資料介紹
圖像識別是人工智能領域的一個重要方向。經過多年的研究,圖像識別技術取得了一定的研究進展。圖像識別主要包含特征提取和分類識別,而其中的特征 提取是圖像識別技術發展的瓶頸問題,直接決定著識別性能的好壞。傳統提取的 特征主要分為全局特征和局部特征,但是這些特征都是圖像底層的視覺特征,并 且需要具備一定專業知識人員進行特征的設計與選擇,這種人工設計的特征需要 經過大量的驗證后才能證明其對某一種識別任務的有效性,這也在一定程度上限 制了圖像識別技術的應用。
近年來,隨著大數據時代的來臨和計算資源越來越便宜,深度學習技術不斷 取得進展。它是一種以數據為驅動,從圖像識別任務中的大量數據來自動學習特 征。為此,本文首先對深度學習進行了研究,然后將其應用到敏感圖像識別和車 牌識別中。本文的研究內容主要包括以下幾個部分:
首先,本文深入研究了深度學習。重點研究了深度學習的特征提取,以及深 度學習中三個重要的網絡模型,分別是可以實現無監督特征學習的深度信念網絡 (Deep Belief Network,DBN),圖像識別任務中被廣泛使用的卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network,CNN),以及可以實現序列數據學習的循環神 經網絡(Recurrent Neural Network,RNN),對它們的網絡結構和訓練方法展開 深入的研究。實驗表明,深度學習網絡可以對不同的識別任務,從圖像數據中學 習分層特征,最后形成不同類別對象之間的區分性特征。
其次,提出了一種基于卷積神經網絡(CNN)的敏感圖像識別方法。該方法 分為兩個步驟:粗檢和細檢。粗檢用來快速識別出不含或含膚色區域較少的正常 圖像以及大頭照,因為大部分圖像都屬于正常圖像,這可以極大降低識別時間。 對于包含膚色較多的圖像,則進一步通過細檢識別。首先使用大量標定好的敏感 圖像和非敏感圖像訓練 CNN 分類模型,然后采用分類模型進行敏感圖像的識別。 在包含 19000 多幅圖像的數據庫上的實驗結果表明,采用本文所提出的方法識別 準確率可以達到 97.2%,遠遠高于傳統的敏感圖像識別方法。
最后,針對傳統車牌識別算法存在車牌定位、車牌校正、字符分割、字符識 別等多個過程,每個過程都會影響車牌識別率的問題,提出了一種基于卷積循環 神經網絡(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN)的車牌識別算法。 該算法包含車牌定位和車牌識別兩個部分:首先使用基于邊緣的車牌定位方法確 定圖像中車牌的候選區域,然后采用 CRNN 網絡進行車牌的訓練和識別。相對 于傳統的車牌識別技術,本文提出的算法是一種端到端的識別方法,無需進行車 牌校正、字符分割等處理,給車牌識別提供了另一種思路。實驗結果表明,車牌 整體識別正確率為 76%,車牌后六位字符的識別正確率為 91%。
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