模糊图像识别建模与实现文献综述

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1、文献综述模糊图像识别建模与实现一、前言部分目前图像识别技术应用十分广泛，在身份识别、监视系统、网络图像过滤中都有很好的应用。尤其是网络图像过滤，像一些暴力图片，色情图片等一些敏感信息进行识别，然后进行过滤。可以使我们的互联网更加健康的发展。还有像人脸识别技术，在实际应用中也有涉及，人脸识别是一种十分正确的识别技术。相信在不久的将来这些技术都会运用于我们的生产生活中。在本人的设计中虽然只是做了模糊图像识别，但在其中用到的技术则是大致相似的。下面介绍该设计中用到的技术及其相关知识。MATLAB是MatrixLaboratory（矩阵实验室）的缩写，最初是由美国CleveMoler博士

2、在20世纪70年代末讲授矩阵理论和数据分析等课程时编写的软件包由LinPack与EisPack组成，旨在使应用人员免去大量经常重复的矩阵运算和基本数学运算等繁琐的编程工作。MATLAB软件之所以成为世界最流行的科学计算与数学应用软件，是因为它有着下列强大的功能[1]。n高质量、强大的数值计算功能；n数据分析和科学计算可视化功能；n强大的符号计算功能；n强大的非线性动态系统建模和仿真功能；n灵活的程序接口功能；n文字处理功能。另外MATLAB还具有支持科学计算标准的开发放式可扩充结构和跨平台兼容的特点，已经成为科学计算、系统仿真、信号与图像处理的主流软件[2]。人工智能中涉及知识的

3、表示、获取、运用。知识的表示是将问题中涉及的内容用计算机可以接受的符号表示出来。知识的获取，则要用到机器学习，通过机器学习得到相应的知识库。知识的运用，则是通过建立的知识库去指导实践，比如一些专家系统。模式识别包含人工智能中，它不仅指感官对物体的感觉，也是人们的一种基本的思维活动。根据被识别模式的性质，可以把识别行为分为两大类：具体事物的识别，如对文字、照片、音乐、语言等周围事物的识别；抽象事物的识别，如对已知的一个论点或一个问题的理解等。人类对模式识别过程的机理目前仍然不是很清楚。对具体事物的识别主要是心理现象，对抽象事物的识别主要是思维现象。当一个人对于具体事物的认识，涉及人

4、与客观事物在人类感官中所引起的刺激之间的关系。当一个人感受到一个模式时，他把此感觉与他从自己过去的经验中得来的一般概念或线索结合起来，并作出归纳性的推理判断。由于客观事物的特征存在不同程度的模糊性，使得经典的识别方法越来越不适应客观实际的要求，模糊识别正是为了满足这一要求而产生起来的。模糊识别的模糊集方法即模糊模式识别是对传统模式识别方法即统计方法和句法方法的有用补充，就是能对模糊事物进行识别和判断，它的理论基础是模糊数学[3]。模糊模式识别就是在模式识别中引入模糊数学方法，用模糊技术来设计机器识别系统，可简化识别系统的结构，更广泛、更深入地模拟人脑的思维过程，从而对客观事物进行

5、更为有效的分类与识别。机器学习是在模糊识别中所用到的，机器学习是人工智能研究的范畴。人工智能是指让计算机能够模仿人的思维、决策去解决问题[4]。其中包括知识的表示、获取、运用。例如在模糊图像识别中，要让计算机去识别图像是清晰的还是模糊的。虽然人一样可以看出哪些图像是模糊的，但是计算机并不具有中能力。要让计算机有这样的能力，则要运用机器学习，让计算机具有判断模糊图像的能力。机器学习中首先要了解学习的概念。学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，比现在做的更好或效率更高。所谓机器学习就是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学

6、科。学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下六种基本类型：１）机械学习　学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利

7、用。系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。２）示教学习学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似，学习的任务就是建立一个系统，使它能接