卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在激光再現(xiàn)防偽圖像識別中的應(yīng)用.pdf

1、人們的生活中充滿著各式各樣的商品，因為假冒偽劣商品泛濫，商品的防偽顯得尤其重要。一種防偽力度較高的技術(shù)是加密的激光防偽技術(shù)，即將信息隱藏在標識中，通過激光照射標識才能再現(xiàn)隱藏的信息，常見的信息為圖像、文字等。而激光再現(xiàn)防偽圖像是指相干光源照射加密的防偽標識時再現(xiàn)的圖像信息。那么，選則合適的算法來獲取針對該類圖像的較高的識別率非常有意義。
　　前人已經(jīng)針對激光再現(xiàn)防偽圖像識別的問題采用了傳統(tǒng)的模板匹配的算法，該算法的結(jié)果有較高的提升

2、空間。目前，已知人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好的逼近非線性函數(shù)，且已經(jīng)在很多圖像識別領(lǐng)域得到了應(yīng)用，但還未有人將該方法應(yīng)用在激光再現(xiàn)防偽圖像識別的領(lǐng)域中。本文首先采用淺層網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進行實驗，具體為對圖像進行預(yù)處理、提取特征值、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到的識別率較傳統(tǒng)的模板匹配識別的方法較優(yōu)，但是在某些圖像樣品識別的識別率還是可以再優(yōu)化。究其原因，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相對于深度學(xué)習(xí)的算法，其網(wǎng)絡(luò)層次不夠深，因此，它的特征表達效果不夠好。因此，本文又通