计算智能概论(1)

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1、2013-2014-1学期《计算智能概论》课程报告姓名：小小小班级：环艺F1201学号：1212122121学院：设计艺术学院神经网络在数字识别中的应用大家都知道，一提到网络是个复杂联系的集合体，它包括多种：因特网、物联网等。复杂的网络使事物之间彼此联系，共同运作，从而把存在的问题一一解决。在这里，神经网络也不例外。神经网络：大脑中大量的神经细胞都不是孤立的，而是通过突触形式相互联系着，构成结构与功能十分复杂的神经网络系统。为了便于从结构出发模拟智能，因此必须将一定数量的神经元适当地联接成网络，从而形成多种神经网络模型。在神经网

2、络的构成结构中，存在着一种联结方式，可以解释为神经网络按照拓扑结构属于以神经元为节点，以及节点间有向连接为边的一种图，其结构大体上可分为层状和网状两大类。层状结构的神经网络是由若干层组成，每层中有一定数量的神经元，相邻层中神经元单向联接，一般地同层内的神经元不能联接，网状结构的神经网络中，任何两个神经元之间都可能双向联接。神经网络模型用于模拟人脑神经元活动的过程。其中包括对信息的加工、处理、存储和搜索等过程。它具有如下基本特点:1、神经网络具有分布式存储信息的特点。它存储信息的方式与传统的计算机的思维方式是不同的，一个信息不是存

3、在一个地方，而是分布在不同的位置。网络的某一部分也不只存储一个信息，它的信息是分布式存储的。神经网络是用大量神经元之间的连接及对各连接权值的分布来表示特定的信息。因此，这种分布式存储方式即使当局部网络受损时，仍具有能够恢复原来信息的优点。2、神经网络对信息的处理及推理的过程具有并行的特点。每个神经元都可以根据接收到的信息作独立的运算和处理，然后将结果传输出去，这体现了一种并行处理。神经网络对于一个特定的输入模式，通过前向计算产生一个输出模式，各个输出节点代表的逻辑概念被同时计算出来。在输出模式中，通过输出节点的比较和本身信号的强

4、弱而得到特定的解，同时排出其余的解。这体现了神经网络并行推理的特点。3、神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点。神经网络中各神经元之间的连接强度用权值大小来表示，这种权值可以事先定出，也可以为适应周围环境而不断地变化，这种过程称为神经元的学习过程。神经网络所具有的自学习过程模拟了人的形象思维方法，这是与传统符号逻辑完全不同的一种非逻辑非语言的方法。在神经网络研究的历史进程中，它在模式识别方面的应用一直是最活跃和最成功的领域。神经网络与它在模式识别中的应用是息息相关，密不可分的。几乎可以说，神经网络模式识别研究的发展史贯穿了

5、整个神经网络的研究历程。目前,随着计算机的迅速发展，性能价格比的不断提高，模式识别技术己经从理论探讨为主发展到大量的实际应用，人们将更多的注意力开始转向那些用于语音，图像、机器人以及人工智能等的模式识别实际问题。解决这些问题的关键是需要进行复杂而庞大的实时数据处理，而现有计算机的存贮容量及计算复杂性的局限，使得真正实时化的应用受阻。这种面向实时应用的模式识别问题促使人们开始将并行处理的神经网络应到模式识别，而神经网络模式识别技术又将模式识别实时应用推进了一大步，数字识别就是这种应用的一个很重要的领域。总之，人工神经网络在未来的相

6、关识别系统中必定会应用极广，人脸识别系统、指纹识别系统中都离不开神经网络的推进。人脸识别技术的原理我们在生活中，是以面貌、声音等特征来判断每个人，随着科学技术的发展，人工神经网络的出现，智能化的人脸识别系统出现，被用于办公、监视等领域做为识别个人的身份。人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别是一项热门的计

7、算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。人脸识别的研究范围一般主要包括以下五个方面的：(1)人脸的检测：在不同背景条件下检测出人脸存在并且确

8、定其位置.影响这一任务的因素主要有光照、噪声、面部倾斜度以及各种各样遮挡等。(2)人脸的表征：采取某种表示方式表示检测出来的人脸。一般的表示法包含代数特征、几何特征、固定特征模板、特征脸、云纹图等.(3)人脸的识别：主要是将需要识别的人脸和所存在的数据库中人脸比