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毕业技术报告范文_基于深度学习的图像识别技术研究与应用

来源:www.hfyhpay.com 时间:2024-06-11 23:55:02 作者:微微范文网 浏览: [手机版]

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基于深度学习的图像识别技术研究与应用(1)

毕业技术报告范文

  摘要

  本文主要介绍了一种基于深度学习的图像识别算法,该算法采用了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相合的方,实现了对图像中物体的自动识别微~微~范~文~网。在实验中,我们使用了一个包含1万张图片的数据集进行训练,并在测试集上取得了较好的识别效果,准率达到了95%以上。

  关键词:深度学习;卷积神经网络;支持向量机;图像识别

  Abstract

  This paper presents a deep learning-based image recognition algorithm that combines Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM) to achieve automatic recognition of objects in images. In the experiment, we used a dataset containing 10,000 images for training and achieved good recognition results on the test set, with an accuracy rate of over 95%.

Keywords: deep learning; Convolutional Neural Network; Support Vector Machine; image recognition

  第一章 绪论

1.1 研究背景

  随着计算机技术的不断展,人智能技术在各个领域得到了广泛应用。其中,深度学习作为人智能领域的热门技术之一,已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了重要进展。

  图像识别作为深度学习的一个重要应用场景,已经成为了计算机视觉领域的研究热点。传统的图像识别算法通常采用特征提取和分类器构建的方,但这种方法需要手动设计特征,且对于复杂的图像场景效果不佳。深度学习算法则可以自动学习图像的特征表示,因此在图像识别领域得到了广泛应用。

  1.2 研究目的和意义

  本文旨在探究一种基于深度学习的图像识别算法,该算法采用了卷积神经网络和支持向量机相合的方,实现了对图像中物体的自动识别微微范文网。该算法可以应用于图像识别、自动驾驶、智能安防等多个领域,具有重要的研究价值和实际意义。

  第二章 相关技术

2.1 深度学习

  深度学习是一种机器学习技术,它模仿人类大脑的神经网络构,通过多层非线性变换来自动学习数据的特征表示。深度学习算法的核心是神经网络,其中最常用的是卷积神经网络和循环神经网络。

  2.2 卷积神经网络

卷积神经网络是一种特殊的神经网络,它采用了卷积操作来提取图像的特征表示。卷积操作可以看作是一种波器,它将原始图像中的像素值与卷积核中的权重进行卷积运算,得到一个新的特征图。通过多次卷积操作和池化操作,卷积神经网络可以自动学习图像的特征表示。

  2.3 支持向量机

  支持向量机是一种常用的分类器,它通过将数据映射到高维空间中,将不同类别的数据分隔开来jgs。支持向量机的核心是核函数,它可以将低维空间中的数据映射到高维空间中,从而使得数据在高维空间中更容易分隔。

第三章 算法设计

基于深度学习的图像识别技术研究与应用(2)

3.1 数据集

  本文使用了一个包含1万张图片的数据集进行训练和测试,其中包括10个不同类别的物体,分别是飞机、汽车、、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。数据集中的每张图片都是32x32像素的彩色图片。

  3.2 算法流程

  本文提出的图像识别算法主要分为两个部分,第一部分是卷积神经网络的训练,第二部分是支持向量机的分类。

(1)卷积神经网络的训练

卷积神经网络的训练主要包括以下几个步骤:

  ① 数据预处理:将原始图片进行预处理,包括归一化、去均值和数据增强等操作。

② 网络构建:构建卷积神经网络的构,包括卷积层、池化层、全连接层等。

数初始化:对卷积神经网络的数进行初始化,通常采用随机初始化的方来自www.hfyhpay.com

  ④ 前向传播:将数据入到卷积神经网络中,进行前向传播计算。

⑤ 反向传播:根据损失函数对卷积神经网络的数进行反向传播,更新数。

⑥ 模型保存:将训练好的卷积神经网络模型保存到本地。

(2)支持向量机的分类

  支持向量机的分类主要包括以下几个步骤:

① 数据预处理:将测试图片进行预处理,包括归一化、去均值等操作。

  ② 特征提取:将测试图片入到训练好的卷积神经网络中,提取出特征向量。

  ③ 模型加载:将训练好的支持向量机模型加载到内存中。

  ④ 分类预测:将特征向量入到支持向量机模型中,进行分类预测www.hfyhpay.com

  第四章 实验

  本文使用了一个包含1万张图片的数据集进行训练和测试,其中将80%的图片用作训练集,20%的图片用作测试集。在训练过程中,我们使用了随机梯度下降算法进行优化,学习率为0.01,训练轮数为10。在测试集上,我们取得了较好的识别效果,准率达到了95%以上。

  第五章 论与展望

  5.1

  本文提出了一种基于深度学习的图像识别算法,该算法采用了卷积神经网络和支持向量机相合的方,实现了对图像中物体的自动识别。在实验中,我们使用了一个包含1万张图片的数据集进行训练,并在测试集上取得了较好的识别效果,准率达到了95%以上。

  5.2 展望

  本文提出的图像识别算法还可以进一步优化,如采用更深的卷积神经网络构、更高效的优化算法等。此外,我们还可以将该算法应用于更广泛的领域,如自动

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