【摘 要】
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随着计算机技术和互联网技术的迅速发展,每天都会产生大量的图像和视频信息,因此,如何有效的组织,处理,检索和应用这些图像信息是目前人工智能领域研究的重点。而图像识别技术作为模式识别与图像处理的主要研究内容,在许多领域具有重要的应用价值。针对传统的图像识别算法中存在的特征提取算法精度不高的问题,本文基于卷积神经网络和非负矩阵分解网络对图像的特征提取和识别方法进行了研究。论文主要工作如下:1.研究了卷积
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随着计算机技术和互联网技术的迅速发展,每天都会产生大量的图像和视频信息,因此,如何有效的组织,处理,检索和应用这些图像信息是目前人工智能领域研究的重点。而图像识别技术作为模式识别与图像处理的主要研究内容,在许多领域具有重要的应用价值。针对传统的图像识别算法中存在的特征提取算法精度不高的问题,本文基于卷积神经网络和非负矩阵分解网络对图像的特征提取和识别方法进行了研究。论文主要工作如下:1.研究了卷积神经网络的结构、特点及图像特征提取过程,总结了非负矩阵分解算法及其在核空间的扩展。2.提出了基于半非负矩阵分解网络的图像识别方法。在主成分分析网络的基础上用半非负矩阵分解算法代替主成分分析算法构造了新的滤波器组,除此之外,为了在构造过程中减小重构误差,对基矩阵进行2范数正则化。相比于主成分分析网络,该网络在三个人脸数据库和一个标准手写体数据库中明显提高了识别性能。3.提出了基于核半非负矩阵分解网络的图像识别方法。在基于半非负矩阵分解网络的基础上将半非负矩阵分解映射到核空间,进一步获取数据之间的非线性信息。相比于主成分分析网络,该网络在三个人脸数据库和一个标准手写体数据库中明显提高了识别性能。
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