图像识别 论文_图像识别论文5000字

图像识别之一：AlexNet

摘要：文章部分摘自 链接 。以kaggle上的猫狗数据集做训练，20000张训练，猫狗各10000张，5000张验证集，猫狗各0张。

图像识别 论文_图像识别论文5000字

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在2012年前，图像特征都是机械地计算出来的。事实上，设计一套新的特征函数、改进结果，并撰写论文是盛极一时的潮流。SIFT [Lowe, 2004]、SURF [Bay et al., 2006]、HOG（定向梯度直方图） [Dalal & Triggs, 2005] 、bags of visual words 和类似的特征提取方法占据了主导地位。

另一组研究人员，包括Yann LeCun、Geoff Hinton、Yoshua Bengio、Andrew Ng、S ichi Amari和Juergen Schmidhuber，想法则与众不同：他们认为特征本身应该被学习。此外，他们还认为，在合理地复杂性前提下，特征应该由多个共同学习的神经网络层组成，每个层都有可学习的参数。在机器视觉中，层可能检测边缘、颜色和纹理。事实上，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskr和Geoff Hinton提出了一种新的卷积神经网络变体AlexNet。在2012年ImageNet挑战赛中取得了轰动一时的成绩。AlexNet 以 Alex Krizhevsky 的名字命名，他是论文 [Krizhevsky et al., 2012] 的作者。

有趣的是，在网络的层，模型学习到了一些类似于传统滤波器的特征抽取器。 图1 是从AlexNet论文 [Krizhevsky et al., 2012] 的，描述了底层图像特征。

AlexNet的更高层建立在这些底层表示的基础上，以表示更大的特征，如眼睛、鼻子、草叶等等。而更高的层可以检测整个物体，如人、飞机、狗或飞盘。终的隐藏神经元可以学习图像的综合表示，从而使属于不同类别的数据易于区分。尽管一直有一群执着的研究者不断钻研，试图学习视觉数据的逐级表征，然而很长一段时间里这些尝试都未有突破。深度卷积神经网络的突破出现在2012年。2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征。它一举打破了计算机视觉研究的现状。 AlexNet使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著异。 首先，AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。 AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。 其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。

测试模型是否正确

把原来ALexNet的全连接层的神经元数目减少了一些方便训练，的验证准确度不多86%左右，训练参数7057474个。

各位有没有数字图像处理方面的本科题目

（一）选题

（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特

长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。

（二）查阅资料、列出论文提纲

题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲

。（三）完成初稿

根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。

（四）定稿

初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。

一般题目的选择不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。

不知道你是否确定了选题，

确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，

看看人家是怎么规划论文整体框架的；

其次就是需要自己动手收集资料了，

进而整理和分析资料得出自己的论文框架；

就是按照框架去组织论文了。

你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。

还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利

选题的方法:

一、尽快确定的选题方向 在工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方

向确定下来。从题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是现代化建设实践中提出的理论和实际问题

;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定

一个方向。

二、在初步调查研究的基础上选定的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定

选题的范围,以至选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料

快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便

于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收

集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就

到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静

地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有

所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:

步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响深刻的观点、论据、论

证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点

地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时

间和精力。

第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成:

系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题

研究的资料和成果等等。

第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自

己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过

程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。

希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我

图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科题目，希望对你有用。

1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究

2、数字图像处理与识别系统的开发

3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究

4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究

5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究

6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究

7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用

8、基于MATLAB的X光图像处理方法

9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究

10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用

11、基于图像处理的检测系统的研究与设计

12、基于DSP的图像处理系统的设计

13、医学超声图像处理研究

14、基于DSP的视频图像处理系统设计

15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

近些年将遗传算法应用于图像匹配的论文？

基于遗传算法的图像匹配方法研究

基于遗传算法的图像匹配方法及其在地理信息系统中的应用

基于遗传算法的图像匹配技术在视觉SLAM中的研究

基于遗传算法的多模态图像匹配方法研究

基于遗传算法的医学图像配准研究

基于遗传算法的多源遥感图像匹配研究

基于遗传算法和粒子群优化的图像配准方法研究

基于遗传算法的人脸识别中的局部图像匹配方法研究

基于遗传算法的多特征融

(2012, AlexNet) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

上一篇文章中的LeNet-5是个广为人知的经典网络，但那是20年前提出的网络，成功的案例是解决了手写数字识别的问题，当时被广泛应用于邮局/银行的手写邮编/支票数字自动识别系统。但直到2012年之前，在这14年间，网络在图像识别领域的地位逐渐被其他分类模型如SVM取代。其中主要的原因有（事后诸葛亮......）：

经过十几年的发展，以上制约网络发展的主要限制因素一个个被解决，结果在2012年的ImageNet竞赛中，继LeNet-5之后的第二个经典网络—AlexNet横空出世。以超出第二名10%以上的top-5准确率，勇夺ImageNet2012分类比赛的冠军，从此， 深度学习 重新回到人们的视野，并一发不可收拾。

下面从一些直观的数据比较1998年的LeNet-5和2012年的AlexNet的区别：

AlexNet网络结构如下图所示：

论文中由于使用了2块GPU，将网络结构布置成了上下两部分，看着很不方便，上图是在网上找的简易版本。

下面总结AlexNet的主要特点：

3.1. 使引入Relu激活函数减轻深度网络难以训练的问题

关于网络的激活函数的讨论，SigAI公众号这篇文章总结的挺好：

另外，下面这篇论文对深度网络难以训练的问题进行了分析：

之前的网络，包括前面的LeNet-5，都使用tanh/Sigmoid作为激活函数，这类激活函数具有饱和性，在训练深层网络时会造成梯度消失问题，而AlexNet引入了非饱和的Relu激活函数，有效地缓解了梯度消失问题。

3.2. 解决深度网络的过拟合问题

一方面，近几年来，人们越来越意识到构建庞大的数据集的重要性，于是出现了像ImageNet这样超过1500万张标注，2200多种类别的数据集，ILSVRC2012中，AlexNet使用了150万张的庞大训练集，使得拥有6000万个参数的AlexNet也没出现过拟合问题；

另外，AlexNet在训练时使用了数据增强（data augmentation）策略，相当于进一步扩大了训练数据集；

，AlexNet在全连接层部分引入了一个dropout层，同样能有效防止模型出现过拟合。

3.3. 计算能力问题

尽管AlexNet的模型复杂度很大，但其利用了英伟达GPU强大的计算能力，在GPU面前，模型复杂度不是问题。

从模型的设计思路来看，其实AlexNet遵循了LeNet-5的思想，即使用交替的卷积层和池化层用于提取图像的高级语义特征，同时降低特征尺寸。然后使用全连接层/MLP作为分类层。

但是，在细节部分，ALexNet引入了很多新的元素，用于解决以上提到的网络遇到的诸多问题，使得网络开始重新散发光芒。

计算机视觉技术 计算机视觉技术论文

计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。下面是我整理了计算机视觉技术论文，有兴趣的亲可以来阅读一下!

计算机视觉技术论文篇一

计算机视觉技术的应用研究

摘 要 文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。

计算机;视觉技术;应用研究

中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01

计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。

1 计算机视觉技术

计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的、微波和线等的检测;，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。

2 计算机视觉技术在各领域的应用分析

随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。

2.1 在工业领域中的应用

工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1)产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状等。2)产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部是否在生产过程中掺进杂质等。3)产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。

2.2 在农业生产领域中的应用

该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1)对病虫害的预测预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征;第二种是从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2)对农作物生长的监测。常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判断出农作物长势。

2.3 在林业生产中的应用

该技术在林业生产中的应用主要集中在农喷洒和林木球果采集这两方面。就林业的农喷洒而言，常规的农喷洒方式易造成农的大量流失，不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算机视觉技术的应用能通过对施目标图像进行实时分析，得出具体的施量和准确的施位置，该技术指导下的施工作极大发挥了农的效果。就林木球果采集而言，该采集工作的作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集，这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具置，再结合专业机械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效率。

2.4 在农产品检测中的应用

农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产生质量上的异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上减少了对产品的损坏;通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是否成熟，有效避免了人工作下的失误。

2.5 在电力系统自动化中的应用

计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2个方面：1)在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位，实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变;在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的转变。2)在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性，必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的进一步检测。

2.6 在图书馆工作中的应用

随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。

3 结束语

通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更加广阔。

参考文献

[1]郑加强.基于计算机视觉的雾滴尺寸检测技术[J].南京林业大学学报，2009(09).

[2]沈明彼.计算机视觉技术在各领域应用的发展与展望[J].农业机械学报，2012(03).

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