基于深度學習的圖像識別研究

張曰花 王紅 馬廣明

摘? 要：隨著智能化、科技化、信息化時代的到來，計算機的算法應用已經遍布各個領域。本文針對機器學習領域范疇之中的深度學習，通過對其基本理論的實踐應用，研究其對人類有著特殊功能與作用的圖像識別等技術。本文主要對深度學習的概念進行詳細闡述，同時，對基于深度學習理論的圖像識別進行詳細研究，就其作用原理以及優缺點進行論述，為日后相關的圖像識別技術的改進提供理論參考。

關鍵詞：深度學習;圖像識別;機器學習

Abstract：With the advent of the era of intellectualization and scientific and technological informatization，the application of computer algorithms has spread over every fields. Aiming at the deep learning in the field of machine learning， through the practical application of its basic theory， this paper studies the image recognition technology which has special functions and functions for human beings. This paper mainly elaborates on the concept of in-depth learning，and at the same time. In this paper，image recognition based on depth learning theory is studied in detail，and its function principle and advantages and disadvantages are discussed，which can provide theoretical reference for the improvement of image recognition technology in the future.

Keywords：deep learning;image recognition;machine learning

0? 引? 言

深度學習指的是利用計算機算法對人腦的數據進行模擬分析、監控，更好地在實際生活中通過數據模擬出人腦的變化情況及神經的動態變化，為識別預測信息提供理論參考，圖像識別研究就是在深度學習理論基礎上對其進行的實踐應用，本文將主要針對深度學習進行探究，同時針對基于深度學習的圖像識別技術進行內容剖析，以及其作用及優缺點探究，為日后相應的技術革新和變革提供理論參考。

1? 深度學習的內容

深度學習即在大數據時代，隨著人工智能的不斷發展與工業化4.0時代的到來，通過計算機的使用探究大腦神經中的思考過程，利用大數據的變化模擬大腦思考過程，通過計算機中介進行系統呈現，將大腦神經的變化過程動態展現，能夠為日后相應的腦類科學研究與數據應用理論提供參考。

深度學習屬于機器學習的范疇，主要是指對大腦神經的動態變化進行的研究，通過計算機的數據實現，就像飛機中的黑匣子，里面的變化不會輕易被發現，然而通過黑匣子聯結展現的數據變化可以知道飛機的飛行路況。大腦神經的思考過程就是黑匣子，通過計算機算法的深度聯結就能夠將黑匣子內的內容展現出來，這就是對深度學習的解讀。

深度學習的發展是先從淺度學習逐漸研究至深度學習的，所謂淺度學習，即深度學習的過渡過程，通過MCP人工神經元模型，對大量數據進行聯合運算，以及感應器感知，最終迎合大腦神經發展的內部規律。由于其需要使用大量的運算方法與運算程序，對于內部規律的感知并不合理，或者感知不準確，因此，由此催生的第二次的學習革命，發展了深度學習。隨著深度學習的不斷發展，出現了許多神經網絡模型，如卷積神經網絡和循環神經網絡，卷積神經網絡是指通過卷積運算和全運算等多種形式對數據的各個部分的特征加以把握，充分了解各個部分數據的具體特征，從而對大腦神經的變化特征與思考特征更加熟知，方便在圖像識別與數據視頻處理中加以運用，循環神經網絡主要是指對一次的數據處理可以進行循環處理，卷積主要是對特征進行把握，而對于數據的動態變化與交替則無法掌握，循環能夠巧妙地進行數據的全面掌控，主要是對其動態變化進行掌控，主要應用于語言翻譯、詞匯識別等領域。后文將會詳細說明基于卷積運算方式的圖像識別的原理、內容及作用和優缺點。

隨著深度學習研究的進一步深入，其研究的實踐在我們日常生活領域中應用愈加廣泛。隨著科學技術的不斷發展，人們的生產生活將會越來越離不開深度學習的應用，下文將探討基于深度學習的主要應用即圖像識別的研究，為日后相應的圖像識別改革提供借鑒意義。

2? 圖像識別的含義、作用、優缺點

2.1? 圖像識別的含義

圖像識別技術是應用深度學習算法的一種實踐應用，主要用于智能手機中的人臉識別技術、銀行ATM機的人臉識別技術等。在日常生活中，圖像識別應用非常廣泛，無論是駕照刷課時過程中的人臉拍照，還是智能手機中的指紋解鎖，都屬于圖像識別領域。圖像識別技術是使用卷積算法的應用領域，卷積算法是對數據的各個具體的特征進行的運算，在大腦神經的思考與運算中，通過對神經的具體特征進行了解與掌握來運行算法。理解圖像識別的具體含義的關鍵為圖像的具體模式識別，是指模式的具體識別技術在圖像研究領域的具體應用，是對已經了解并且輸入的圖像信息進行篩選、分析，識別模型，從而建立新的圖像模型的過程。圖像識別的方法有貝葉斯分類法、模板匹配法等，貝葉斯分類法是指通過具體的特征與模板特征進行比較，觀察兩種特征是否吻合，若完全吻合，算法正確，可以得知具體特征的根本屬性。但由于貝葉斯分類法中會有一個假象值，假象值可能與其真實值是不匹配，針對這一弊端，提出了模板匹配法，這一方法研究某一物質的特定特征具體位于什么地方，通過特征進行相應的模板匹配，主要研究特征位于圖像的那個部位，進而匹配它。

無論是對圖像識別技術方法的探究還是對圖像識別原理的探究，圖像識別都是基于深度學習理論的實踐。通過圖像識別技術，能夠更為有效地解決日常生活中圖像鑒定的難題，同時，能夠為人們的日常生活提供便利。

2.2? 圖像識別的作用

圖像識別的作用上文提到諸多，通過圖像的匹配或者圖像的識別滿足日常生活的需求與日常的生活需要，主要通過圖像識別進行大數據的匹配，深度學習主要是就大腦神經網絡的運作過程與思考過程進行的外部模擬。圖像識別就是利用此項技術進行的技術應用，通過圖像識別技術可以幫助大眾滿足日常生活需要，快捷方便，省時省力。如在超市中的人臉掃描可以快速確認顧客的樣貌，方便顧客省時省力進行結賬;又比如在駕照考試中的人臉識別，通過對五官主要特征進行識別，可以有效驗證參加考試人員的身份。圖像識別在日常生活中的應用頗多，這主要依靠的是圖像識別的識別與監督技術。圖像識別技術在日常生活中能夠起到監督作用，如監督人員的變化以及人員行動過程中的變化。此外，圖像識別技術還可具有檢測作用，像在醫院中使用的掃描機，其作用就是探尋病人主要的生病部位及部位受傷情況，掃描機主要是對其進行檢測與檢查。圖像識別技術有著超乎于人眼所看不到的功能與作用，為人們生活提供諸多便利。

綜上所述，圖像識別技術有著監測、檢查甚至是監督識別的作用，在人們的日常生活中，越來越離不開圖像識別技術，甚至，在生活的各個角落，都存在著圖像識別技術的身影。圖像識別技術除在日常生活中應用廣泛以外，在工程施工、醫療救援、機械維修，甚至是軟件編程過程中都有著巧妙的應用。舉例來說，圖像識別技術應用于工程施工中，主要針對的是工程的施工現狀及施工場地的監測與檢查，尤其是當施工場地人眼無法看到時，建筑場地有著人為不能輕易踏入的場所，其應用價值更加凸顯;圖像識別技術在醫療救援中的應用更為廣泛，主要用于機器的掃描，探求病人內部的身體情況;在軟件編程過程中，主要用于軟件實施過程中的監測。圖像識別技術在各行各業中的應用均較廣泛，在不同的領域有著不同的作用，方便了大眾生活，推動了了各行各業的發展。

2.3? 圖像識別技術的優缺點

針對圖像識別的優點，上文論述了其對大眾日常生活的幫助，對各行各業前景的發展，下文將詳細論述圖像識別的其他優缺點。

首先，在人眼或者人為不能達到或者不能涉及的領域，圖像識別技術可以最大效率地彌補此項缺憾，可以盡可能地探查到更多的領域，尤其是與人民群眾財產安全密切相關的醫療行業，運用圖像識別技術能夠最大限度保障民眾的醫療安全甚至是生命安全。其次，圖像識別技術能夠較為精確地描述實際情況，因為人眼的條件有限，達不到很精密的程度，難免會犯一些錯誤，但是由于圖像識別技術是根據深度學習理論進行的大腦神經的運轉，出現問題的幾率會變得很小，一般而言，精確度可以得到更好的保證。在建筑施工場地，可以更好地進行建筑行業的有效監控與測量，提供有效的監測數據，保證建筑施工的順利進行。再者，圖像識別技術可以有效進行監督與識別，有效的程度可以高達百分之百，圖像識別技術的監督識別技術可謂頂尖，隨著智能化與信息化的不斷發展，圖像識別技術的發展也經歷了艱難與緩慢的改革進程，在監督檢測的有效性方面更加有保障。圖像識別技術有著眾多的優點，能夠為人們的日常生活和就業提供諸多幫助，然而，任何技術都是一把雙刃劍，有優點的同時也會存在缺點，下文將會詳細論述圖像識別技術的缺點。

圖像識別技術的缺點同樣存在，只有熟識并且深刻掌握圖像識別技術的缺點，才可以更好地進行改進和完善。首先，圖像識別技術的條件要求會比較高，所謂的條件要求指的是在運用圖像識別技術的過程中所需要滿足的條件和要求，像在駕校考試中圖像識別的使用主要是判斷駕駛人員的考試是否通過、人員是否作弊等，這就需要駕駛車輛滿足一定要求，首先保障可以正常使用圖像掃描機、可以正常使用攝像頭等，圖像識別技術是科技進化的結果，所以需要滿足的條件要求是較高的。其次，圖像識別技術的花費較高，即成本較高，這使得很多行業很少使用圖像識別技術，只有需要滿足高度準確性和精密性的要求，進行監督識別檢測的行業才會運用，且其使用過程中的成本也較高。再者，圖像識別技術的人員使用標準也較高，一般的老年人或者不了解的人可能不會使用也不清楚使用的方式，人員的使用標準和要求較高保障在使用過程中的準確性和效率，像在醫療衛生中的使用，需要由專業的醫療救護人員進行操作。

3? 結? 論

基于深度學習理念的圖像識別技術有著較為廣泛的作用，深度學習理論為圖像識別提供了理論基礎與技術支持，圖像識別是深度學習的具體應用，日后，將會存在更為便利的技術應用，將會有更為準確的機器學習模型，這需要專業知識與專業技能的雙重護航，也需要有專業人的精神理念，隨著科技的發展和技術的廣泛應用，這一天遲早會來臨，圖像識別技術也會隨著時間的變化而逐步進步，將來會呈現更加完美的技術。

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作者簡介：張曰花（1980-），女，漢族，山東德州人，教師，助教，學士學位，本科，研究方向：計算機應用技術;王紅（1992-），女，漢族，山東德州人，教師，助教，碩士研究生，研究方向：網絡安全;馬廣明（1990-），男，漢族，山東德州人，教師，助教，碩士，研究方向：計算機科學與技術。