基于深度学习的图像识别研究

张曰花 王红 马广明

摘  要：随着智能化、科技化、信息化时代的到来，计算机的算法应用已经遍布各个领域。本文针对机器学习领域范畴之中的深度学习，通过对其基本理论的实践应用，研究其对人类有着特殊功能与作用的图像识别等技术。本文主要对深度学习的概念进行详细阐述，同时，对基于深度学习理论的图像识别进行详细研究，就其作用原理以及优缺点进行论述，为日后相关的图像识别技术的改进提供理论参考。

关键词：深度学习;图像识别;机器学习

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

深度學习指的是利用计算机算法对人脑的数据进行模拟分析、监控，更好地在实际生活中通过数据模拟出人脑的变化情况及神经的动态变化，为识别预测信息提供理论参考，图像识别研究就是在深度学习理论基础上对其进行的实践应用，本文将主要针对深度学习进行探究，同时针对基于深度学习的图像识别技术进行内容剖析，以及其作用及优缺点探究，为日后相应的技术革新和变革提供理论参考。

1  深度学习的内容

深度学习即在大数据时代，随着人工智能的不断发展与工业化4.0时代的到来，通过计算机的使用探究大脑神经中的思考过程，利用大数据的变化模拟大脑思考过程，通过计算机中介进行系统呈现，将大脑神经的变化过程动态展现，能够为日后相应的脑类科学研究与数据应用理论提供参考。

深度学习属于机器学习的范畴，主要是指对大脑神经的动态变化进行的研究，通过计算机的数据实现，就像飞机中的黑匣子，里面的变化不会轻易被发现，然而通过黑匣子联结展现的数据变化可以知道飞机的飞行路况。大脑神经的思考过程就是黑匣子，通过计算机算法的深度联结就能够将黑匣子内的内容展现出来，这就是对深度学习的解读。

深度学习的发展是先从浅度学习逐渐研究至深度学习的，所谓浅度学习，即深度学习的过渡过程，通过MCP人工神经元模型，对大量数据进行联合运算，以及感应器感知，最终迎合大脑神经发展的内部规律。由于其需要使用大量的运算方法与运算程序，对于内部规律的感知并不合理，或者感知不准确，因此，由此催生的第二次的学习革命，发展了深度学习。随着深度学习的不断发展，出现了许多神经网络模型，如卷积神经网络和循环神经网络，卷积神经网络是指通过卷积运算和全运算等多种形式对数据的各个部分的特征加以把握，充分了解各个部分数据的具体特征，从而对大脑神经的变化特征与思考特征更加熟知，方便在图像识别与数据视频处理中加以运用，循环神经网络主要是指对一次的数据处理可以进行循环处理，卷积主要是对特征进行把握，而对于数据的动态变化与交替则无法掌握，循环能够巧妙地进行数据的全面掌控，主要是对其动态变化进行掌控，主要应用于语言翻译、词汇识别等领域。后文将会详细说明基于卷积运算方式的图像识别的原理、内容及作用和优缺点。

随着深度学习研究的进一步深入，其研究的实践在我们日常生活领域中应用愈加广泛。随着科学技术的不断发展，人们的生产生活将会越来越离不开深度学习的应用，下文将探讨基于深度学习的主要应用即图像识别的研究，为日后相应的图像识别改革提供借鉴意义。

2  图像识别的含义、作用、优缺点

2.1  图像识别的含义

图像识别技术是应用深度学习算法的一种实践应用，主要用于智能手机中的人脸识别技术、银行ATM机的人脸识别技术等。在日常生活中，图像识别应用非常广泛，无论是驾照刷课时过程中的人脸拍照，还是智能手机中的指纹解锁，都属于图像识别领域。图像识别技术是使用卷积算法的应用领域，卷积算法是对数据的各个具体的特征进行的运算，在大脑神经的思考与运算中，通过对神经的具体特征进行了解与掌握来运行算法。理解图像识别的具体含义的关键为图像的具体模式识别，是指模式的具体识别技术在图像研究领域的具体应用，是对已经了解并且输入的图像信息进行筛选、分析，识别模型，从而建立新的图像模型的过程。图像识别的方法有贝叶斯分类法、模板匹配法等，贝叶斯分类法是指通过具体的特征与模板特征进行比较，观察两种特征是否吻合，若完全吻合，算法正确，可以得知具体特征的根本属性。但由于贝叶斯分类法中会有一个假象值，假象值可能与其真实值是不匹配，针对这一弊端，提出了模板匹配法，这一方法研究某一物质的特定特征具体位于什么地方，通过特征进行相应的模板匹配，主要研究特征位于图像的那个部位，进而匹配它。

无论是对图像识别技术方法的探究还是对图像识别原理的探究，图像识别都是基于深度学习理论的实践。通过图像识别技术，能够更为有效地解决日常生活中图像鉴定的难题，同时，能够为人们的日常生活提供便利。

2.2  图像识别的作用

图像识别的作用上文提到诸多，通过图像的匹配或者图像的识别满足日常生活的需求与日常的生活需要，主要通过图像识别进行大数据的匹配，深度学习主要是就大脑神经网络的运作过程与思考过程进行的外部模拟。图像识别就是利用此项技术进行的技术应用，通过图像识别技术可以帮助大众满足日常生活需要，快捷方便，省时省力。如在超市中的人脸扫描可以快速确认顾客的样貌，方便顾客省时省力进行结账;又比如在驾照考试中的人脸识别，通过对五官主要特征进行识别，可以有效验证参加考试人员的身份。图像识别在日常生活中的应用颇多，这主要依靠的是图像识别的识别与监督技术。图像识别技术在日常生活中能够起到监督作用，如监督人员的变化以及人员行动过程中的变化。此外，图像识别技术还可具有检测作用，像在医院中使用的扫描机，其作用就是探寻病人主要的生病部位及部位受伤情况，扫描机主要是对其进行检测与检查。图像识别技术有着超乎于人眼所看不到的功能与作用，为人们生活提供诸多便利。

综上所述，图像识别技术有着监测、检查甚至是监督识别的作用，在人们的日常生活中，越来越离不开图像识别技术，甚至，在生活的各个角落，都存在着图像识别技术的身影。图像识别技术除在日常生活中应用广泛以外，在工程施工、醫疗救援、机械维修，甚至是软件编程过程中都有着巧妙的应用。举例来说，图像识别技术应用于工程施工中，主要针对的是工程的施工现状及施工场地的监测与检查，尤其是当施工场地人眼无法看到时，建筑场地有着人为不能轻易踏入的场所，其应用价值更加凸显;图像识别技术在医疗救援中的应用更为广泛，主要用于机器的扫描，探求病人内部的身体情况;在软件编程过程中，主要用于软件实施过程中的监测。图像识别技术在各行各业中的应用均较广泛，在不同的领域有着不同的作用，方便了大众生活，推动了了各行各业的发展。

2.3  图像识别技术的优缺点

针对图像识别的优点，上文论述了其对大众日常生活的帮助，对各行各业前景的发展，下文将详细论述图像识别的其他优缺点。

首先，在人眼或者人为不能达到或者不能涉及的领域，图像识别技术可以最大效率地弥补此项缺憾，可以尽可能地探查到更多的领域，尤其是与人民群众财产安全密切相关的医疗行业，运用图像识别技术能够最大限度保障民众的医疗安全甚至是生命安全。其次，图像识别技术能够较为精确地描述实际情况，因为人眼的条件有限，达不到很精密的程度，难免会犯一些错误，但是由于图像识别技术是根据深度学习理论进行的大脑神经的运转，出现问题的几率会变得很小，一般而言，精确度可以得到更好的保证。在建筑施工场地，可以更好地进行建筑行业的有效监控与测量，提供有效的监测数据，保证建筑施工的顺利进行。再者，图像识别技术可以有效进行监督与识别，有效的程度可以高达百分之百，图像识别技术的监督识别技术可谓顶尖，随着智能化与信息化的不断发展，图像识别技术的发展也经历了艰难与缓慢的改革进程，在监督检测的有效性方面更加有保障。图像识别技术有着众多的优点，能够为人们的日常生活和就业提供诸多帮助，然而，任何技术都是一把双刃剑，有优点的同时也会存在缺点，下文将会详细论述图像识别技术的缺点。

图像识别技术的缺点同样存在，只有熟识并且深刻掌握图像识别技术的缺点，才可以更好地进行改进和完善。首先，图像识别技术的条件要求会比较高，所谓的条件要求指的是在运用图像识别技术的过程中所需要满足的条件和要求，像在驾校考试中图像识别的使用主要是判断驾驶人员的考试是否通过、人员是否作弊等，这就需要驾驶车辆满足一定要求，首先保障可以正常使用图像扫描机、可以正常使用摄像头等，图像识别技术是科技进化的结果，所以需要满足的条件要求是较高的。其次，图像识别技术的花费较高，即成本较高，这使得很多行业很少使用图像识别技术，只有需要满足高度准确性和精密性的要求，进行监督识别检测的行业才会运用，且其使用过程中的成本也较高。再者，图像识别技术的人员使用标准也较高，一般的老年人或者不了解的人可能不会使用也不清楚使用的方式，人员的使用标准和要求较高保障在使用过程中的准确性和效率，像在医疗卫生中的使用，需要由专业的医疗救护人员进行操作。

3  结  论

基于深度学习理念的图像识别技术有着较为广泛的作用，深度学习理论为图像识别提供了理论基础与技术支持，图像识别是深度学习的具体应用，日后，将会存在更为便利的技术应用，将会有更为准确的机器学习模型，这需要专业知识与专业技能的双重护航，也需要有专业人的精神理念，随着科技的发展和技术的广泛应用，这一天迟早会来临，图像识别技术也会随着时间的变化而逐步进步，将来会呈现更加完美的技术。

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作者简介：张曰花（1980-），女，汉族，山东德州人，教师，助教，学士学位，本科，研究方向：计算机应用技术;王红（1992-），女，汉族，山东德州人，教师，助教，硕士研究生，研究方向：网络安全;马广明（1990-），男，汉族，山东德州人，教师，助教，硕士，研究方向：计算机科学与技术。