基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)研究

孫妍姑

（淮南師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程系，安徽 淮南 232001）

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)研究

孫妍姑

（淮南師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)與信息工程系，安徽 淮南 232001）

圖像識別以圖像的主要特征為基礎(chǔ)，根據(jù)這些特征進(jìn)行識別和分類。通常有效提取待識別樣本的特征是一件很困難的工作。而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過非線性計(jì)算來識別圖像，相比較而言，它的特征抽取過程要簡單得多。但是，BP算法還存在許多值得探討的地方，如收斂速度慢和容易陷入局部極小等問題。為改進(jìn)BP算法存在的不足，將遺傳算法引入其中。遺傳算法具有很強(qiáng)的宏觀搜索能力，并且簡單通用，用它來完成前期搜索能較好地克服BP算法的部分缺點(diǎn)。

圖像識別；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；局部極小問題；遺傳算法

圖像識別以圖像的主要特征為基礎(chǔ)，根據(jù)這些特征進(jìn)行識別和分類。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈，而Y的中心有個銳角等。圖像識別分為特征提取和識別兩個過程，其中，特征提取是指知覺機(jī)制排除輸入的多余信息，抽出關(guān)鍵的信息，這些關(guān)鍵信息就是圖像的主要特征。當(dāng)前，圖像識別技術(shù)主要包括：匹配的圖像識別方法、句法圖像識別方法、模糊圖像識別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量的簡單基本元件——神經(jīng)元相互聯(lián)接而成的自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng)。每個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能比較簡單，但大量神經(jīng)元組合產(chǎn)生的系統(tǒng)行為卻非常復(fù)雜。與數(shù)字計(jì)算機(jī)比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)成原理和功能特點(diǎn)等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執(zhí)行運(yùn)算，而是能夠自身適應(yīng)環(huán)境、總結(jié)規(guī)律、完成某種運(yùn)算、識別或過程控制。……