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图像识别和神经网络
图像识别和神经网络
图像识别和神经网络
1.卷积神经网络的定义
卷积神经网络将进行多次采样,多次记录物体的多种特征。除了这些连接层,还有池化和卷积层。CNN使图像识别中保留了重要特征信息的同时也减少了输入的大小。卷积层的输入和输出都是多重矩阵。卷积层包含多个卷积核,每个卷积核都是一个矩阵,每一个卷积核相当于是一个滤波器,它可以输出一张特定的特征图,每张特征图也就是卷积层的一个输出单元。
举个例子。计算机要进行图像处理。首先要读取图片。计算机并不能像人一样几秒内捕捉完物体的所有特征特点,它需要理解。为了方便理解,它会将每个图像转化为一系列特定排序的图点(像素)。如果你改变像素的顺序或颜色,图像也随之改变。计算机会试图通过使用图像的空间的安排从图像中提取特征。为了理解图像,理解像素如何安排对于一个网络极其重要。这就是卷积网络所要做的。
3.使用卷积网络的好处
(1)我们可以采用输入图像,定义权重矩阵,并且输入被卷积以从图像中提取特殊特征而无需损失其有关空间安排的信息。
(2)减少图像的参数数量。CNN把含义相似的特征合并成相同特征,以及把位置上相邻的特征合并到更接近的位置。由于形成特定主题的每个特征的相对位置可能发生微小变化,因此可以通过采样的方法输入特征图中强度最大的位置,减小了中间表示的维度(即特征图的尺寸),从而,即使局部特征发生了一定程度的位移或者扭曲,模型仍然可以检测到这个特征。
1.卷积神经网络的定义
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。CNN 由不同的卷积层和池化层组成。它广泛应用于计算机视觉。例如图像识别(image classification),物体识别(object recognition),行为认知(action recognition),姿态估计(pose estimation)以及神经风格转换(neural style transfer)。
卷积神经网络将进行多次采样,多次记录物体的多种特征。除了这些连接层,还有池化和卷积层。CNN使图像识别中保留了重要特征信息的同时也减少了输入的大小。卷积层的输入和输出都是多重矩阵。卷积层包含多个卷积核,每个卷积核都是一个矩阵,每一个卷积核相当于是一个滤波器,它可以输出一张特定的特征图,每张特征图也就是卷积层的一个输出单元。
举个例子。计算机要进行图像处理。首先要读取图片。计算机并不能像人一样几秒内捕捉完物体的所有特征特点,它需要理解。为了方便理解,它会将每个图像转化为一系列特定排序的图点(像素)。如果你改变像素的顺序或颜色,图像也随之改变。计算机会试图通过使用图像的空间的安排从图像中提取特征。为了理解图像,理解像素如何安排对于一个网络极其重要。这就是卷积网络所要做的。
3.使用卷积网络的好处
(1)我们可以采用输入图像,定义权重矩阵,并且输入被卷积以从图像中提取特殊特征而无需损失其有关空间安排的信息。
(2)减少图像的参数数量。CNN把含义相似的特征合并成相同特征,以及把位置上相邻的特征合并到更接近的位置。由于形成特定主题的每个特征的相对位置可能发生微小变化,因此可以通过采样的方法输入特征图中强度最大的位置,减小了中间表示的维度(即特征图的尺寸),从而,即使局部特征发生了一定程度的位移或者扭曲,模型仍然可以检测到这个特征。
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