图像识别中的智能算法应用综述

赵颜妹 吴涛

【摘 要】本文从图像识别中的数学问题建模，图像识别算法，以及深度学习在图像识别中的应用几个方面进行了综述，分析了目前图像识别中的较为典型的技术手段和应用领域。

【关键词】图像识别；数学建模；分类算法；深度学习

引言

随着微电子技术及计算机技术的蓬勃发展，图像识别应运而生，图像识别是研究用计算机代替人们自动地去处理大量的物理信息，从而代替人的脑力劳动。随着计算机处理能力的不断强大，图像识别从最早的文字识别、数字识别逐渐发展到人脸识别、物体识别、场景识别、精细目标识别等，所采用的技术也从最早的模板匹配、线性分类到广泛使用的深层神经网络与支持向量机分类等方法。

1.图像识别中的数学问题建模

1.1飞行器降落图像智能识别建模

在复杂地形环境下，飞行器进行下降过程，需要采集图像并且判断是否符合降落要求。在对飞行器进行最终落地点的选择时，如果降落点复杂程度较高，采集的图像中将会产生大量的训练样本数目，图像配准过程中，极大地增加了运算量，造成最佳降落点选择的准确率降低。提出了利用图像智能识别进行最佳降落点的建模。利用伪Zemike矩能够对降落点的图像形状进行准确的描述，利用Procrustes形状分析法提取最佳降落点的特征，利用Rank的融合决策法最终实现最佳降落点选择的目的。

1.2人脸面部表情图像识别的隐马尔科夫建模

人有喜怒哀乐，目前有一种利用隐马尔科夫模型的建模方法，可以实现对人脸表情中的情感进行识别。……