基于卷积神经网络的图像识别算法.ppt

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点击添加文本,点击添加文本,点击添加文本,点击添加文本,方法选择,支持向量机（SVM）是比较经典的用于分类的机器学习方法，即使在样本数量很少的情况下，也能得到相对好的结果，并且，由于最终分类器分类超平面的确定，只与有限的几个“支持向量”有关，训练速度比较快。

卷积神经网络（CNN）是一种多层感知机，对于图像来说，相邻像素的相似度一般来说高于相隔很远的两个像素，卷积神经网络结构上的优越性，使得它可以更关注相邻像素的关系，而对相隔一定距离的像素之间的连接进行了限制。

所以，卷积神经网络的这种结构，符合图像处理的要求，也使卷积神经网络在处理图像分类问题上有天然的优越性,K最近邻算法（KNN）是无监督的学习方法，无需预先进行标注，不需要确定样本的类别，甚至无需知道所获得的数据可以分为几类。

对于类域有交叉或者重叠的分类任务更适合。

点击添加文本,点击添加文本,点击添加文本,点击添加文本,卷积神经网络,我们假设对一张32*32的彩色图片，有三个通道，所以用一个32*32*3的矩阵就能表示这样的图片，然后对该图片进行均匀分割，分割成了6*6=36张小图片，将每个独立的小图片输入神经网络，对个通道做同样的操作，最终形成特征向量。

为了保证图像局部的特征，并过滤掉那些距离较远的无关特征，采用了权值共享的策略。

所谓权值共享，就是指在图片同一位置的权重是相同的，这样做不仅仅是出于减少参数个数的考虑，还结合了图像本身的特点相邻像素间的相关关系总是大于相隔较远像素之间的关系,点击添加文本,点击添加文本,点击添加文本,点击添加文本,卷积神经网络,下采样相当于特征的降维，在降维的同时保证了一定程度的尺度不变特性。

即使经过了一定的平移和变换，对应的下采样特征可能还是相同的。

下采样保留了最重要的特征，丢弃了相对不重要的特征，不仅减少了参数的数量，还减少了过拟合的风险。

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