深度学习方法在图像处理中的应用与研究(总结)

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1、深度学习方法在图像处理中的应用与研究1.概述和背景12.人脑视觉机理33.深度学习的基本思想64.深度学习的常用方法75.总结与展望9深度学习方法在图像处理中的应用与研究1.概述和背景ArtificialIntelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”）

2、在1950年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。但是自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是，DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。在实际应用

3、中，例如对象分类问题如对象的分类(对象可是文档、图像、音频等)，我们不得不面对的一个是问题是如何用数据来表示这个对象，当然这里的数据并非初始的像素或者文字，也就是这些数据是比初始数据具有更为高层的含义，这里的数据往往指的就是对象的特征。例如人们常常将文档、网页等数据用词的集合来表示，根据文档的词集合表示到一个词组短语的向量空间(vectorspacemodel,VSM模型)中，然后才能根抓不同的学习方法设计出适用的分类器来对目标对象进行分类;又如在图像处理中，像素强度的集合的表示方法可以最初浅的表示一幅图像，这也是我们视觉意义上的图像，一可是由于各种原因人们提出了更高层的语义的特征，如SIF

4、T为经典的几何特征、以LBP为经典的纹理特征、以特征脸为经典的统计特征等，像SIFT，特征在很多图像处理的应用中突显出其优越性，因此特征选取得好坏对于实际应用的影响是很深刻的。因此，选取什么特征或者用什么特征来表示某一对象对于解决一个实际问题非常的重要。然而，人为地选取特征的时间代价是非常昂贵，另外劳动成本也高，而所谓的启发式的算法得到的结果往往不稳定，结果好坏经常是依靠经验和运气。既然如此，人们自然考虑到自动学习来完成特征抽取这一任务。DeepLearning的产生就是缘于此任务，它又被称为无监督的特征学习(UnsupervisedFeatureLearning)，一显然从这个名称就可以知

5、道这是一个没有人为参与的特征选取方法。深度学习(DeepLearning)的概念是2006年左右由GeoffreyHinton等人在《science》上发表的一篇文章((Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks》》提出来的，主要通过神经网络(NeuralNetwork9NN)来模拟人的大脑的学习过程，希望借鉴人脑的多层抽象机制来实现对现实对象或数抓(图像、语音及文木等)的抽象表达，整合特征抽取和分类器到一个学习框架下，特征的抽取过程中应该尽量少地减少人为的干预。深度学习是通过大量的简单神经元组成，每层的神经元接收更低层的神经元的输入，

6、通过输入与输出之间的非线性关系，将低层特征组合成更高层的抽象表示，并发现观测数据的分布式特征。通过自下而上的学习形成多层的抽象表示，并多层次的特征学习是大连理卜大学硕十学位论文一个自动地无人工干预的过程。根据学习到的网络结构，系统将输入的样本数据映射到各种层次的特征，并利用分类器或者匹配算法对顶层的输出单元进行分类识别等。92.人脑视觉机理研究表明，哺乳动物的大脑皮层，处理输入信息时是采用了一种分层机制，信息从感知器官输入后，经过多层的神经元，在经过每一层神经元时，神经元会将能够体现对象本质的特征抽取出来，然后将这些特征继续传递到下一层神经元上，同样地，后继的各层神经元都是以类似的方式处理和

7、传递信息，最后传至大脑。深层的人工神经网络的诞生很大程度上受这一发现的启示，即构建一种包含多层结点，并且使得信息、得以逐层处理抽象的神经网络。换言之，哺乳动物的大脑是以深度方式组织的，这一类深层的结构组织里的每一层会对于输入进行不同层次的信息处理或者抽象表示，因此，实际生活中，层次化的方法经常被用于表示一些抽象的语义概念。与哺乳动物一样，人类的大脑处理信矛息时也是采用逐层传输和表达的方式，人脑的初级视觉系统，