Page 178 - 基于人工智能的图像识别技术研究
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基于人工智能的图像识别技术研究
Research on Image Recognition Technology Based on Artificial Intelligence
第四节 基于人工智能的图像识别发展趋势
一、深度学习在图像识别中的应用
最近这些年伴随着科技的进步以及社会的不断发展，深度学习成为人工智能
研究的重要形式，并且是当前社会热门研究的重点之一，对深度学习的研究发
展，无论是对计算机视觉领域，或是机器学习领域分析，都具有重要的影响。如
今，深度学习技术正在不断完善，其在方方面面对大众的生活产生了影响。
（一）深度学习概述
1.深度学习的原理
深度学习是Hinton等人于2006年提出的，这是一种机器学习的方式，起源于
人们深入研究人工神经智能网络的探索。传统图像识别方法，如支持向量机、小
波变换等识别方法的泛化能力不强，图像识别精度不高。深度学习以数据驱动方
式结合非线性变换，从大量的原始数据中自动提取到高层、抽象、特定语义的特
征，并完成分类任务。另外，深度学习本身也是一种对数据表象的学习方法，其
具体学习过程可以理解为：学习训练的目的是计算机通过对网络层级间的参数迭
代更新进行深度学习，并使其训练的结果无限接近真实值。训练过程中，学习路
径通过梯度的不断下降，并运用统计学方法进行有效优化。目前在社会发展历程
中，深度学习已经在计算机视觉、自动控制和自动驾驶等方面得到了充分运用，
推动了图像识别技术的发展（见图3-8）。
图 3-8 计算机中的深度学习
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