害、抢险救灾提供准确信息,节省时间。6 结语综上所
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