深度学习在图像识别中的研究与应用

　　【摘　要】随着科技的快速发展，应运而生的互联网技术给现代人们的生活和工作都带来了很大的便利，由于现代的人们都想以最快的速度获得自己想要的信息，所以图片就逐渐代替文字成为信息的主要载体，因此如果我们无法精确的获取图片所包含的内容，那就在很大程度上降低了信息获取的速度，所以如何解决此类问题的出现就显得尤为重要。图像识别技术的普及和应用是现在科技发展的大势所趋，因此研究深度学习在图像识别中的应用变得十分重要。

　　【关键词】图像识别技术；深度学习；互联网时代；研究与应用1、传统图像识别系统的概念

　　图像识别技术总本质上来讲就是运用计算机技术，对各种不同的图像进行提前处理、提取要素等工作，以此来对图像的内容和表达含义进行更深层次的理解和研究，从而对图像达到精准识别和分类的最终目的。，达到图像识别的目的。图像识别通常来说被划分成以下两个阶段，第一个是训练阶段，第二个是检测阶段，这两个阶段包含了预处理、提取特点、分类与识别出图像结果。其中比较具有代表性的传统图像识别方式有模板匹配与反向传播、小波变换与支持向量机等。

　　2、互联网时代深度学习的发展现状及优势

　　2.1深度学习的发展现状

　　对于深度学习发展现状的分析，我们可以把这个过程大体上大分成以下两个阶段，第一个阶段是浅层学习，第二个阶段是深度学习。因为浅层学习阶段，无法完成比较复杂的结构，不发解决抽象并且无法表述的难题。也正因如此，促进了相关领域的专业人员对深度学习算法的研究和分析。深度学习在发展过程中给社会上的很多领域都带来了正面的影响。比如卷积神经网络的应用，就在很大程度上促进了图像识别技术的快速发展。除此之外，引入深度学习也能对语音识别技术的正确率在最大幅度上提升，深度学习技术在交通方面的贡献也大大超过传统方法。

　　2.2深度学习的优势

　　深度学习从本质上来讲，就是一种对人工智能神经网络的相关研究，这种先进的技术十分普遍的运用在图像识别系统中，这是一种拥有很多层次感知器的复杂结构，这也是深度学习的最大优势所在。国内外相关研究向我们表明出一种现象，如果在执行任务时，对模型的构建没有达到需求的深度，其计算单元就会大大增加，因此就会使得参数和训练样本大大增多。除此之外，深度学习是在大数据时代的自主学习过程，而并不是采用人工的设计方法来取得部分相关数据，简而言之就是采用组合低层让人们获得更加直观的感受方式，以此来让计算机代替人类进行更加详细的学习。

　　3、深度学习在图像识别中的应用

　　3.1人脸识别技术

　　深度学习在图像识别系统中，使用最多的地方就是进行人脸识别，但是人脸识别技术所面临的最大困难就是怎样将各种多变因素的产生而引发的人脸变化进行有效区分。能够导致图像识别产生错误的因素有很多，比如表情、服饰和环境等多种意想不到的因素，并且这些不可控因素所产生的人脸变化在分布上属于非线性分布，而且还极具变化性，所以这对于人脸识别技术来说，如果运用传统老旧的线性模型，不容易将它们分开。深度学习在人脸识别技术的应用之广泛，可以让计算机对影响人脸识别环境的因素进行分类并加以解决，从而有效地解决这些因素引发的问题。

　　3.2交通密度实时监测

　　伴随着城市的现代化发展速度加快，我国大部分城市都面临着很严峻的交通问题，其中最不容忽视的一点就是堵车现象频发，问题严重。这种现象如果不能及时解决，就会对社会的高速发展产生非常大的阻碍，如果只是采用传统的方法，通过交警去人工疏导交通，就会大大提高交通成本，提高政府对人力资源配置的要求，还在一定程度上加大了警察工作的负担，所以，这时就需要用到深度学习图像识别技术，它可以有效地对堵车的密度进行准确检测，这样能便于有关部门在以后的交通规划和管理中，制定相应的计划和对策，从而减少城市交通的拥堵率。

　　3.3图形字符识别

　　图形字符识别技术被大范围的使用在信件邮寄、电子支票等众多不同的科技领域，同时也起到了积极的作用，取得较好的成绩。虽说这种技术能够让人们的生活更加方便，但是它也存在着一些弊端，比如图形字符识别对人工的预先处理资源能力比较依赖，这就在某种程度上导致图形和文字的识别准确性和高效性降低。在深度学习技术广泛应用和全面普及后，一些专业领域工作人员就开始采用深度学习技术对字符进行识别，这种方法使得计算机与人类之间在处理有关问题的能力方面差距逐渐缩小。

　　4、结束语

　　由上述讨论可知，在当今社会，无论是哪个行业，都已经开始普遍应用深度学习技术，深度学习也向人们展示了独特的成绩，取得了良好的效果，其中应用效果最为显著的就是在社会各领域的图像识别应用中。深度学习最主要概念就是对不同学习样本所存在的内在运行方式和其层次进行有理化表达，而它的产生也是为了让计算机拥有像人类一样的分析能力和学习能力，能够在工作和生活中对文字、图像等数据进行准确的认知，并进行识别，所以说深度学习是一个比较复杂的电脑学习算法。综上所述，本文对于深度学习在图像识别中的应用进行多方面分析和研究，重点阐述了深度学习的应用优势和范围，以此来加速我国图像识别技术的大面积普及应用和发展。

　　参考文献：

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