深度学习在图像识别中的研究与应用

被引:14
作者
王颢
机构
[1] 南京邮电大学通达学院
关键词
图像识别; 深度学习; 神经网络;
D O I
10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.24.13
中图分类号
TP391.41 []; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
080203 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
图像识别是计算机视觉领域的关键技术之一,目前已应用到各类生活场景中。随着图像的分辨率日益增大,传统的图像识别算法已无法完成高分辨率图像的处理。深度学习技术作为人工智能领域的研究热点,能够完成大规模的矩阵运算,推动了图像识别领域的发展,具有非常广阔的应用前景。本文详细介绍了深度学习在图像识别领域中的经典算法以及研究进展。
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[7]  
Reducing the Dimensionality of Data with Neural Net-works. G.E.Hinton,R.R.Salakhutdinov. Science . 2006
[8]  
模式识别[M]. 西安电子科技大学出版社 , 张向荣, 2019
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