基于深度学习的图像特征识别方法研究

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1、？单位代镜１０１４４分类号Ｔ＾？ｌ＾滿号、．．．’打．．成．．１硕±学位论文题ｇ基：ｆ添度ｆ习騎固儀舒征说刮巧辛研氣橋巧研究生姓名群＞Ｗｂ每狱１為意斯系馬业（届模）导师姓名３同论文完成日期：ＷＭｆ矮娘化＾欠妻ＳｈｅｎｙａｎｇＬｉｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｍＢｍＳｍｍ沈阳理王大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本出，人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指，本论文不包含任并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内

2、容外成果。对本文的研究做出重要何其他个人或集体己经公开发表的作乱。１本人完全意识到本＝＾＾贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：辉觸日期；Ｗ《年＾月步日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解沈阳理工大学有关保留、使用学位论文送交学的规定，即；沈阳理工大学有权保留并向国家有关部口或机构被查阅和借阅。本人授化阳理工位论文的复印件和磁盘，允许论文＾大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。）适书用本授权（保密

3、的学位论文在解密后签：巧教名；指导师位论文名底去作者签学谭东期飛：日：日期分类号：TP391.4密级：ＵＤＣ：004.93编号：工学硕士学位论文基于深度学习的图像特征识别方法研究硕士研究生：谭龙田指导教师：魏英姿教授学科、专业：模式识别与智能系统沈阳理工大学2016年3月分类号：TP391.4密级：ＵＤＣ：004.93编号：工学硕士学位论文基于深度学习的图像特征识别方法研究硕士研究生：谭龙田指导教师：魏英姿教授学位级别：工学硕士学科、专业：模式识别与智能系统所在单位：自动化与电气工程学院论文提交日期：2015年12月10日论文答辩日期：2016年3月10日

4、学位授予单位：沈阳理工大学ClassificationIndex:TP391.4U.D.C:004.93AThesisfortheDegreeofM.Eng.ResearchonImageFeatureRecognitionMethodbasedonDeepLearningCandidate:TanLongtianSupervisor:Prof.WeiYingziAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:PattenRecognitionandArtificialIntelligentDateofSu

5、bmission:December，2015DateofExamination:March，2016University:ShenyangLigongUniversity摘要随着图像资源的易得和丰富，在现代生产和智能生活等多个领域，图像使用正变得日益普遍和重要。传统识别方法使用特征单一、对像素间复杂关系的表现力不足，已不能满足日渐多样的图像特征识别需求。深度学习方法能够自动学习、深度挖掘并综合利用多特征信息，因此，将深度学习应用到图像特征识别领域，可显著提高特征识别的有效性。深入分析深度网络挖掘图像信息的机制、判断影响深度学习算法性能的因素、探寻深度网络解决实际问题的

6、方法和途径，是本研究的重点内容。利用深度学习基本理论，设计了基于稀疏自编码深度学习网络，能够有效学习用于图像重构的基元特征。通过这些基元特征的稀疏性组合，实现对原图像有用信息的去冗余抽象，这种抽象结果能更好地提高图像特征识别性能。通过对手写体数字图像的实验，验证深度网络稀疏重构原图像的特点。通过控制变量法，研究影响深度网络图像特征识别效果的相关因素。实验表明，网络层数和层神经元数量等因素，呈现“设置过多或过少都会降低图像特征识别准确率”的钟型曲线特点。以单玉米籽粒图像为实验对象，研究了籽粒完整性特征的深度学习识别方法。实验通过稀疏自编码和深度卷积两种深度网络实现，两者

7、都取得了超过95%的识别准确率，明显高于传统单隐层反向传播网络71.93%的识别准确率。此外，通过对二者训练时的研究分析，可以看出稀疏自编码网络的学习训练速度更快，更容易满足实时性的需求。通过系列实验证明，深度学习网络更适合解决大规模图像的特征识别问题。本文设计的稀疏自编码深度学习网络，具有识别效果好、网络学习训练速度快的特点。将其应用于玉米籽粒图像完整性特征识别领域，能够兼顾精度和速度的需求。关键词：深度学习；图像特征识别；玉米籽粒完整性；稀疏自编码AbstractImageresourcesarebecomingmoreaccessibleand