基于深度學習的圖像識別技術研究綜述

1、圖像識別過程

圖像預處理主要是為了消除干擾，增強目標圖像信息，更好地進行圖像特征提取。

2、常見的預處理方法

（１）灰度化：將 ＲＧＢ圖像改為灰度圖像，主要有分量法、加權平均法等；
（２）幾何變換：主要通過插值法對圖像進行空間變換，減少圖像誤差信息；
（３）圖像增強：增強目標圖像信息，包括灰度變換法、直方圖修正以及濾波等方法。

傳統的圖像識別方法需要人為提取圖片特征，識別精度依賴于特征提取的準確度。它的圖像特征提取方法包括ＳＩＦＴ、ＨＯＧ 以及ＳＵＲＦ等，圖像分類技術包括 ＫＮＮ、ＳＶＭ 以及樸素貝葉斯等分類算法。

3、圖像識別的深度學習網絡模型

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于深度学习的图像识别技术研究综述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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