1、“.....细化操作，可以得到由单像素点组成的图像轮廓，便于后续特征提取操作。基本的图像特征提取为不同的部分，从而可以在频谱中反映出原始图像的灰度级变化，便可得到图像的轮廓边缘。识别准确度高，深度学习在图像识别方面的率已经低于人类平均水平，在可预见的将来，计算机将大量代替人力进行与图像识别技术有关的活动。使用简单，易于工业化，深度学习由于不图像识别技术发展与应用论文原稿论文原稿。对图片噪声的消除可以使用不同的去噪方法，如中值滤波算数平均滤波平滑线性滤波和高斯滤波等。不同滤波器分别适用于不同情况的噪声。如椒盐噪声便适合使用中值滤波器，高斯噪声便适合使用平滑线性滤波和高斯滤波......”。

2、“.....我们需要对图像细化处理，以便获经机制来分析样本，并尽可能地对样本的特征进行更深度的学习。以图片为例，利用深度学习技术对样本的特征进行学习时，由低层特征到高层特征越来越抽象，越来越能表达语义概念。当样本输入后，首先对图像进行卷积与下采样操作，卷积和下采样操作是为了进行特征提取和选择图像的预处理和特征提取之后，我们便能够对图像进行识别分类。常用的分类器有近邻，支持向量机，人工神经网络等等。近邻算法原理是，当个样本的个最相邻的样本中大部分属于类别时，该样本也应当属于同类别。支持向量机是通过寻找支持向量，在特征空间确定最优分与强化学习结合，研究在动态环境下进行深度学习......”。

3、“.....参考文献蒋树强，闵巍庆，王树徽面向智能交互的图像识别技术综述与展望计算机研究与发展，张翠平，苏光大人脸识别技术综述中国图象图形学报，梅园，赵波，朱之丹基于直线曲线混合往往需要数百个甚至更多有标记的样本。当遇到有标记的样本难以获取或者代价太大时，深度学习就无法取得好的学习效果。并且深度学习需要十分昂贵的高性能，这使得深度学习难以平民化。目前深度学习训练速度较慢，往往需要几天甚至个月。其模型扩展性差，缺少举反的能力学习速度，同时降低学习成本，便于冷启动。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等在军事领域，有地形勘察......”。

4、“.....有交通标志识别车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解机器人无人驾驶等技术的重要基习过于依赖数据量和计算资源。对个新概念的学习，往往需要数百个甚至更多有标记的样本。当遇到有标记的样本难以获取或者代价太大时，深度学习就无法取得好的学习效果。并且深度学习需要十分昂贵的高性能，这使得深度学习难以平民化。目前深度学习训练速度较慢，往习结合，研究在动态环境下进行深度学习，提高深度学习与环境交互的能力。参考文献蒋树强，闵巍庆，王树徽面向智能交互的图像识别技术综述与展望计算机研究与发展，张翠平，苏光大人脸识别技术综述中国图象图形学报，梅园，赵波......”。

5、“.....样本稍加变化，系统性能便会迅速下降。目前的深度学习属于静态过程，与环境缺乏交互。对其的解决方案目前主要有两点针对于模型扩展性差的问题，通过引入迁移学习，研究不同任务或数据之间的知识迁移，提高模型的扩展能力学习速度，同时降低学习成本，便于冷启动。大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。本文认为研究如何在标记数据有限的情况下继续利用深度学习完成物体识别任务具有重要意义。这也是未来人工智能研究的重要方向之。同时，由于深度学习过于依赖数据量和计算资源。对个新概念的学习，可能地对样本的特征进行更深度的学习。以图片为例......”。

6、“.....由低层特征到高层特征越来越抽象，越来越能表达语义概念。当样本输入后，首先对图像进行卷积与下采样操作，卷积和下采样操作是为了进行特征提取和选择。以原始像素作为输入，础。传统图像识别技术主要由图像处理特征提取分类器设计等步骤构成。通过专家设计提取出图像特征，对图像進行识别分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识，自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖需要几天甚至个月。其模型扩展性差，缺少举反的能力，样本稍加变化，系统性能便会迅速下降。目前的深度学习属于静态过程，与环境缺乏交互......”。

7、“.....通过引入迁移学习，研究不同任务或数据之间的知识迁移，提高模型的扩展波器的指纹增强算法计算机科学，孙志军，薛磊，许阳明，王正深度学习研究综述计算机应用研究，庄福振，罗平，何清，史忠植迁移学习研究进展软件学报，高阳，陈世福，陆鑫强化学习研究综述自动化学报，作者单位山西省榆次第中学校山西省晋中市。同时，由于深度学深度学习技术可以自动学习得到较好的特征提取器。深度学习的训练过程，首先将当前层的输出作为下层的输入，进行逐层分析，使得每层的输入与输出差别尽可能小。其后，再联合优化，即同时优化所有层，目标是分类误差最小化......”。

8、“.....与强化学图像识别技术发展与应用论文原稿开。人工神经网络模仿生物大脑中的神经网络结构，通过误差反向传播不断优化参数，从而得到较好的分类效果。基于深度学习的图像识别技术般认为深度学习技术是由及其学生于年提出的，其属于人工神经网络分支。深度神经网络模仿人脑的神经机制来分析样本，并尽包括边缘角点等提取。般使用不同的特征提取算子结合相应的阈值得到这些关键点。另类在频域中进行特征提取的方法主要是通过傅里叶变换，将图像基于频率分为不同的部分，从而可以在频谱中反映出原始图像的灰度级变化，便可得到图像的轮廓边缘。在完成图像的预处理和特征提需要领域的专家知识，能够快速实现并商业化......”。

9、“.....图像识别技术发展与应用论文原稿。对图片噪声的消除可以使用不同的去噪方法，如中值滤波算数平均滤波平滑线性滤波和高斯滤波等。不同滤波主要信息，减少无关信息。细化操作，可以得到由单像素点组成的图像轮廓，便于后续特征提取操作。基本的图像特征提取包括边缘角点等提取。般使用不同的特征提取算子结合相应的阈值得到这些关键点。另类在频域中进行特征提取的方法主要是通过傅里叶变换，将图像基于频率分。以原始像素作为输入，深度学习技术可以自动学习得到较好的特征提取器。深度学习的训练过程，首先将当前层的输出作为下层的输入，进行逐层分析......”。