图像识别技术-神经网络识别方法的分析

胡菡静+王小妮+王磊+李翠

【摘要】 图像识别技术的方法主要分为统计模式识别方法、句法模式识别方法、模糊模式识别方法以及神经网络识别方法，本文在概述图像识别基本概念及基本技术的基础上，着重对图像识别中神经网络识别方法进行分析。

【关键词】 图像识别技术 神经网络识别

模式识别研究的目的是用机器来模拟人的各种识别能力—比如说模拟人的视觉与听觉能力，因此图像识别的目的是对文字、图像、图片、景物等模式信息加以处理和识别，以解决计算机与外部环境直接通信这一问题。可以说，图像识别的研究目标是为机器配置视觉“器官”，让机器具有视觉能力，以便直接接受外界的各种视觉信息。

一、图像识别系统

一个图像识别系统可分为四个主要部分：被识图像、图像信息获取、图像预处理、图像特征提取、分类判决。

二、图像识别方法

图像识别的方法很多，可概括为统计（或决策理论）模式识别方法、句法（或结构）模式识别方法、模糊模式识别方法以及神经网络识别方法。重点介绍神经网络识别方法。

2.1神经网络识别方法

2.1.1人工神经网络的组成

人工神经网络（简称ANN）是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统的结构和功能。而这些处理单元我们把它称作人工神经元。

2.1.2人工神经网络的输出

2.1.3人工神经网络的结构

人工神经网络中，各神经元的不同连接方式就构成了网络的不同连接模型。……