文件名称：国内外的研究现状-easyarm-imx28硬件手册
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更新时间：2024-06-27 09:17:06
图像识别
1.1 课题的研究背景和意义 21 世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是信息 传输的主要载体。正是因为图像带给人们的相关信息，使得图像识别技术随着计 算机技术、多媒体技术的飞速发展取得了长足的进步。 自 80 年代开始，国际学术界开始了关于神经网络理论与技术的研究热潮，一 些著名学者断言，神经网络技术应用将成为 21 世纪的核心技术。目前，神经网络 已经成为图像识别的一个重要的研究方向，无论是在国外还是国内，其研究者和 热心的支持者已越来越多，研究也越来越深入，学术论文的发表数以千计，应用 成果迭出。例如：利用气象卫星的云图图像预测天气，智能交通系统中的车牌识 别、遥感图像分析、医疗病变图像的计算机诊断等这些都属于图像识别系统的应 用范畴。所以随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，对通过机器视觉设备 所获得的图像识别和分类已成为当前的迫切需要。 传统的图像识别技术 [1] ，很多是基于大规模计算的基础之上的，在运算量和运 算精度之间存在着不可调和的矛盾。因人工神经网络技术其分布式信息存储和大 规模自适应并行处理满足了对大数据量目标图像的实时处理要求，其高容错性又 允许大量目标图像出现背景模糊和局部残缺。相对于其他方法而言，利用神经网 络来解决图像识别问题有 3 个优点：1）神经网络对问题的先验知识要求较少；2） 可以实现对特征空间较为复杂的划分；3）适用于高速并行处理系统来实现。图像 识别理论的发展与计算机科学的发展是分不开的，人们在研究中发现计算机科学 随着超大规模集成电路(VLSI)技术日新月异的发展，虽然取得了惊人的成就，但 要它直接感知声音、文字、图像等外界信息仍然十分困难。因此，需要以人工智 能、神经网络为核心开辟新的研究领域来解决这一难题，开展神经网络图像识别 理论的研究就显得尤为重要。 1.2 国内外的研究现状 图像识别是人工智能的一个重要方面，在现代自动控制技术及第五代电子计算 机中都占有极重要的地位。它创始于五十年代后期，在六十年代初开始崛起，仅 仅二十多年已受到许多学科的广泛重视，并在科研与工业生产中得到了应用。其 含义是利用计算机对图像进行加工处理，以得到某些预期的效果，并从中提取有 用信息，实现人对事物或现象的分析、描述、判断和识别。图像识别的发展经历 了三个历史阶段:文字识别，图像信息处理和识别及物体识别。 多数的图像识别技术成功的应用在相对简单(或对识别环境有严格限制)的领 域，并且基本上是二维的。当前图像识别所面临的主要问题有如下几个方面 [29] ： 首先，完成一幅图像的识别一般需要经过许多不同的处理过程，图像识别正是 这些过程综合作用的结果。然而，至今还没有一个普遍的原理来指导这些过程在 完成特定任务时应该如何组织和搭配。