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1、图像识别技术第1页/共17页一个完整的图像识别系统包含三个部分：图像预处理(图像到图像)特征提取(图像到特征向量)模式识别(特征向量到抽象含义)图像识别图像识别是针对图像的模式识别。图像识别的目的是使得计算机拥有像人类一样能从图片中认识事物分析事物的能力。第2页/共17页图像预处理图像预处理的目的就是将输入图像处理成输出图像，从而达到图像消噪、图像增强和图像恢复等目的。需要注意的是我在这里将图像分割也归为预处理的一部分，图像分割输出的是原始图片的子集合。第3页/共17页原始图片按行分割分割结果第4页/共17页特征提取特征提取是对图像中的目标采取合适的数据结构来进行表达。图像识别中的特征提取就是
2、一种图像表达技术。一般需要通过对识别对象的深入研究经验，选取特征；有时也可以通过图像压缩技术对图像进行特征提取。第5页/共17页模式识别模式识别是图像识别的核心技术。模式广义的来讲就是一种完美的概念，是从某类事物中归纳总结出来的一种认识。模式识别是让计算机像人脑一样，从千变万化的图像中识别出抽象的模式。模式识别模式识别的核心是分类器设计分类器设计。第6页/共17页基于最小错误的贝叶斯决策：则概率神经网络（PNN）是一种径向基神经元实现最小错误的贝叶斯决策的方法。概率神经网络概率神经网络第7页/共17页概率神经网络概率神经网络第8页/共17页概率神经网络概率神经网络样本点坐标（2，1）（1，2）
3、（3，3）（4，4）类别标签1233第9页/共17页仿真实验第10页/共17页实验编号D1D2D3训练集10000张28x28MNIST的训练集部分10000张28x28MNIST的训练集部分60000张28x28MNIST的训练集部分测试集10000张28x28MNIST的测试集部分10000张28x28MNIST的测试集部分10000张28x28MNIST的测试集部分特征提取横竖线交点（横竖各6条交线外加两根对角线）SVD降维法压缩到30维AutoEncoder784to100100to50模式识别概率神经网络分类器spread=0.20概率神经网络分类器spread=0.27Softma
4、x正确率76.2%95.4%96.0%计算时间27.60s39.36strainAutoencoder1810.883575strainAutoencoder2174.059942s.trainSoftmaxLayer22.145107s.第11页/共17页D3使用了MATLAB 2015b 引入的Neural Network Toolbox。使用了两层AutoEncoder来压缩数据，一层Softmax来计算后验概率。第12页/共17页D3D3结果统计结果统计第13页/共17页完整图像识别系统的流图典型输入典型输出一张包含多个数字的图片，例如下图。文本：0123456789第14页/共17页
5、实验编号F1F2F3F4F5训练集ORL人脸库前8人每人取前3张ORL人脸库前20人每人取前5张ORL人脸库40人每人取前5张ORL人脸库40人每人取前5张ORL人脸库40人每人取前8张测试集ORL人脸库前8人每人取前3张ORL人脸库前20人每人取前5张ORL人脸库40人每人取前5张ORL人脸库40人每人取前5张ORL人脸库40人每人取前2张特征提取SVD降维法压缩到6维SVD降维法压缩到50维SVD降维法压缩到84维SVD降维法压缩到40维SVD降维法压缩到18维模式识别模板匹配（临近法则）模板匹配（临近法则）模板匹配（临近法则）PNNSpread=0.35PNNSpread=0.24正确率96.4%91.0%82.5%87.5%96.3%计算时间0.05s0.15s0.49s0.46s0.77s第15页/共17页谢谢答辩组老师！第16页/共17页谢谢您的观看！第17页/共17页