神经网络照片解读下载,神经网络识别图像原理

如何通过人工神经网络实现图像识别

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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-LayerFeedforwardNetwork）(简称BP网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。

这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP神经网络BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff算法所规定的。

backpropagation就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k个模式对，输出层单元的j的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i的加权输入为该单元的实际输出为函数f为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：a.计算同一层单元的误差；b.修正权值和阈值；c.返回（2）二、BP网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。

增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。

神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：①有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。

特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。

②无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。

此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。当BP网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。

其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。

由于BP网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。

例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。

在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。

从实验数据库中选择0～9这十个数字的BMP格式的目标图像。图像大小为16×8像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60个图像样本。

将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构本试验采用三层的BP网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8个。隐含层选24个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。

输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10个模式，所以输出层神经元选择10个，10个神经元与10个模式一一对应。

3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')这里numdata为训练样本矩阵，大小为128×40，targets为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。

newff(PR,[S1S2…SN],{TF1TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB函数库中建立一个N层前向BP网络的函数，函数的自变量PR表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pminmax];S1~SN为各层神经元的个数；TF1~TFN用于指定各层神经元的传递函数；BTF用于指定网络的训练函数；BLF用于指定权值和阀值的学习函数；PF用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。

设置训练参数net.performFcn = 'sse'; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B为测试样本向量集,128×20的点阵。

D为网络对训练样本的识别结果，A为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

BP神经网络训练生成的图片解释，急求。

那这张呢，到了最大迭代次数了，可是还是收敛不到指定的精度rfid。出现的情况就是像图上一样，均方误差达到0.00128左右的时候就无法继续下去了，误差梯度总是反复，先下降，一会又缩回去了。

即使我把迭代次数设置到10000次均方误差也就稳定在0.00128左右了，主要是误差梯度总是不停的反复，这是为什么呢？是收敛失败吗？

人工智能通过一张照片就能够猜测出他的性取向？

根据最新研究，人工智能可以基于人们脸部照片准确猜测出他们的性取向，这表明机器人可能比人类更擅长“发现同性恋者”。

斯坦福大学的研究发现，计算机算法可以正确区分出男同性恋者和直男，准确率高达81%，而对于女同性恋者和正常女性，则为74%。

这一发现引起了性取向的生物学起源问题，面部识别技术的道德问题，以及这种软件侵犯人们隐私或被滥用于反对LGBT目的的可能性。

这一研究发表于《人格与社会心理学杂志》上，并首次由《经济学人》报道，该研究中测试的机器智能，则是基于男性和女性公开发布在美国某一约会网站的面部照片，样本数量超过3.5万张。

研究人员MichalKosinski和YilunWang使用“深度神经网络”从图像中提取特征。

研究发现，同性恋男女往往具有“性别非典型”特性，表情和“装扮风格”，本质上就是男同性恋者外貌更女性化，反之亦然。数据同时还发现了一个特定的趋势，比如男同性恋者比直男拥有更狭窄的下巴，长鼻子和大额头。

相比直女，女同性恋者的下巴更宽大，额头较小。人类的判断结果显然与算法的准确率相去甚远，大体上对男性的性取向判断准确率只有61%，而女性只有54%。

每当软件检查一个人的五张照片时，准确率会更高——男性91%，女性83%。作者写道，广义上讲，这意味着“算法面部解读比人类大脑可以感知和解释更多关于性取向的信息。

”文中指出，研究结果为“性取向源于先天的特定激素暴露”这一理论提供了“强有力的支持”。也就是说，同性恋是天生的，与周围人格格不入并不是人们自己所能控制的。

机器算法对于女性同性恋者的低准确率同时也佐证了“女性性取向更加易变”的观点。

虽然研究结果在性别和性取向方面具有明确的界限——然而有色人种并没有纳入到研究范围，同时也没有考虑到变性人和双性恋者，即便如此，AI带来的影响仍十分巨大且令人震惊。

监狱社交媒体网站和政府数据库中存储有数十亿张的人类面部照片，研究人员认为，公共数据可能会不经个人同意而直接被用于检测人们的性取向。

当配偶怀疑自己被骗婚时，他/她很可能会使用这一技术来检测对方的性取向，或者青少年使用该算法来分析自己或同伴的性取向，这些都将在意料之中。

更可怕的是，很有可能，坚持检举LGBT人群的政府可以对目标人口使用这项技术。考虑到它可能会引起不当的应用，构建这类软件并公开之本身便具有争议。

但是研究的作者表示，技术已经存在，其能力应该被公众知晓，这样政府和公司才能够主动考虑隐私风险以及对保障和法规的需求。“这当然很令人不安。

就像任何新工具一样，如果陷入错误的人之手，它可以被用于邪恶的目的，”多伦多大学心理学副教授NickRule说，“如果你能够根据他们的外貌对他们进行分析归类，进而识别他们并向之伸以罪恶之后，想想都很可怕。

”但Rule依然认为开发和测试这项技术很有必要：“作者们所做的一件事就是让人们知道这项技术究竟有多可怕。如今我们已经知晓，接下来该做的就是思考如何保护我们自己。

”根据斯坦福大学发言人的回应，Kosinski暂不方便接受采访。Kosinski教授以在心理测试分析方面的研究工作而闻名，包括使用Facebook的数据来归纳个人性格。

特朗普的活动和英国退欧支持者都对目标选民采用了类似的工具，引起了人们对在竞选中利用个人数据的担忧。

在斯坦福的这项研究中，作者们还指出，人工智能可用于探索面部特征与其他一系列现象之间的联系，比如政治观点、心理状况或个性。这种类型的研究进一步引发了类似于科幻电影“少数派报告”中所描绘的可怕场景的担忧。

在影片中，仅因为有犯罪可能性，人们就会被捕入狱。

“只要有足够多的数据，AI可以告诉你关于任何人的一切，”面部识别公司Kairos的首席执行官BrianBrackeen说道，“问题是作为一个社会，我们需要知道吗？

”Brackeen称赞斯坦福在性取向方面的数据“准确率高的惊人”，同时他也表示，随着机器学习越来越普遍，越来越先进，我们需要极大地关注隐私并开发工具来防止机器学习被滥用。

Rule担心，基于机器对人类面部的解读，AI很有可能会不断地被用于歧视人类，他说：“我们所有人都应该对此保持高度警惕。”

matlab BP神经网络 performance 图这五条线的详细解释

图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。

特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。BEST虚线表示当BP网络被训练到第八代时，BP训练结果是最佳的。

GOAL虚线是在编程或直接使用MATLAB的ANN工具箱训练此BP时设置的网络容量训练停止目标（一个）。

扩展资料：BP（BackPropagation）神经网络是由Rumelhart和McCelland领导的一组科学家于1986年提出的。

BP（BackPropagation）是由反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是使用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络可以学习并存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事先揭示描述这些映射关系的数学方程式。

BP网络的学习规则是使用最速下降法，并通过反向传播来不断调整网络的权重和阈值，以最小化网络的平方误差之和。BP神经网络模型的拓扑包括输入层，隐藏层和输出层。

如何用神经网络识别图片中的个数？

您的问题可以作为目标检测问题。目标检测目前有很多开源的模型可以使用，如有有自己的数据集需要用自己的数据集再训练一下，叫做迁移学习。

使用模型就需要用到深度学习框架，推荐您可以使用以下飞桨，百度出品的深度学习框架。飞桨PPDB。

Matlab BP神经网络训练图结果怎么看，不会看

1、Redis和Memcached都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。

不过Memcached还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等；2、Redis不仅仅支持简单的K/V类型的数据，同时还提供List，Set，Hash等数据结构的存储；3、虚拟内存–Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的Value交换到磁盘；

卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

没有卷积神经网络的说法，只有卷积核的说法。电脑图像处理的真正价值在于：一旦图像存储在电脑上，就可以对图像进行各种有效的处理。

如减小像素的颜色值，可以解决曝光过度的问题，模糊的图像也可以进行锐化处理，清晰的图像可以使用模糊处理模拟摄像机滤色镜产生的柔和效果。用Photoshop等图像处理软件，施展的魔法几乎是无止境的。

四种基本图像处理效果是模糊、锐化、浮雕和水彩。ß这些效果是不难实现的，它们的奥妙部分是一个称为卷积核的小矩阵。这个3*3的核含有九个系数。

为了变换图像中的一个像素，首先用卷积核中心的系数乘以这个像素值，再用卷积核中其它八个系数分别乘以像素周围的八个像素，最后把这九个乘积相加，结果作为这个像素的值。

对图像中的每个像素都重复这一过程，对图像进行了过滤。采用不同的卷积核，就可以得到不同的处理效果。ß用PhotoshopCS6，可以很方便地对图像进行处理。

模糊处理——模糊的卷积核由一组系数构成，每个系数都小于1，但它们的和恰好等于1，每个像素都吸收了周围像素的颜色，每个像素的颜色分散给了它周围的像素，最后得到的图像中，一些刺目的边缘变得柔和。

锐化卷积核中心的系数大于1，周围八个系数和的绝对值比中间系数小1，这将扩大一个像素与之周围像素颜色之间的差异，最后得到的图像比原来的图像更清晰。

浮雕卷积核中的系数累加和等于零，背景像素的值为零，非背景像素的值为非零值。照片上的图案好像金属表面的浮雕一样，轮廓似乎凸出于其表面。

要进行水彩处理，首先要对图像中的色彩进行平滑处理，把每个像素的颜色值和它周围的二十四个相邻的像素颜色值放在一个表中，然后由小到大排序，把表中间的一个颜色值作为这个像素的颜色值。

然后用锐化卷积核对图像中的每个像素进行处理，以使得轮廓更加突出，最后得到的图像很像一幅水彩画。我们把一些图像处理技术结合起来使用，就能产生一些不常见的光学效果，例如光晕等等。希望我能帮助你解疑释惑。

基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么？

本质上是模式识别，把现实的东西抽象成计算机能够理解的数字。如果一个图片是256色的，那么图像的每一个像素点，都是0到255中间的一个值，这样你可以把一个图像转换成一个矩阵。如何去识别这个矩阵中的模式？

用一个相对来讲很小的矩阵在这个大的矩阵中从左到右，从上到下扫一遍，每一个小矩阵区块内，你可以统计0到255每种颜色出现的次数，以此来表达这一个区块的特征。

这样通过这一次“扫描”，你得到了另一个由很多小矩阵区块特征组成的矩阵。这一个矩阵比原始的矩阵要小吧？那就对了！

然后对这个小一点的矩阵，再进行一次上面的步骤，进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个1维乘1维的矩阵，这就是一个数字。

而不同的图片，比如一个猫，或者一个狗，一个熊，它们最后得到的这个数字会不同。

于是你把一个猫，一个狗，一个熊都抽象成了一个数字，比如0.34，0.75，0.23，这就达到让计算机来直接辨别的目的了。

人脸，表情，年龄，这些原理都是类似的，只是初始的样本数量会很大，最终都是通过矩阵将具体的图像抽象成了数字，因为计算机只认识数字。但是抽象的函数，会有所不同，达到的效果也会不同。