深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用問(wèn)題分析

王劍雙 韓朝樂(lè) 丁磊 李宇

摘 要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別也在不斷的進(jìn)行著更深層次的研究和探索，深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別是如今計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域的焦點(diǎn)問(wèn)題，需要借用深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別來(lái)對(duì)信息進(jìn)行采集和過(guò)濾，這是目前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。本文對(duì)深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)要概述，并且針對(duì)深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用進(jìn)行了分析，希望可以對(duì)深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別的發(fā)展有所幫助。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；圖像識(shí)別；應(yīng)用；問(wèn)題分析

0引言

人工智能的發(fā)展對(duì)于社會(huì)的現(xiàn)代化和信息化起到了非常重要的作用，人工智能對(duì)人們的工作方式做了很大的改變，同時(shí)人們的生活質(zhì)量和水平都得到了很高的提升。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)分支，在人工智能的發(fā)展方向上做出了很大的貢獻(xiàn)，同時(shí)保證了人工智能的更好發(fā)展。除此之外，需要加大深度學(xué)習(xí)的研究力度和資金投入，保證深度學(xué)習(xí)可以得到更好的發(fā)展，從而推動(dòng)整個(gè)社會(huì)的信息化和現(xiàn)代化。

1圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)

1.1圖像識(shí)別技術(shù)

圖像識(shí)別是根據(jù)圖像的相關(guān)信息，將數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠讀取和識(shí)別的計(jì)算機(jī)信號(hào)，通過(guò)計(jì)算機(jī)的相關(guān)軟件和算法對(duì)這些信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而保證圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到更好的支持。在計(jì)算機(jī)處理這些信號(hào)數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行壓縮、編碼以及各種信息處理手段之后，運(yùn)用相關(guān)的算法，提升圖像的清晰度和整體的分辨率，能夠還原更加清楚的圖像數(shù)據(jù)，圖像識(shí)別技術(shù)為了提升圖像整體質(zhì)量，需要多種技術(shù)相結(jié)合，這樣才能夠保證圖像識(shí)別的質(zhì)量和速度。

1.2深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域

深度學(xué)習(xí)就是根據(jù)模擬人類大腦的思考方式去對(duì)各種問(wèn)題進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)相關(guān)的算法，對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)的時(shí)間進(jìn)行記錄，同時(shí)運(yùn)用人類大腦的思維去解決這些問(wèn)題，在通過(guò)足夠多的訓(xùn)練之后，具備深度學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī)可以自行處理一些文字或者圖像信息，從而實(shí)現(xiàn)人工智能。正是因?yàn)槿绱耍疃葘W(xué)習(xí)才吸引了相關(guān)學(xué)者更加深入的研究，更好的保證了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展和進(jìn)步。與此同時(shí)，很多的互聯(lián)網(wǎng)公司也對(duì)人工智能表現(xiàn)出了極大的興趣，投入了大量的資金和科研人員對(duì)人工智能進(jìn)行深入研究。

1.3人工智能

人工智能技術(shù)，例如模糊邏輯等，對(duì)于系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，無(wú)需進(jìn)行詳細(xì)的描述。人工智能技術(shù)不僅可以對(duì)圖像識(shí)別進(jìn)行海量數(shù)據(jù)信息的處理，還可以對(duì)計(jì)算程序進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)高速計(jì)算機(jī)的快速運(yùn)算，解決最棘手的問(wèn)題進(jìn)行圖像信息的篩選。為了對(duì)圖像識(shí)別算法進(jìn)行更好的優(yōu)化和升級(jí)改進(jìn)，非常有必要對(duì)人工智能技術(shù)的整體情景和應(yīng)用能力進(jìn)行評(píng)估，對(duì)于人工智能技術(shù)的分析海量信息數(shù)據(jù)的能力以及對(duì)于數(shù)據(jù)的整體空間分析能力進(jìn)行提升。人工智能中，多代理的協(xié)作分布思維，能夠更好的協(xié)作各個(gè)層次之間的管理。

2深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面的應(yīng)用

2.1深度學(xué)習(xí)在圖像去噪算法上的應(yīng)用

因?yàn)橥饨绲沫h(huán)境非常復(fù)雜，并且存在一些人為的影響因子，所以采集到的圖像數(shù)據(jù)在識(shí)別過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)各種各樣的問(wèn)題。為了保證圖像識(shí)別可以的得到更好的處理效果，需要對(duì)將要進(jìn)行處理的圖像采取一定手段的優(yōu)化，提升圖像自身的分辨率和清晰度。從目前已有的研究成果和算法來(lái)看，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的圖像去噪算法能夠?qū)崿F(xiàn)一定的圖像去噪聲處理，同時(shí)可以保證圖像的分辨率和清晰度可以得到很好地提升，在圖像識(shí)別時(shí)對(duì)于圖像的數(shù)據(jù)提取有更好的保證，提前對(duì)圖像的噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的過(guò)濾和篩選。

圖像去噪聲在圖像識(shí)別領(lǐng)域是一個(gè)重點(diǎn)的研究方向，也是目前圖像識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題之一。在圖像識(shí)別過(guò)程中，圖像的噪聲干擾是不可忽視的，所以需要有良好性能的算法對(duì)圖像的噪聲干擾進(jìn)行過(guò)濾和剔除，保證圖像質(zhì)量可以得到更好的提升。

通過(guò)計(jì)算機(jī)的深度學(xué)習(xí)功能，對(duì)于圖像識(shí)別有一定的自動(dòng)處理方式和自動(dòng)處理能力，從而提升了圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度和分辨率，同時(shí)對(duì)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度也有一個(gè)非常高的提升。與低信噪比的情況相比，高信噪比的圖像處理有著更好的性能，對(duì)于圖像的分辨率和圖像的整體處理能力有著非常高的提升，相關(guān)學(xué)者已經(jīng)有了初步的研究成果，可以對(duì)圖像的噪聲進(jìn)行很好地過(guò)濾，提升圖像的整體分辨率。

2.2深度學(xué)習(xí)在圖像分類算法上的應(yīng)用

圖像分類有很多的方式，一般都是根據(jù)圖像的特征進(jìn)行提取，保證機(jī)器數(shù)據(jù)的分類，提升圖像的主要特征，對(duì)于圖像的重要信息進(jìn)行標(biāo)記，從而根據(jù)這些數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)系對(duì)圖像進(jìn)行分類，提升圖像的識(shí)別能力。圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)兩者相結(jié)合，會(huì)有更好的性能提升，與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，能夠保證圖像識(shí)別算法在進(jìn)行大量的圖像識(shí)別訓(xùn)練之后，可以自行對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別和分類，保證圖像識(shí)別的信息保真度。

2.3深度學(xué)習(xí)在圖像增強(qiáng)算法上的應(yīng)用

圖像識(shí)別的必要處理是圖像增強(qiáng)，這是圖像識(shí)別整個(gè)過(guò)程中非常重要的一步，需要多種算法進(jìn)行同時(shí)工作，對(duì)圖像的相關(guān)信息進(jìn)行提取，保證圖像的信息能夠的被計(jì)算機(jī)進(jìn)行記錄，保證圖像的信息數(shù)據(jù)不會(huì)出現(xiàn)丟失的情況。圖像增強(qiáng)能夠更好的記錄圖像的整體特征，對(duì)于圖像的識(shí)別和整體完善有著非常重要的作用，相關(guān)算法的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)在具有深度學(xué)習(xí)能力的計(jì)算機(jī)上得以證明，對(duì)以后的圖像識(shí)別有著非常高的參考價(jià)值，同時(shí)保證了圖像處理的整體清晰度和圖像的分辨率.

2.4深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的問(wèn)題

在當(dāng)期的深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域中，由于深度學(xué)習(xí)中的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)新型的發(fā)展方向，所以針對(duì)這一項(xiàng)技術(shù)的專業(yè)人才不能夠滿足深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別相關(guān)企業(yè)的需求。相關(guān)的計(jì)算機(jī)院校應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)深度學(xué)習(xí)中的圖像識(shí)別技術(shù)方向的人才，但是由于相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和計(jì)算機(jī)院校之間的交流和溝通不足，計(jì)算機(jī)院校對(duì)于深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別相關(guān)企業(yè)的需求并不清楚，相關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對(duì)于計(jì)算機(jī)院校培養(yǎng)的學(xué)生需要再次培訓(xùn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，需要深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別領(lǐng)域人才的相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)應(yīng)當(dāng)和計(jì)算機(jī)院校建立良好的互動(dòng)和溝通，以便學(xué)校可以在培養(yǎng)學(xué)生的過(guò)程中做到相應(yīng)的引導(dǎo)，從而逐步滿足該領(lǐng)域的人才需求，彌補(bǔ)深度學(xué)習(xí)中的圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的空缺。

3結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，從目前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的整體情況來(lái)看，世界各國(guó)都已經(jīng)對(duì)深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別進(jìn)行了大力的支持，并且非常重視深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展情況。從計(jì)算機(jī)方面的深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)看，需要對(duì)計(jì)算機(jī)方面的深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行整體提升，從而可以更好的迎合整體計(jì)算機(jī)的未來(lái)應(yīng)用水平和應(yīng)用能力。目前深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)科學(xué)技術(shù)行業(yè)得到了不同程度的應(yīng)用，而且取得了顯著的效果。

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作者簡(jiǎn)介：

王劍雙，出生年月：1997.01.05，性別：男，民族：漢，籍貫：江西省上饒市，學(xué)歷：本科，研究方向：人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí).