卷積神經網絡在圖像識別上的應用的研究.pdf

1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofMasterofEngineering⑧TITLE：StudvofConvolutionalNeuralNetworkApp1iedonTno’lmageKecogn1t10nAuthor：KeXu^●5upervlsor：Subject：ComputerADDlicationTechnology‘，__—一一&||一Col1

2、ege：ComputerScienceandTechnology●■■_———————————一———————————————●?！鯻■■■■■●__■。__●_●●●■■■●■●■●■●。___●__●_■__●■■■●■_______?！瘛瘛馹__■■。●●。I__一SubmittedDate：△望!i至圣Q主廷：壟Q!壘浙江大學碩士學位論文摘要摘要人工神經網絡是一種嘗試模擬人腦的功能而產生的人工智能方法，在上個世紀末期經歷了一段時

3、間的蓬勃發(fā)展之后，再次陷入低潮。深度學習技術是受到生物學和神經學領域在動物和人腦視覺神經領域的新發(fā)現(xiàn)的啟發(fā)，模擬視覺系統(tǒng)的層次化的工作模式，在人工神經網絡的基礎上構建具有層次化結構的深度網絡模型，給人工神經網絡帶來了新的發(fā)展方向。卷積神經網絡是將人工神經網絡和深度學習技術結合而產生的一個新型人工神經網絡方法，具有局部感知區(qū)域、層次結構化、特征抽取和分類過程結合的全局訓練等特點，在圖像識別領域獲得了廣泛的應用?，F(xiàn)代圖像識別任務要求分類系統(tǒng)

4、能夠適應不同類型的識別任務，深度網絡及其特例卷積神經網絡是目前人工神經網絡領域的研究熱點，對卷積神經網絡及其在不同識別任務上的應用進行研究具有重要的應用價值。本文在整理和總結了國內外有關人工神經網絡和卷積神經網絡的發(fā)展經過和研究成果，并對人工神經網絡特別是卷積神經網絡的基本概念和算法進行了總結和介紹的基礎上，以經典的卷積神經網絡模型為基礎，將其應用到手寫數字識別和人臉識別任務當中，主要工作如下：1)構造了若干個具有不同大小的特征抽取過濾

5、器層的卷積神經網絡模型，并將這些模型應用到手寫數字識別和人臉識別兩類不同的識別問題上。2)通過實驗結果驗證卷積神經網絡應用在手寫數字識別和人臉識別問題上的可行性，并與現(xiàn)有的其他分類識別方法進行比較，分析卷積神經網絡模型的優(yōu)缺點。3)通過這些具有不同大小的特征抽取過濾器層的模型在實驗中表現(xiàn)出來的學習過程的特性和識別效果，來比較各個模型的優(yōu)缺點。本文通過實驗證明了卷積神經網絡不需要太多的調整和修改就能夠很好的應用到手寫數字識別和人臉識別問題