安全生产风险识别的方法范文第1篇
一、高校家庭经济困难学生现行认定方式的弊端及影响因素
家庭经济困难学生的认定机构一般由学校学生资助管理部门、二级学院评定小组、班级民主评议小组组成, 申请人递交家庭经济困难学生的相应材料和评议小组所掌握的学生家庭收入情况及个人消费情况进行民主评议, 采取投票或打分的形式开展, 这种较为传统式的认定方式在当下暴露出很多弊端, 需要各个高校结合实际情况进一步完善认定机制, 更加精准识别贫困对象, 能够真正将扶贫资源用于每一个真正需要的困难学生身上, 实现资源的合理使用和公平分配。
(一) 评价标准单一, 认定指标不够量化。
在家庭经济困难学生认定的实际过程中, 因评价指标缺少较为客观量化的成分, 认定主体在操作环节会倾向于采用主观判断的方式…来权衡对象的贫困程度, 人为因素影响较大, 这也是导致贫困认定无法精准的主要原因, 因缺少外在客观因素的制约, 评价主体往往借助自身的主观判断来划定学生的贫困程度, 所以, 有些同学会因为人际关系较差、自我封闭等原因导致评议小组不能“秉公断案”, 掺杂部分认知评价和个人情感。如何有效排除主观因素的干扰, 将困难认定放置在情感之上, 秉承公平公正的原则开展评议工作是精准认定的前提和基础。另外, 家庭经济困难学生的证明材料往往只有城乡开具的贫困证明和个人陈述材料, 支撑材料相对单一片面, 不能完全反映一个家庭的真实贫困程度, 当有多个同学均提交材料时, 很难从材料当中划定贫困等级, 因此评议小组就结合该生的日常消费情况进行综合评估, 根据投票和打分的情况来确定贫困等级。这种贫困认定弊端显露无疑, 认定指标不够量化客观, 主体无法避开主观情感的介入, 为人情拉票留下了隐患。这就需要有一套健全完备、科学合理的指标体系, 能够优化资源配置。
(二) 评价体制不健全, 缺乏统一标准。
国家和学校层面对资助工作都做了要求, 然而在实际困难认定的方式方法上没有细化、具体化, 因此, 每个学院每个班级在实施困难认定的时候可以灵活处理, 方法多样。比如在评议小组投票和打分环节, 有些辅导员考虑到家庭经济困难学生的自尊心, 采取匿名打分;然而, 也有传统比困的评比方式, 这些认定方式均由辅导员或班级内部约定而成, 没有相对固定的模式, 正是因为方式的灵活多样才导致贫困认定有游刃的空间, 精准识别才难以维持。
(三) 外在客观指标的缺失, 导致主观因素乘虚而入
目前, 对家庭经济困难学生的认定所依据的材料相对单一, 缺少客观外在的参考依据, 有些学校开始调取学生在食堂的日常消费情况来为认定提供有效参考, 另外, 结合学生生活用品与业余消费的多少来权衡困难程度, 总之, 为避免指标的单一和片面, 很多高校采用信息化手段获取学生各方面的消费情况, 旨在打破主观因素的介入局面。
二、有效提升家庭经济困难学生精准识别的策略
(一) 加强识别前的诚信教育, 提升认知水平
家庭经济困难学生的认定程序里面要建立民主评议小组, 小组成员要依据各种指标来对申请者的贫困程度进行判断, 只要有主体人的存在, 就不可避免个人情感的介入, 为防止人为因素的过分干预, 在开展贫困认定工作前夕, 要加强对评议小组成员的诚信教育和秉公办事的责任意识教育, 告知学生要抛开个人情感, 公正客观的作出评价, 不因个人的爱憎分明而使认定偏离方向, 同时, 需进一步对学生普及国家资助政策知识, 让学生充分了解国家政策, 深刻体会国家对大学生的关爱, 明白国家助学金的用途所在, 不光是提升学生的思想觉悟, 对于资助工作者, 更应增强责任心和担当意识, 学生所提供的证明材料要严格把关, 认真梳理, 不可潦草行事, 使不符合条件者乘虚而入。
(二) 完善资助工作的监督机制, 加强跟踪回访
为防止在家庭经济困难学生识别认定过程中弄虚作假或人情拉拢现象的出现, 高校资助工作相关机构应加强监督和检查, 完善机制, 堵塞漏洞, 每个环节都要有监督跟踪的设置, 例如, 家庭经济困难学生认定环节结束, 国家助学金评定之后, 这并不代表工作的完结, 督查整个环节工作的落实情况, 加强受助学生的回访调查, 必要时进行受助学生的家访调查, 深层次地了解受助学生的家庭状况, 与家长建立有效的沟通, 通过摸底方式, 全面了解民主评议小组成员的基本情况, 掌握学生之间人际关系的好与坏, 了解是否存在靠人缘好、打招呼、权钱交易等手段获取助学金的同学, 因此, 家庭经济困难学生精准识别并非一次工作就能做完的, 在相当长的一段时间内, 还有很长的路要走, 作为高校资助工作中的一员, 需要不断地探索研究更为合理、科学、赋予人性化的识别机制。
(三) 规范认定程序, 保证识别依据的可信度
高校家庭经济困难学生识别认定的重要依据是民政部门和户口所在地开具的家庭经济困难学生家庭情况调查表, 高校重点查看是否盖章, 而在多年的实际认定工作过程当中, 发现很多家庭并不贫困的学生依然能够开具贫困证明, 这无疑给识别认定增加了难度。据了解, 各地民政部门和户口所在地居委会对家庭经济困难学生认定工作缺乏重要性的认识, 在盖章之前就没有据实开展实地调查, 他们对贫困也没有统一的认定标准, 所以, 这就从源头上造成学生所持有的证明材料缺乏真实性和可信度, 导致高校家庭经济困难学生的认定工作难以精准和高效。因此需要联合相关部门进一步规范材料审核把关的程序, 提高民政部门和当地居委会对此项工作重要性的认识, 加强国家资助政策知识的普及, 强调惠民工程的重要性, 有效开展实地调查和走访, 了解当地部门对贫困的认定指标, 比对各地指标的差异。因全国各个地区发展程度的不同, 他们在认定的同时, 所持有的指标也会有所差距, 要结合当地经济的发展状况, 综合评估家庭的贫困程度, 所以, 要从源头上确保学生所持有的证明材料的真实性和可信度就显得至关重要。
(四) 探索数据信息网络技术的应用, 提升精准识别的有效性
随着当前信息化和大数据网络的深度开发和广泛应用, 各行各业都要极力探索实际工作与网络信息的有效结合。体现在家庭经济困难学生的精准识别方面, 就是很多高校尝试建立贫困生动态数据库, 将学生校园卡消费情况、家庭人均收入等数据融合为一个资料库, 实行动态管理和数据及时更新, 定期根据实际情况进行调整, 为精准识别提供有力的支撑。因此, 为确保精准识别长效机制的建立, 离不开信息网络技术的支持, 传统的模式已完全不能满足当前工作的需要, 我们要大力探索数据信息网络技术的应用, 提升精准识别的有效性。
高校资助工作关系到千千万万家庭经济困难学生的方方面面, 其重要性不必过分言说, 然而, 家庭经济困难学生的精准识别作为精准资助的前提, 直接关乎资助工作的有效开展, 因而, 建立困难学生精准识别机制、全方位多维度的认定基准、多元化长效性的资助体系就成为当前高校学生资助工作的重中之重, 也是我们长期探索、共同努力的方向和目标。
摘要：高校学生资助工作事关教育资源的公平分配与社会公平的有效落实, 是全面实现资源共享、和谐发展的重要方面。高校资助工作的前提是家庭经济困难学生的识别与认定, 这项工作直接关乎资助工作的有效开展。本文从加强识别前的诚信教育、完善资助工作的监督机制、规范认定程序, 保证识别依据的可信度以及探索数据信息网络技术的应用等方面进行分析论证。
关键词：家庭经济困难学生,精准识别,认定程序,方法途径
参考文献
[1] 卢志勇.家庭经济困难学生认定中的问题及治理策略[J].湖南农业大学学报 (社会科学版) , 2015 (12) .
安全生产风险识别的方法范文第2篇
关键词：统计学习;学习深度;SVM;小样本采样
人脸的识别与重建是一个系统辨识的课题。人脸特征是维度非常高的复杂特征模式，即使通过PCA处理，相应维数也多至40-60维，但这些特点使得在实践中去采集相当数量的人脸图像是不可行的，所以人脸分类验证是一个小样本统计学习问题。样本之间的聚类，辨别及验证实质上是样本间的分界面数学模型的选择问题。人脸的特征提取过程中不仅维度高，还受到如肤色，头发，阳光，环境，眼镜，帽子等诸多因素的影响。这些因素使得建模很难实现，求解也过于复杂，是以统计学习法成为新兴的有效可行手段。然而经典统计分析理论大多构建于大样本条件下，大样本的一致性，无偏性等理论是统计分析的前提和基础。另一方面如神经网络，遗传算法等新兴智能学习方法在系统辨识方面有选择网络拓扑结构，局部最优，过学习与欠学习等弊端。所以有限小样本的机器学习理论即统计学习理论在现实中有着无可比拟的优势。
1统计学习问题的实质即函数模型构成
3学习深度与适应性的矛盾
人工神經网络研究中，为追求Remp(a)的最小，通过多次迭代使误差变小，在某些情况下，由此带来人工学习机器对未来输出进行正确预测能力的柔性下降，即适用的场合范围下降即过学习的问题。因此在实际应用中出现使用的分类器相对比较简单如线性分类器，却比神经网络分类器适用性更广。
之所以出现过学习原因：一是因为学习样本毕竟有限而非全面，提取样本时不具同一性。二是学习机器总体设计不完备。两者有关联，但首要原因是主要矛盾方面。试图用一个复杂模型去拟合有限不具有独立同一性的样本，结果反而丧失其应当具备的适应性或可移植性。如神经网络中对于有限样本，其网络学习能力过强，在此基础上经验风险很小几乎收敛为零。但对一些未出现的新的同类样本，该网络则出现拒绝而非合并的结果。从而形成了学习深刻性与模型适用性之间的柔性矛盾。由此可得出下面的结论：(1)经验风险最小并不总是与期望风险最小具有一致性。(2)学习机器的深度不但与所构建的系统相关，而且与有限的学习样本获得密切相关。因此我们研究了相应弥补方法，如训练中对学习函数矩阵复杂性进行修正，或通过交叉验证等进行模式选择以控制复杂度等。但以上方法终究只是相应对矛盾进行调整或缓解，真正需要修正的是对有限样本进行科学及合理的采集和选择。
4小样本统计学习的生物识别抽样分类
小样本统计学习的训练原则，首先使用一个人脸典型样本集合A来训练SVM，接着应确保该SVM对所有的训练样本完全分类正确即学习修正过程，接着使用修正过的SVM来验证人脸。对于验证失败样本，将其在充实到人脸样本集A中，再进行SVM迭代训练。通过学习→错误修正→样本集整合→再学习的迭代运算，以提高改善SVM性能并且更需要保持所获样本的普遍性和典型性。但不管如何选取样本图像以及选取的图像范围有多广泛，都无法保证所选的样本图像有足够典型性和普遍性，也不能够保证所选的图像样本涵盖了全部样本范围。这一点在非人脸样本的选取中已得到证实。是以选取尽可能多的人脸图像，使人脸样本分布尽可能遍布整个范围。在整个图像空间之中所有人脸样本为其中一子空间集合，这个子空间要小得多且易聚类。与其说尽可能多的人脸样本，不如尽可能拓宽该子空间的外围分界面函数，这些间接可改善分类器性能，但受实际条件限制。人脸样本图像获取数量也是有限的，另一方面人脸样本和非人脸样本具有复杂多样性，无法一开始就搜集到足够多并且足够普遍的样本，并且训练样本集的选择也缺乏合理正确理论指导，实际上还没有相应理论来指导选择训练样本，也没有给出明确相关参数，用来度量训练样本集普遍性和典型性。正是由于系统性能受到训练样本的极大制约，甚至可以说缺乏样本选择理论的指导，已经成为限制系统性能的一个瓶颈。针对于此可采用一种再学习机制解决这一问题促使系统的性能得以完善。
所谓再学习机制，是指人脸验证系统首先具有一定人脸先验知识，即在人脸验证中如存在错分现象则将这一新的错分样本赋于较大训练权值并添加到样本系统，另一方面若出现新的未知人脸将其处理归类添加入数据库，接着再对人脸验证系统进行再学习，来调整网络的支撑向量和相关权值，从而使其对新的添加样本具有新的适应性。正是通过这样的过程对于一个初始的，具有不完整的样本库的系统，经过不断再学习循环，再添加再扩充的过程，可使得该系统不断的完善修正。
样本库中的每个人包含多幅图像既有不同的偏移角度又有不同表情，如每个人脸共20幅图像，选其16幅图像作为训练样本，剩余4幅作为测试图像，通过独立同分布的选取，要使得训练样本和测试样本同时具备较大的差异性或典型性，也要使样本尽可能具有普遍性。是以训练图像分别为免冠正面，各种偏转角度，而且表情各异。测试样本可选正面，左偏20度，上偏5度或下偏5度，带说话表情变化。
为保持系统有高辨识精度的要求，且保证系统实时性。我们不是对每个人所有样本进行主成份分析，而是以人脸样本的共性聚类特征为依据，以人体测量学生物识别的分类方法为基础，选取形态面指数和颧下颌宽指数这两个面型参数作为脸型的一级粗分类，需检测测点包括鼻根点，左右颧点，左右下颌角点及颏下点，进而得到面宽，下颌间宽，形态面高这三个测量数据。在实际中人脸可能会发生各种角度偏转，这会产生相应的测量误差。为了避免此类平面内旋转，通常采用两点间欧氏距离取代水平或垂直距离已达到几何不变性。
形态面指数=(形态面高/面宽)*100%
颧下颌宽指数=(下颌间宽/面宽)*100% (5)
其中，形态面指数用来区分大致的脸型特征。指数越大则面部越瘦长，反之面部宽短;而颧下颌宽指数用来区分面部轮廓，即可按参照值大小分为方下巴，椭圆下巴，尖下巴等。通过上述计算可将人脸大致分为圆型，椭圆型，方型，三角型或其他脸型5个大的一级子类。在对每一个一级子类通过相应特征等间隔细分类分成若干第二级子类。任一级子类都要对其进行PCA分析，以至到第N级子类。以保证每个人脸都可通过一系列相应特征脸的投映特征来表征，将人脸对应的相应n维向量作为训练样本，来对多个支撑向量基组成的矩阵进行训练，这些训练矩阵可实现对人脸的准确实时归类。
当进行人脸图像识别时，先将测试样本与第一级子类进行欧氏距离阈值自适应归类，自动归入距离最小的一类，并确定相应类别。以此类推，再对第二级以至到第n集的子类进行阈值自适应归类。当到了第n级的子类中每一个人脸特征数据，在阈值之内就可确认进行了适当分类，即测试获的样本数据若为数据库已存在的人脸数据，若无相关人脸数据，则确定为新的人脸数据，在其计算数据最接近的子类，归入该类成为数据库新的人脸数据。
5结束语
该文深入探讨了统计学习理论在人脸识别中的可行性，从采样学理论上合理地解决广义上样本的无穷性与实际样本的有限性之间的矛盾，在阐述样本采样的重要性的基础上，论述了一些科学采样的方式与方法，对人脸检测定位和识别以及为今后收集样本保证样本的普遍性和典型性提供了依据。
安全生产风险识别的方法范文第3篇
2、一种改进的卷积神经网络算法在交通视频图像识别中的应用
3、基于图像识别的仿生柔性抓取装置
4、基于优化PSO-BP的多特征融合图像识别算法研究
5、基于图像识别技术的输电线路智能监控系统
6、苹果图像识别的深度神经网络算法研究
7、基于径向变换和改进AlexNet的胃肿瘤细胞图像识别方法
8、基于图像识别的铁轨裂纹检测系统
9、基于卷积神经网络和小样本的茶树病害图像识别
10、图像识别处理技术在农业工程中的应用
11、基于图像识别技术的电力信息化建设探讨
12、基于卷积神经网络的图像识别
13、基于LABVIEW图像识别技术在文字识别领域的研究
14、民航机场X光机图像识别优化方法研究
15、计算机图像识别及处理技术研究
16、基于卷积神经网络的图像识别过拟合问题分析与研究
17、基于图像识别的影视剧图像帧检测系统设计与实现
18、基于图像识别的水果分拣系统
19、基于物联网和图像识别的智慧停车服务平台
20、东芝开发出带DNN的汽车级图像识别芯片（SoC）
21、基于深度学习的图像识别研究
22、融合可变形卷积网络的细粒度图像识别研究
23、深度学习在图像识别领域的应用问题分析
24、图像识别在电力信息化中的应用分析
25、基于App Inventor的图像识别APP设计
26、计算机智能化图像识别技术窥探
27、基于深度神经网络的肺炎图像识别模型
28、基于神经网络的珍稀红木图像识别技术
29、基于AI图像识别技术的架空乘人装置智能控制系统设计及应用
30、计算机图像识别技术应用与细节问题分析
31、基于改进SIFT的图像识别局部特征算法应用研究
32、智能图像识别系统在OTT机顶盒中的应用
33、基于无人机图像识别技术的输电线路缺陷检测
34、基于DenseNet的图像识别方法研究
35、基于CNN的糖尿病视网膜病变图像识别研究
36、基于卷积神经网络的煤矸石图像识别
37、基于卷积神经网络的图像识别算法的探究
38、基于matlab的塔机卷扬机钢丝绳缠绕形式图像识别技术
39、基于HOG-CNN的高相似度叶片图像识别方法
40、基于DSP+FPGA的图像识别分类器在垃圾分类中的应用
41、图像识别技术在土地卫片执法审核中的应用
42、大数据时代下数字图像识别技术研究
43、基于像素系数和遗传算法的图像识别的研究
44、基于改进VGG16的嵌入式图像识别系统设计
45、基于图像识别的DCS组态画面生成方法
46、基于GoogLeNet模型的遥感图像识别分类研究
47、基于图像识别的粉煤灰渗透率计算方法
48、基于计算机智能图像识别的算法与技术研究
49、基于图像识别的谷子病害研究
安全生产风险识别的方法范文第4篇
一、PCA人脸识别技术与主要算法分析
(一) PCA人脸识别方法的一般过程分析
PCA人脸识别是当今社会中一个十分重要的内容, PCA人脸识别以其独特的优势在各方面都得到了很好的应用, 所以我们想要更好的应用PCA人脸识别的移动视觉应用就要注重对其进行研究。所以我们就要对PCA人脸识别方法的一般过程有一个清楚的认识。PCA人脸识别的同时会对人脸标准图像进行相关的标准化处理, 其次还需要构造相关的样本以及实现零均值化, 除此之外还要注重求其协方差矩阵以及其特征值、特征矢量以及图像识别等等。这些都是PCA人脸识别方法的重要过程, 所以我们一定要对此引起足够的重视, 只有这样才能够促进PCA人脸识别技术的更好发展。
(二) PCA人脸识别中的人脸检测分析
人脸检测作为PCA人脸识别中的一个重要部分, 它在PCA人脸识别技术中是一个十分重要的内容, 所以我们一定要对此有一个清楚的认识, 并对此引起足够的重视。一般而言人脸识别中的人脸检测都是通过开关的SDK和组件来使我们快速的识别出相应的人脸位置, 然后通过这些具体位置的识别来获取相关的人物信息, 对人物形象有一个更好的了解, 以此来帮助我们更好的了解到相关的人物。所以我们一定要对此有一个清楚的认识, 注重对PCA人脸识别中的人脸检测进行简单的分析。
(三) PCA人脸识别中的匹配识别分析
在PCA人脸识别中匹配识别也是一个十分重要的内容, 匹配识别能够帮助我们掌握更多的有关人物的信息, 帮助我们对人物有一个更好的了解。在PCA人脸识别中匹配识别就是一种人脸比对, 它能够帮助我们通过对图像的对比找到最佳的匹配对象, 从而来进行更好的人脸识别。并且匹配识别具有自己独特的方法, 其中最重要的两种就是特征矢量法和面纹模板法。所以我们一定要对此引起足够的重视, 对PCA人脸识别中的匹配识别有一个清楚的认识。
(四) PCA人脸识别中的特征提取分析
在PCA人脸识别中特征提取是一个十分重要的内容, 只有准确的提取出相关的信息才能够使PCA人脸识别具有更高的准确性。在PCA人脸识别中特征提取可以从多个方面做起, 其中既包括指纹识别、掌纹识别, 也可以通过手形、手背静脉模式以及各个五官来进行识别。通过这些主要特征的提取能够帮助我们更好的对人脸进行相关的分析, 使我们对人物有一个更好的了解, 以此来进行更好的PCA人脸识别。
二、PCA方法及基于信息分类的PCA方法探讨
(一) PCA方法的原理探讨
在PCA方法中经常用到的就是一种降维方法, 这种降维方法是PCA人脸识别中的必须要使用到的一种方法。PCA人脸识别技术的原理涉及到许多的方面的内容, 并且每一个方面的内容都是十分重要的, 首先需要了解到相关的原始数据、计算协方差矩阵以及选择成分组成模式矢量, 最后再得到降维后的数据。并且在计算协方差矩阵的时候还要考虑到相关的方差、标准差或者均值等等各方面的内容, 只有这样才能够更好的实现PCA人脸识别的可移动视觉应用。所以我们一定要对PCA方法的原理有一个清楚的认识并对此引起足够的重视, 以此来对PCA方法的原理进行更好的探讨。
(二) 信息分类的PCA方法分析
在PCA人脸识别的可移动视觉应用中信息分类的PCA方法是一个十分重要的部分, 具有十分重要的作用, 所以我们一定要对此有一个清楚的认识并对此引起足够的重视。在PCA人脸识别中有许多的信息分类, 并且这些信息分类都是科技的重要产物, 都对每个部分的发展具有十分重要的作用, 所以我们一定要对此引起足够的重视。在PCA人脸识别方法的分类中既有pest分析法, 也有波特五力模型或者定性分析法等等, 这些信息分类都是十分重要的, 是必不可少的, 都对我国PCA人脸识别的可移动视觉应用具有至关重要的作用, 所以我们一定对此有一个清楚的认识。
三、结语
在当今的社会中科技是一个十分重要的内容, 具有十分重要的作用。就目前而言我国的很多企业都应用到了先进的科技技术, 其中PCA人脸识别技术就是如此。在PCA人脸识别中可移动视觉的应用也是一个十分重要的内容, 因此我们就要对其有一个清楚的认识, 注重对PCA人脸识别技术与主要算法进行分析以及对PCA方法及基于信息分类的PCA方法进行相关的探讨, 以此来促进我国各个行业的更好发展。
摘要：随着我国经济的不断发展和进步, 我国各行各业都取得了十分迅速的发展和进步, 当然我国的人脸识别技术也是如此。在人脸识别技术中PCA人脸识别是其中一个十分重要的内容, 所以我们一定要对此引起足够的重视。而移动视觉作为PCA人脸识别中的一个重要部分, 自然也有着十分重要的作用, 所以我们一定要对PCA人脸识别的移动视觉应用有一个清楚的认识, 并对此有一个清楚的认识。因此本文就对PCA人脸识别的移动视觉应用进行了简单的研究。
关键词：PCA,人脸识别,移动视觉,应用,分析
参考文献
[1] 蔡羽, 徐朝阳, 范金龙.适于人脸识别的PCA算法应用研究[J].信息技术, 2017 (11) :137-140.
[2] 占艳, 晏峻峰, 周知.基于PCA的人脸识别算法在考试身份验证中的应用研究[J].软件导刊, 2013, 12 (1) :54-56.
安全生产风险识别的方法范文第5篇
模式指的是对客观事物进行描述并且建立一个可以效仿的标本模式, 广泛存在于整个社会当中, 包括图像、文字、声音、物体等模式识别, 主要指的是通过对感知信号进行分析, 对物体进行识别以及判断的过程。
新时期人工智能技术迅速发展模式识别的技术水平也逐步提高, 当前模式识别主要包括学习阶段以及实现阶段, 在学习阶段主要是对样本的特征进行选择, 寻找相关的规律, 然后在实现阶段, 根据规律对未知样本进行分类识别。
图像存在于整个社会当中, 在人类接受的信息当中, 图像信息占据了70%, 其传递的信息比其他的信息更加丰富准确。近年来, 图像识别已经成为了新兴的技术, 对某些对象或者过程进行研究, 从而能够研制自动处理某些信息的视觉系统, 逐步代替人工任务。图像识别就是把研究对象根据其某些特征进行识别以及分类对数字图像进行识别, 就是对图像进行模式识别, 这种识别已经存在于人们的生活当中, 同时随着社会的发展, 人们需要识别更多的事物识别的内容也会不断的复杂。
图像模式识别, 主要指的是通过机器对文字图像以及景物等模式信息经过加工以及识别, 从而解决计算机与外部环境通信的问题, 通过研制某种机器来代替人工分类的任务, 可以迅速的完成图形识别的工作。
图像识别主要包括数据获取、数据加工、抽取特征以及判断分类等。数据获取对照片图片以及景物等信息通过传感器来传入信息, 然后被转换成适合计算机处理的形式。数据处理指的是数据的预处理特征抽象以及特征选择, 主要目的是改善图像的质量, 清楚图像当中存在的噪声, 从图像当中抽取反映图像特征的基本元素。判别分类主要指的是采取一定的机制建立分类的规则, 对未知图像模式进行分类判别。
二、人工神经网络
人工神经网络是在现代神经生物研究的基础上, 提出模拟生物来反映人脑某些特征的计算结构。人工神经网络是对人工神经系统的抽象简单以及模拟, 在神经网络当中, 神经元是基本的器件, 因此, 在模拟生物网络当中需要先模拟生物神经元, 这也可以称为是处理单元。
人工神经网络具有较强的自我学习能力, 尤其是直接收集数据可以进行学习, 在学习的过程当中, 可以自适应的发现数据的规律以及特征。人工神经网络具有联想存储的功能, 通过神经网络的反馈网络实现联想功能, 同时神经网络具有推广功能, 可以根据样本的相似性, 对原始样本数据进行正确的处理。同时人工神经网络具有高度的并行性, 在大量相似或者是独立的运算中都可以同时进行, 这种并行能力, 促使人工网络的识别能力, 速度非常快, 为实时处理提供了便利的条件, 当前人工神经网络已经在多个领域当中得到了非常广泛的应用, 包括语言识别、图像识别、计算机故障识别、企业管理专家系统以及军用领域等。
三、基于人工神经网络的图像识别
BP神经网络是应用最为广泛的神经网络之一, 是一种多层前馈网络, 包括输入输出以及隐藏层三种结构。BP神经网络在实际工作的过程当中, 通过不断更新的权值, 使得输入与输出之间的关系达到期望值, 并且由输出向输入反向计算误差, 从而逐步修正各层权值网络。BP神经网络算法的主要过程是初始化设置变量和参数, 进行样本输入, 向神经网络隐层以及输出层输出神经元, 通过梯度下降的方法修至各层的权值以及阈值, 判断最大迭代次数是否已经达到了要求, 最终看遍所有样本之后, 判断是否结束, BP神经网络的操作相对简单, 能够在多种情况得到应用, 而在图像模式识别当中BP神经网络应用相对较多。
而基于人工神经网络图像识别的模式流程如下所示。
首先, 由传感器或者是摄像仪输入图像之后, 判断目标图像与系统的全部参考图像是否达到一致。由于一些光线和噪声的干扰, 造成了图像存在问题, 基于人工神经网络, 可以对图像进行深层次的识别, 通过摄像头对信息采集之后更正一些机型的图像, 从而使得在电脑的样本库当中输入图像的信息, 进行模数的转换。将图像变成数字图像, 对数字图像进行处理之后, 在神经网络当中输入样本在此过程当中就可以进行训练, 一方面在数字图像像素点集合输入矩阵, 通过高维数据作为样本, 对其进行成分分析之后, 简化计划量, 同时可以在数字图像的特征空间当中进行分割, 提取图像的几何特征或者是统计特征, 输入到神经网络当中, 使得图像生成神经网络系统。
而在图像识别的过程当中, 则需要摄像头来采集图像, 并且将其模型转化为数字图像进行预处理, 完成预处理之后就可以输入到训练好的神经网络系统当中, 展开快速的计算以及识别将图像识别技术与人工神经网络系统结合在一起, 可以有效地实现神经网络信息的一致性, 同时可以对其连接的结果进行存储, 从而使得管理效率不断的提高, 应用在知识库的构建等方面。
四、结语
综上所述, 本文在研究的过程当中提出了图像模式识别的主要内容, 以及图像模式识别的方法, 分析了人工神经网络的作用, 提出了在人工神经网络下图像模式识别的主要方法, 在进行图像模式识别的过程当中神经网络系统需要训练图像的数据, 再决定是否学习的过程当中, 一方面输出权值, 而另一方面对图像进行分类, 最终输出结果。在人工网络系统下进行图像模式识别, 可以使得图像转向数字化的方式不断的提升处理的效率以及处理的质量, 从而得到非常广泛的应用。
摘要：新时期, 图像已经成为人类感知世界的基础方式, 其中信息传输作为主要的载体, 为人们带来了非常广泛的信息。而在信息技术以及计算机迅速发展的过程当中, 图像识别技术水平逐步提升, 在进行图像识别的过程当中逐渐开始应用神经网络的理论与技术。本文正是在此背景下对基于人工神经网络的图像识别技术进行研究以及分析。
关键词：人工神经网络,图像识别
参考文献
[1] 丁常宏, 杨月莹, 栗明等.数字图像模式识别技术在植物叶片识别中的应用[J].世界林业研究, 2016, 29 (5) :17-21.
[2] 范立南, 徐心和.基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类[J].东北大学学报, 2004, 25 (8) :738-741.
[3] 杜琳, 陈云亮, 朱静.图像数据挖掘研究综述[J].计算机应用与软件, 2011, 28 (2) :125-128.