安全生產風險識別的方法范文第1篇
一、高校家庭經濟困難學生現行認定方式的弊端及影響因素
家庭經濟困難學生的認定機構一般由學校學生資助管理部門、二級學院評定小組、班級民主評議小組組成, 申請人遞交家庭經濟困難學生的相應材料和評議小組所掌握的學生家庭收入情況及個人消費情況進行民主評議, 采取投票或打分的形式開展, 這種較為傳統式的認定方式在當下暴露出很多弊端, 需要各個高校結合實際情況進一步完善認定機制, 更加精準識別貧困對象, 能夠真正將扶貧資源用于每一個真正需要的困難學生身上, 實現資源的合理使用和公平分配。
(一) 評價標準單一, 認定指標不夠量化。
在家庭經濟困難學生認定的實際過程中, 因評價指標缺少較為客觀量化的成分, 認定主體在操作環節會傾向于采用主觀判斷的方式…來權衡對象的貧困程度, 人為因素影響較大, 這也是導致貧困認定無法精準的主要原因, 因缺少外在客觀因素的制約, 評價主體往往借助自身的主觀判斷來劃定學生的貧困程度, 所以, 有些同學會因為人際關系較差、自我封閉等原因導致評議小組不能“秉公斷案”, 摻雜部分認知評價和個人情感。如何有效排除主觀因素的干擾, 將困難認定放置在情感之上, 秉承公平公正的原則開展評議工作是精準認定的前提和基礎。另外, 家庭經濟困難學生的證明材料往往只有城鄉開具的貧困證明和個人陳述材料, 支撐材料相對單一片面, 不能完全反映一個家庭的真實貧困程度, 當有多個同學均提交材料時, 很難從材料當中劃定貧困等級, 因此評議小組就結合該生的日常消費情況進行綜合評估, 根據投票和打分的情況來確定貧困等級。這種貧困認定弊端顯露無疑, 認定指標不夠量化客觀, 主體無法避開主觀情感的介入, 為人情拉票留下了隱患。這就需要有一套健全完備、科學合理的指標體系, 能夠優化資源配置。
(二) 評價體制不健全, 缺乏統一標準。
國家和學校層面對資助工作都做了要求, 然而在實際困難認定的方式方法上沒有細化、具體化, 因此, 每個學院每個班級在實施困難認定的時候可以靈活處理, 方法多樣。比如在評議小組投票和打分環節, 有些輔導員考慮到家庭經濟困難學生的自尊心, 采取匿名打分;然而, 也有傳統比困的評比方式, 這些認定方式均由輔導員或班級內部約定而成, 沒有相對固定的模式, 正是因為方式的靈活多樣才導致貧困認定有游刃的空間, 精準識別才難以維持。
(三) 外在客觀指標的缺失, 導致主觀因素乘虛而入
目前, 對家庭經濟困難學生的認定所依據的材料相對單一, 缺少客觀外在的參考依據, 有些學校開始調取學生在食堂的日常消費情況來為認定提供有效參考, 另外, 結合學生生活用品與業余消費的多少來權衡困難程度, 總之, 為避免指標的單一和片面, 很多高校采用信息化手段獲取學生各方面的消費情況, 旨在打破主觀因素的介入局面。
二、有效提升家庭經濟困難學生精準識別的策略
(一) 加強識別前的誠信教育, 提升認知水平
家庭經濟困難學生的認定程序里面要建立民主評議小組, 小組成員要依據各種指標來對申請者的貧困程度進行判斷, 只要有主體人的存在, 就不可避免個人情感的介入, 為防止人為因素的過分干預, 在開展貧困認定工作前夕, 要加強對評議小組成員的誠信教育和秉公辦事的責任意識教育, 告知學生要拋開個人情感, 公正客觀的作出評價, 不因個人的愛憎分明而使認定偏離方向, 同時, 需進一步對學生普及國家資助政策知識, 讓學生充分了解國家政策, 深刻體會國家對大學生的關愛, 明白國家助學金的用途所在, 不光是提升學生的思想覺悟, 對于資助工作者, 更應增強責任心和擔當意識, 學生所提供的證明材料要嚴格把關, 認真梳理, 不可潦草行事, 使不符合條件者乘虛而入。
(二) 完善資助工作的監督機制, 加強跟蹤回訪
為防止在家庭經濟困難學生識別認定過程中弄虛作假或人情拉攏現象的出現, 高校資助工作相關機構應加強監督和檢查, 完善機制, 堵塞漏洞, 每個環節都要有監督跟蹤的設置, 例如, 家庭經濟困難學生認定環節結束, 國家助學金評定之后, 這并不代表工作的完結, 督查整個環節工作的落實情況, 加強受助學生的回訪調查, 必要時進行受助學生的家訪調查, 深層次地了解受助學生的家庭狀況, 與家長建立有效的溝通, 通過摸底方式, 全面了解民主評議小組成員的基本情況, 掌握學生之間人際關系的好與壞, 了解是否存在靠人緣好、打招呼、權錢交易等手段獲取助學金的同學, 因此, 家庭經濟困難學生精準識別并非一次工作就能做完的, 在相當長的一段時間內, 還有很長的路要走, 作為高校資助工作中的一員, 需要不斷地探索研究更為合理、科學、賦予人性化的識別機制。
(三) 規范認定程序, 保證識別依據的可信度
高校家庭經濟困難學生識別認定的重要依據是民政部門和戶口所在地開具的家庭經濟困難學生家庭情況調查表, 高校重點查看是否蓋章, 而在多年的實際認定工作過程當中, 發現很多家庭并不貧困的學生依然能夠開具貧困證明, 這無疑給識別認定增加了難度。據了解, 各地民政部門和戶口所在地居委會對家庭經濟困難學生認定工作缺乏重要性的認識, 在蓋章之前就沒有據實開展實地調查, 他們對貧困也沒有統一的認定標準, 所以, 這就從源頭上造成學生所持有的證明材料缺乏真實性和可信度, 導致高校家庭經濟困難學生的認定工作難以精準和高效。因此需要聯合相關部門進一步規范材料審核把關的程序, 提高民政部門和當地居委會對此項工作重要性的認識, 加強國家資助政策知識的普及, 強調惠民工程的重要性, 有效開展實地調查和走訪, 了解當地部門對貧困的認定指標, 比對各地指標的差異。因全國各個地區發展程度的不同, 他們在認定的同時, 所持有的指標也會有所差距, 要結合當地經濟的發展狀況, 綜合評估家庭的貧困程度, 所以, 要從源頭上確保學生所持有的證明材料的真實性和可信度就顯得至關重要。
(四) 探索數據信息網絡技術的應用, 提升精準識別的有效性
隨著當前信息化和大數據網絡的深度開發和廣泛應用, 各行各業都要極力探索實際工作與網絡信息的有效結合。體現在家庭經濟困難學生的精準識別方面, 就是很多高校嘗試建立貧困生動態數據庫, 將學生校園卡消費情況、家庭人均收入等數據融合為一個資料庫, 實行動態管理和數據及時更新, 定期根據實際情況進行調整, 為精準識別提供有力的支撐。因此, 為確保精準識別長效機制的建立, 離不開信息網絡技術的支持, 傳統的模式已完全不能滿足當前工作的需要, 我們要大力探索數據信息網絡技術的應用, 提升精準識別的有效性。
高校資助工作關系到千千萬萬家庭經濟困難學生的方方面面, 其重要性不必過分言說, 然而, 家庭經濟困難學生的精準識別作為精準資助的前提, 直接關乎資助工作的有效開展, 因而, 建立困難學生精準識別機制、全方位多維度的認定基準、多元化長效性的資助體系就成為當前高校學生資助工作的重中之重, 也是我們長期探索、共同努力的方向和目標。
摘要：高校學生資助工作事關教育資源的公平分配與社會公平的有效落實, 是全面實現資源共享、和諧發展的重要方面。高校資助工作的前提是家庭經濟困難學生的識別與認定, 這項工作直接關乎資助工作的有效開展。本文從加強識別前的誠信教育、完善資助工作的監督機制、規范認定程序, 保證識別依據的可信度以及探索數據信息網絡技術的應用等方面進行分析論證。
關鍵詞：家庭經濟困難學生,精準識別,認定程序,方法途徑
參考文獻
[1] 盧志勇.家庭經濟困難學生認定中的問題及治理策略[J].湖南農業大學學報 (社會科學版) , 2015 (12) .
安全生產風險識別的方法范文第2篇
關鍵詞：統計學習;學習深度;SVM;小樣本采樣
人臉的識別與重建是一個系統辨識的課題。人臉特征是維度非常高的復雜特征模式，即使通過PCA處理，相應維數也多至40-60維，但這些特點使得在實踐中去采集相當數量的人臉圖像是不可行的，所以人臉分類驗證是一個小樣本統計學習問題。樣本之間的聚類，辨別及驗證實質上是樣本間的分界面數學模型的選擇問題。人臉的特征提取過程中不僅維度高，還受到如膚色，頭發，陽光，環境，眼鏡，帽子等諸多因素的影響。這些因素使得建模很難實現，求解也過于復雜，是以統計學習法成為新興的有效可行手段。然而經典統計分析理論大多構建于大樣本條件下，大樣本的一致性，無偏性等理論是統計分析的前提和基礎。另一方面如神經網絡，遺傳算法等新興智能學習方法在系統辨識方面有選擇網絡拓撲結構，局部最優，過學習與欠學習等弊端。所以有限小樣本的機器學習理論即統計學習理論在現實中有著無可比擬的優勢。
1統計學習問題的實質即函數模型構成
3學習深度與適應性的矛盾
人工神經網絡研究中，為追求Remp(a)的最小，通過多次迭代使誤差變小，在某些情況下，由此帶來人工學習機器對未來輸出進行正確預測能力的柔性下降，即適用的場合范圍下降即過學習的問題。因此在實際應用中出現使用的分類器相對比較簡單如線性分類器，卻比神經網絡分類器適用性更廣。
之所以出現過學習原因：一是因為學習樣本畢竟有限而非全面，提取樣本時不具同一性。二是學習機器總體設計不完備。兩者有關聯，但首要原因是主要矛盾方面。試圖用一個復雜模型去擬合有限不具有獨立同一性的樣本，結果反而喪失其應當具備的適應性或可移植性。如神經網絡中對于有限樣本，其網絡學習能力過強，在此基礎上經驗風險很小幾乎收斂為零。但對一些未出現的新的同類樣本，該網絡則出現拒絕而非合并的結果。從而形成了學習深刻性與模型適用性之間的柔性矛盾。由此可得出下面的結論：(1)經驗風險最小并不總是與期望風險最小具有一致性。(2)學習機器的深度不但與所構建的系統相關，而且與有限的學習樣本獲得密切相關。因此我們研究了相應彌補方法，如訓練中對學習函數矩陣復雜性進行修正，或通過交叉驗證等進行模式選擇以控制復雜度等。但以上方法終究只是相應對矛盾進行調整或緩解，真正需要修正的是對有限樣本進行科學及合理的采集和選擇。
4小樣本統計學習的生物識別抽樣分類
小樣本統計學習的訓練原則，首先使用一個人臉典型樣本集合A來訓練SVM，接著應確保該SVM對所有的訓練樣本完全分類正確即學習修正過程，接著使用修正過的SVM來驗證人臉。對于驗證失敗樣本，將其在充實到人臉樣本集A中，再進行SVM迭代訓練。通過學習→錯誤修正→樣本集整合→再學習的迭代運算，以提高改善SVM性能并且更需要保持所獲樣本的普遍性和典型性。但不管如何選取樣本圖像以及選取的圖像范圍有多廣泛，都無法保證所選的樣本圖像有足夠典型性和普遍性，也不能夠保證所選的圖像樣本涵蓋了全部樣本范圍。這一點在非人臉樣本的選取中已得到證實。是以選取盡可能多的人臉圖像，使人臉樣本分布盡可能遍布整個范圍。在整個圖像空間之中所有人臉樣本為其中一子空間集合，這個子空間要小得多且易聚類。與其說盡可能多的人臉樣本，不如盡可能拓寬該子空間的外圍分界面函數，這些間接可改善分類器性能，但受實際條件限制。人臉樣本圖像獲取數量也是有限的，另一方面人臉樣本和非人臉樣本具有復雜多樣性，無法一開始就搜集到足夠多并且足夠普遍的樣本，并且訓練樣本集的選擇也缺乏合理正確理論指導，實際上還沒有相應理論來指導選擇訓練樣本，也沒有給出明確相關參數，用來度量訓練樣本集普遍性和典型性。正是由于系統性能受到訓練樣本的極大制約，甚至可以說缺乏樣本選擇理論的指導，已經成為限制系統性能的一個瓶頸。針對于此可采用一種再學習機制解決這一問題促使系統的性能得以完善。
所謂再學習機制，是指人臉驗證系統首先具有一定人臉先驗知識，即在人臉驗證中如存在錯分現象則將這一新的錯分樣本賦于較大訓練權值并添加到樣本系統，另一方面若出現新的未知人臉將其處理歸類添加入數據庫，接著再對人臉驗證系統進行再學習，來調整網絡的支撐向量和相關權值，從而使其對新的添加樣本具有新的適應性。正是通過這樣的過程對于一個初始的，具有不完整的樣本庫的系統，經過不斷再學習循環，再添加再擴充的過程，可使得該系統不斷的完善修正。
樣本庫中的每個人包含多幅圖像既有不同的偏移角度又有不同表情，如每個人臉共20幅圖像，選其16幅圖像作為訓練樣本，剩余4幅作為測試圖像，通過獨立同分布的選取，要使得訓練樣本和測試樣本同時具備較大的差異性或典型性，也要使樣本盡可能具有普遍性。是以訓練圖像分別為免冠正面，各種偏轉角度，而且表情各異。測試樣本可選正面，左偏20度，上偏5度或下偏5度，帶說話表情變化。
為保持系統有高辨識精度的要求，且保證系統實時性。我們不是對每個人所有樣本進行主成份分析，而是以人臉樣本的共性聚類特征為依據，以人體測量學生物識別的分類方法為基礎，選取形態面指數和顴下頜寬指數這兩個面型參數作為臉型的一級粗分類，需檢測測點包括鼻根點，左右顴點，左右下頜角點及頦下點，進而得到面寬，下頜間寬，形態面高這三個測量數據。在實際中人臉可能會發生各種角度偏轉，這會產生相應的測量誤差。為了避免此類平面內旋轉，通常采用兩點間歐氏距離取代水平或垂直距離已達到幾何不變性。
形態面指數=(形態面高/面寬)*100%
顴下頜寬指數=(下頜間寬/面寬)*100% (5)
其中，形態面指數用來區分大致的臉型特征。指數越大則面部越瘦長，反之面部寬短;而顴下頜寬指數用來區分面部輪廓，即可按參照值大小分為方下巴，橢圓下巴，尖下巴等。通過上述計算可將人臉大致分為圓型，橢圓型，方型，三角型或其他臉型5個大的一級子類。在對每一個一級子類通過相應特征等間隔細分類分成若干第二級子類。任一級子類都要對其進行PCA分析，以至到第N級子類。以保證每個人臉都可通過一系列相應特征臉的投映特征來表征，將人臉對應的相應n維向量作為訓練樣本，來對多個支撐向量基組成的矩陣進行訓練，這些訓練矩陣可實現對人臉的準確實時歸類。
當進行人臉圖像識別時，先將測試樣本與第一級子類進行歐氏距離閾值自適應歸類，自動歸入距離最小的一類，并確定相應類別。以此類推，再對第二級以至到第n集的子類進行閾值自適應歸類。當到了第n級的子類中每一個人臉特征數據，在閾值之內就可確認進行了適當分類，即測試獲的樣本數據若為數據庫已存在的人臉數據，若無相關人臉數據，則確定為新的人臉數據，在其計算數據最接近的子類，歸入該類成為數據庫新的人臉數據。
5結束語
該文深入探討了統計學習理論在人臉識別中的可行性，從采樣學理論上合理地解決廣義上樣本的無窮性與實際樣本的有限性之間的矛盾，在闡述樣本采樣的重要性的基礎上，論述了一些科學采樣的方式與方法，對人臉檢測定位和識別以及為今后收集樣本保證樣本的普遍性和典型性提供了依據。
安全生產風險識別的方法范文第3篇
2、一種改進的卷積神經網絡算法在交通視頻圖像識別中的應用
3、基于圖像識別的仿生柔性抓取裝置
4、基于優化PSO-BP的多特征融合圖像識別算法研究
5、基于圖像識別技術的輸電線路智能監控系統
6、蘋果圖像識別的深度神經網絡算法研究
7、基于徑向變換和改進AlexNet的胃腫瘤細胞圖像識別方法
8、基于圖像識別的鐵軌裂紋檢測系統
9、基于卷積神經網絡和小樣本的茶樹病害圖像識別
10、圖像識別處理技術在農業工程中的應用
11、基于圖像識別技術的電力信息化建設探討
12、基于卷積神經網絡的圖像識別
13、基于LABVIEW圖像識別技術在文字識別領域的研究
14、民航機場X光機圖像識別優化方法研究
15、計算機圖像識別及處理技術研究
16、基于卷積神經網絡的圖像識別過擬合問題分析與研究
17、基于圖像識別的影視劇圖像幀檢測系統設計與實現
18、基于圖像識別的水果分揀系統
19、基于物聯網和圖像識別的智慧停車服務平臺
20、東芝開發出帶DNN的汽車級圖像識別芯片（SoC）
21、基于深度學習的圖像識別研究
22、融合可變形卷積網絡的細粒度圖像識別研究
23、深度學習在圖像識別領域的應用問題分析
24、圖像識別在電力信息化中的應用分析
25、基于App Inventor的圖像識別APP設計
26、計算機智能化圖像識別技術窺探
27、基于深度神經網絡的肺炎圖像識別模型
28、基于神經網絡的珍稀紅木圖像識別技術
29、基于AI圖像識別技術的架空乘人裝置智能控制系統設計及應用
30、計算機圖像識別技術應用與細節問題分析
31、基于改進SIFT的圖像識別局部特征算法應用研究
32、智能圖像識別系統在OTT機頂盒中的應用
33、基于無人機圖像識別技術的輸電線路缺陷檢測
34、基于DenseNet的圖像識別方法研究
35、基于CNN的糖尿病視網膜病變圖像識別研究
36、基于卷積神經網絡的煤矸石圖像識別
37、基于卷積神經網絡的圖像識別算法的探究
38、基于matlab的塔機卷揚機鋼絲繩纏繞形式圖像識別技術
39、基于HOG-CNN的高相似度葉片圖像識別方法
40、基于DSP+FPGA的圖像識別分類器在垃圾分類中的應用
41、圖像識別技術在土地衛片執法審核中的應用
42、大數據時代下數字圖像識別技術研究
43、基于像素系數和遺傳算法的圖像識別的研究
44、基于改進VGG16的嵌入式圖像識別系統設計
45、基于圖像識別的DCS組態畫面生成方法
46、基于GoogLeNet模型的遙感圖像識別分類研究
47、基于圖像識別的粉煤灰滲透率計算方法
48、基于計算機智能圖像識別的算法與技術研究
49、基于圖像識別的谷子病害研究
安全生產風險識別的方法范文第4篇
一、PCA人臉識別技術與主要算法分析
(一) PCA人臉識別方法的一般過程分析
PCA人臉識別是當今社會中一個十分重要的內容, PCA人臉識別以其獨特的優勢在各方面都得到了很好的應用, 所以我們想要更好的應用PCA人臉識別的移動視覺應用就要注重對其進行研究。所以我們就要對PCA人臉識別方法的一般過程有一個清楚的認識。PCA人臉識別的同時會對人臉標準圖像進行相關的標準化處理, 其次還需要構造相關的樣本以及實現零均值化, 除此之外還要注重求其協方差矩陣以及其特征值、特征矢量以及圖像識別等等。這些都是PCA人臉識別方法的重要過程, 所以我們一定要對此引起足夠的重視, 只有這樣才能夠促進PCA人臉識別技術的更好發展。
(二) PCA人臉識別中的人臉檢測分析
人臉檢測作為PCA人臉識別中的一個重要部分, 它在PCA人臉識別技術中是一個十分重要的內容, 所以我們一定要對此有一個清楚的認識, 并對此引起足夠的重視。一般而言人臉識別中的人臉檢測都是通過開關的SDK和組件來使我們快速的識別出相應的人臉位置, 然后通過這些具體位置的識別來獲取相關的人物信息, 對人物形象有一個更好的了解, 以此來幫助我們更好的了解到相關的人物。所以我們一定要對此有一個清楚的認識, 注重對PCA人臉識別中的人臉檢測進行簡單的分析。
(三) PCA人臉識別中的匹配識別分析
在PCA人臉識別中匹配識別也是一個十分重要的內容, 匹配識別能夠幫助我們掌握更多的有關人物的信息, 幫助我們對人物有一個更好的了解。在PCA人臉識別中匹配識別就是一種人臉比對, 它能夠幫助我們通過對圖像的對比找到最佳的匹配對象, 從而來進行更好的人臉識別。并且匹配識別具有自己獨特的方法, 其中最重要的兩種就是特征矢量法和面紋模板法。所以我們一定要對此引起足夠的重視, 對PCA人臉識別中的匹配識別有一個清楚的認識。
(四) PCA人臉識別中的特征提取分析
在PCA人臉識別中特征提取是一個十分重要的內容, 只有準確的提取出相關的信息才能夠使PCA人臉識別具有更高的準確性。在PCA人臉識別中特征提取可以從多個方面做起, 其中既包括指紋識別、掌紋識別, 也可以通過手形、手背靜脈模式以及各個五官來進行識別。通過這些主要特征的提取能夠幫助我們更好的對人臉進行相關的分析, 使我們對人物有一個更好的了解, 以此來進行更好的PCA人臉識別。
二、PCA方法及基于信息分類的PCA方法探討
(一) PCA方法的原理探討
在PCA方法中經常用到的就是一種降維方法, 這種降維方法是PCA人臉識別中的必須要使用到的一種方法。PCA人臉識別技術的原理涉及到許多的方面的內容, 并且每一個方面的內容都是十分重要的, 首先需要了解到相關的原始數據、計算協方差矩陣以及選擇成分組成模式矢量, 最后再得到降維后的數據。并且在計算協方差矩陣的時候還要考慮到相關的方差、標準差或者均值等等各方面的內容, 只有這樣才能夠更好的實現PCA人臉識別的可移動視覺應用。所以我們一定要對PCA方法的原理有一個清楚的認識并對此引起足夠的重視, 以此來對PCA方法的原理進行更好的探討。
(二) 信息分類的PCA方法分析
在PCA人臉識別的可移動視覺應用中信息分類的PCA方法是一個十分重要的部分, 具有十分重要的作用, 所以我們一定要對此有一個清楚的認識并對此引起足夠的重視。在PCA人臉識別中有許多的信息分類, 并且這些信息分類都是科技的重要產物, 都對每個部分的發展具有十分重要的作用, 所以我們一定要對此引起足夠的重視。在PCA人臉識別方法的分類中既有pest分析法, 也有波特五力模型或者定性分析法等等, 這些信息分類都是十分重要的, 是必不可少的, 都對我國PCA人臉識別的可移動視覺應用具有至關重要的作用, 所以我們一定對此有一個清楚的認識。
三、結語
在當今的社會中科技是一個十分重要的內容, 具有十分重要的作用。就目前而言我國的很多企業都應用到了先進的科技技術, 其中PCA人臉識別技術就是如此。在PCA人臉識別中可移動視覺的應用也是一個十分重要的內容, 因此我們就要對其有一個清楚的認識, 注重對PCA人臉識別技術與主要算法進行分析以及對PCA方法及基于信息分類的PCA方法進行相關的探討, 以此來促進我國各個行業的更好發展。
摘要：隨著我國經濟的不斷發展和進步, 我國各行各業都取得了十分迅速的發展和進步, 當然我國的人臉識別技術也是如此。在人臉識別技術中PCA人臉識別是其中一個十分重要的內容, 所以我們一定要對此引起足夠的重視。而移動視覺作為PCA人臉識別中的一個重要部分, 自然也有著十分重要的作用, 所以我們一定要對PCA人臉識別的移動視覺應用有一個清楚的認識, 并對此有一個清楚的認識。因此本文就對PCA人臉識別的移動視覺應用進行了簡單的研究。
關鍵詞：PCA,人臉識別,移動視覺,應用,分析
參考文獻
[1] 蔡羽, 徐朝陽, 范金龍.適于人臉識別的PCA算法應用研究[J].信息技術, 2017 (11) :137-140.
[2] 占艷, 晏峻峰, 周知.基于PCA的人臉識別算法在考試身份驗證中的應用研究[J].軟件導刊, 2013, 12 (1) :54-56.
安全生產風險識別的方法范文第5篇
模式指的是對客觀事物進行描述并且建立一個可以效仿的標本模式, 廣泛存在于整個社會當中, 包括圖像、文字、聲音、物體等模式識別, 主要指的是通過對感知信號進行分析, 對物體進行識別以及判斷的過程。
新時期人工智能技術迅速發展模式識別的技術水平也逐步提高, 當前模式識別主要包括學習階段以及實現階段, 在學習階段主要是對樣本的特征進行選擇, 尋找相關的規律, 然后在實現階段, 根據規律對未知樣本進行分類識別。
圖像存在于整個社會當中, 在人類接受的信息當中, 圖像信息占據了70%, 其傳遞的信息比其他的信息更加豐富準確。近年來, 圖像識別已經成為了新興的技術, 對某些對象或者過程進行研究, 從而能夠研制自動處理某些信息的視覺系統, 逐步代替人工任務。圖像識別就是把研究對象根據其某些特征進行識別以及分類對數字圖像進行識別, 就是對圖像進行模式識別, 這種識別已經存在于人們的生活當中, 同時隨著社會的發展, 人們需要識別更多的事物識別的內容也會不斷的復雜。
圖像模式識別, 主要指的是通過機器對文字圖像以及景物等模式信息經過加工以及識別, 從而解決計算機與外部環境通信的問題, 通過研制某種機器來代替人工分類的任務, 可以迅速的完成圖形識別的工作。
圖像識別主要包括數據獲取、數據加工、抽取特征以及判斷分類等。數據獲取對照片圖片以及景物等信息通過傳感器來傳入信息, 然后被轉換成適合計算機處理的形式。數據處理指的是數據的預處理特征抽象以及特征選擇, 主要目的是改善圖像的質量, 清楚圖像當中存在的噪聲, 從圖像當中抽取反映圖像特征的基本元素。判別分類主要指的是采取一定的機制建立分類的規則, 對未知圖像模式進行分類判別。
二、人工神經網絡
人工神經網絡是在現代神經生物研究的基礎上, 提出模擬生物來反映人腦某些特征的計算結構。人工神經網絡是對人工神經系統的抽象簡單以及模擬, 在神經網絡當中, 神經元是基本的器件, 因此, 在模擬生物網絡當中需要先模擬生物神經元, 這也可以稱為是處理單元。
人工神經網絡具有較強的自我學習能力, 尤其是直接收集數據可以進行學習, 在學習的過程當中, 可以自適應的發現數據的規律以及特征。人工神經網絡具有聯想存儲的功能, 通過神經網絡的反饋網絡實現聯想功能, 同時神經網絡具有推廣功能, 可以根據樣本的相似性, 對原始樣本數據進行正確的處理。同時人工神經網絡具有高度的并行性, 在大量相似或者是獨立的運算中都可以同時進行, 這種并行能力, 促使人工網絡的識別能力, 速度非?？? 為實時處理提供了便利的條件, 當前人工神經網絡已經在多個領域當中得到了非常廣泛的應用, 包括語言識別、圖像識別、計算機故障識別、企業管理專家系統以及軍用領域等。
三、基于人工神經網絡的圖像識別
BP神經網絡是應用最為廣泛的神經網絡之一, 是一種多層前饋網絡, 包括輸入輸出以及隱藏層三種結構。BP神經網絡在實際工作的過程當中, 通過不斷更新的權值, 使得輸入與輸出之間的關系達到期望值, 并且由輸出向輸入反向計算誤差, 從而逐步修正各層權值網絡。BP神經網絡算法的主要過程是初始化設置變量和參數, 進行樣本輸入, 向神經網絡隱層以及輸出層輸出神經元, 通過梯度下降的方法修至各層的權值以及閾值, 判斷最大迭代次數是否已經達到了要求, 最終看遍所有樣本之后, 判斷是否結束, BP神經網絡的操作相對簡單, 能夠在多種情況得到應用, 而在圖像模式識別當中BP神經網絡應用相對較多。
而基于人工神經網絡圖像識別的模式流程如下所示。
首先, 由傳感器或者是攝像儀輸入圖像之后, 判斷目標圖像與系統的全部參考圖像是否達到一致。由于一些光線和噪聲的干擾, 造成了圖像存在問題, 基于人工神經網絡, 可以對圖像進行深層次的識別, 通過攝像頭對信息采集之后更正一些機型的圖像, 從而使得在電腦的樣本庫當中輸入圖像的信息, 進行模數的轉換。將圖像變成數字圖像, 對數字圖像進行處理之后, 在神經網絡當中輸入樣本在此過程當中就可以進行訓練, 一方面在數字圖像像素點集合輸入矩陣, 通過高維數據作為樣本, 對其進行成分分析之后, 簡化計劃量, 同時可以在數字圖像的特征空間當中進行分割, 提取圖像的幾何特征或者是統計特征, 輸入到神經網絡當中, 使得圖像生成神經網絡系統。
而在圖像識別的過程當中, 則需要攝像頭來采集圖像, 并且將其模型轉化為數字圖像進行預處理, 完成預處理之后就可以輸入到訓練好的神經網絡系統當中, 展開快速的計算以及識別將圖像識別技術與人工神經網絡系統結合在一起, 可以有效地實現神經網絡信息的一致性, 同時可以對其連接的結果進行存儲, 從而使得管理效率不斷的提高, 應用在知識庫的構建等方面。
四、結語
綜上所述, 本文在研究的過程當中提出了圖像模式識別的主要內容, 以及圖像模式識別的方法, 分析了人工神經網絡的作用, 提出了在人工神經網絡下圖像模式識別的主要方法, 在進行圖像模式識別的過程當中神經網絡系統需要訓練圖像的數據, 再決定是否學習的過程當中, 一方面輸出權值, 而另一方面對圖像進行分類, 最終輸出結果。在人工網絡系統下進行圖像模式識別, 可以使得圖像轉向數字化的方式不斷的提升處理的效率以及處理的質量, 從而得到非常廣泛的應用。
摘要：新時期, 圖像已經成為人類感知世界的基礎方式, 其中信息傳輸作為主要的載體, 為人們帶來了非常廣泛的信息。而在信息技術以及計算機迅速發展的過程當中, 圖像識別技術水平逐步提升, 在進行圖像識別的過程當中逐漸開始應用神經網絡的理論與技術。本文正是在此背景下對基于人工神經網絡的圖像識別技術進行研究以及分析。
關鍵詞：人工神經網絡,圖像識別
參考文獻
[1] 丁常宏, 楊月瑩, 栗明等.數字圖像模式識別技術在植物葉片識別中的應用[J].世界林業研究, 2016, 29 (5) :17-21.
[2] 范立南, 徐心和.基于不變矩特征和神經網絡的圖像模式模糊分類[J].東北大學學報, 2004, 25 (8) :738-741.
[3] 杜琳, 陳云亮, 朱靜.圖像數據挖掘研究綜述[J].計算機應用與軟件, 2011, 28 (2) :125-128.