基于卷积神经网络的图像识别综述

基于卷积神经网络的图像识别综述

闫芯铭

重庆交通大学  重庆   400074

摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是近年来在图像识别领域取得重大成就的一种深度学习模型。随着现在数字化工业革命的到来，数字图像的广泛应用，图像识别技术逐渐在计算机视觉领域的研究中逐渐占据越来越重要的地位。图像识别技术，又称为计算机视觉技术，它可以让计算机理解和处理图像，从而实现自动识别、分类、分割、跟踪等任务，逐渐成为热门研究方向，受到研究人员广泛关注。本文首先介绍了CNN的基本结构和工作原理，然后概述了CNN在某些具体领域中的应用。接着，对CNN的发展历程进行总结，并概括了某些改进的方法。为后续对基于卷积神经网络的图像识别相关理论的进一步研究探索提供参考。

关 键 词：卷积神经网络；图像识别；深度学习；改进方法

1引言

1.1 研究背景

随着现在数字化工业革命的到来，数字图像的广泛应用，图像识别技术逐渐在计算机视觉领域的研究中占据了越来越重要的地位。图像识别技术，又称为计算机视觉技术，它可以让计算机理解和处理图像，从而实现自动识别、分类、分割、跟踪等任务。图像识别技术被广泛应用在各种各样的领域，如智能监控、人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等。在图像识别中，CNN在各个任务中表现出了优秀的性能，尤其在图像分类、物体检测和语义分割等任务中，展现出他相当强大的作用。因此，对卷积神经网络的研究和应用具有重要的意义。图像识别技术的研究背景可以追溯到上世纪70年代，当时主要集中在数字图像处理和模式识别方面。随着计算机硬件性能的提高和深度学习算法的发展，图像识别技术得到了迅速发展和广泛应用，越来越多的深度学习模型和技术被提出和应用于图像识别任务。

1.2 研究目的和意义

图像识别技术的目的是让计算机具备理解和处理图像的能力，从而实现自动化、智能化和高效化的图像处理和分析。通过对图像进行识别和分析，可以帮助人们更好地理解和利用图像中的信息，从而应用于更广泛的领域，如医学、农业、工业等。

图像识别技术的意义在于其广泛的应用和重要的实际意义。例如，在医学影像分析中，图像识别技术可以帮助医生更快速、准确地进行病变诊断和治疗；在智能监控领域，图像识别技术可以更好地判断异常事件，为安保人员提供极大的帮助，从而确保公共安全。因此，图像识别技术的发展和应用对人们的生产和生活都具有重要的意义。

2卷积神经网络的基本结构和工作原理

2.1 卷积神经网络的基本结构

卷积神经网络的结构包含输入层、卷积层、激活函数层以及全连接层。

输入层可以用来接受原始的图像或信息；卷积层是卷积神经网络的基础，可以利用卷积方法获得表征图形的特性。卷积层由许多卷积核构成，通过这些卷积核可以检测在输入图像上的一些特性，比如轮廓、纹理等。而卷积层则可以通过不同的卷积核方法来获得各种不同的特征；激活函数层可以对卷积层所产生的特征图像实现非线性转换，因而大大提高了网络结构的表现力。常见的激活函数层有ReLU、sigmoid、tanh等；池化层使用降采样的方法降低了特征图像的大小，从而降低了参数数量和运算复杂性。全连接层是把池化层提供的特征图转换到一维向量空间，并利用多个全连接层完成分析或回归任务。

2.2 卷积神经网络的工作原理

卷积神经网络采用卷积操作和池化操作对输入的图像进行特征提取和降维。其中，卷积操作是指对输入图像进行卷积核的卷积计算，得到一个新的特征图，而池化操作则是对特征图进行降采样，以减少计算量和防止过拟合。

3 基于卷积神经网络的图像识别的具体应用

3.1 交通运输

卷积神经网络在交通运输方面的图像识别中有广泛应用。李祥鹏等使用深度学习 Faster R-CNN算法对特定自然场景下的车牌完成车牌定位，采用增强的AlexNet-L卷积神经网络模型实现车牌字符的端对端识别，有效地提高车牌定位和车牌字符识别的准确度和效率。李讷等结合卷积神经网络在道路行驶车辆车标识别中引入残差网络YOLO V4进行车标的一步定位，检测算法的精度和速度有了较大的提高。廖光错等将卷积神经网络和小波变换相结合对车辆重识别方法进行了研究，在ResNet-50中增加小波分解层数，整体模型的平均精度达到了63.90%，能有效提高车辆检索精度。

3.2 人脸识别

卷积神经网络在人脸检测中的运用也是随处可见，如门禁系统考勤管理系统等众多场景中均有应用。胡佳玲等针对CNN训练参数多、计算量大等突出问题，在人脸识别算法上提出了轻量级MobileNet卷积神经网络模型，将改进的MobileNet网络和区城生成网络RPN融合，在 LFW人脸数据库和自建的小型数据库上训练测试，识别准确率达到 97.54%，较之前增加了0.2%，运行速度提高了21.3%,模型的参数减少了 88%。张鹏等面对传统的卷积神经网络在面部识别过程中存在的问题，结合基于多尺度特征注意力机制的面部识别方法，提出相应的解决措施，通过在公开数据集FER2013和CK+上进行仿真实验分别取得了68.8%和96.04%的识别准确率。

3.3 手写数字识别

手写数字识别也是卷积神经网络的重点应用领域，LeNet网络用在手写字符的识别上准确率可达到 98%，并在实际系统中投入应用。刘瀚骏等用GoogLeNet模型的Inception 设计卷积网络模型，在MNIST 数据集上验证，准确率可以达到99.66%。吕浩等结合SIP技术和FPGA 技术采用卷积神经网络实现了微系统设计，实现了MicroVGGNet轻量化模型在MNIST手写数字数据集识别准确率达到98.1%。

4 结论

本文对卷积神经网络在图像识别领域的应用进行了综述和分析，介绍了卷积神经网络的基本原理和网络结构，并介绍基于卷积神经网络的图像识别在交通运输、人脸识别、手写数字识别的具体应用。卷积神经网络未来的研究方向可能包括更加深入的网络结构研究、更加细致的特征提取方法、更加有效的训练策略和更加智能的后处理方法等。本文为后续对基于卷积神经网络的图像识别相关理论的进一步研究探索提供参考。

参考文献

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