發(fā)布時(shí)間：2019-09-02 06:54

【摘要】：隨著科技的進(jìn)步和人類的發(fā)展,計(jì)算機(jī)視覺已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域中備受關(guān)注的研究領(lǐng)域。物體識(shí)別作為計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)相當(dāng)重要的研究方向在醫(yī)學(xué)、現(xiàn)代工業(yè)、智能交通以及即將到來(lái)的無(wú)人駕駛中都有著十分廣泛的應(yīng)用。所以物體識(shí)別的研究對(duì)社會(huì)的發(fā)展和人類的進(jìn)步都有著重大的研究意義。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支,目前已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中一個(gè)重要的方法,已經(jīng)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。因此,本文通過(guò)深入的研究和分析,提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般物體識(shí)別研究,本文的主要研究工作如下:1)在對(duì)現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分析和研究的基礎(chǔ)上,對(duì)目前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)Relu函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析,針對(duì)Relu激活函數(shù)中的閾值為負(fù)的神經(jīng)元被完全抑制的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了使用Leaky Relu作為激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用該激活函數(shù)可以有效地提高網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別性能。2)在分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的優(yōu)化算法--隨機(jī)梯度下降算法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,為了解決隨機(jī)梯度下降算法中學(xué)習(xí)率設(shè)置的難題,提出了一種基于隨機(jī)梯度下降算法的學(xué)習(xí)率自適應(yīng)更新算法,詳細(xì)地描述了該算法的執(zhí)行過(guò)程。并實(shí)現(xiàn)了使用該算法的SGD--MSGD算法。通過(guò)與其它算法進(jìn)行對(duì)比證明了MSGD算法不僅可以使網(wǎng)絡(luò)快速收斂,而且還提高了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的正確率,使網(wǎng)絡(luò)具有更好的收斂性。3)在分析如何有效地運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別的研究下,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了用于物體識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并選擇MSGD算法作為優(yōu)化算法。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)詳細(xì)的記錄了具體的物體識(shí)別正確率,通過(guò)與其它模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表明,本文所設(shè)計(jì)的模型在識(shí)別正確率和收斂性均優(yōu)于其它模型。4)最后,將本文研究的內(nèi)容應(yīng)用到微信上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于微信的物體識(shí)別器和數(shù)字印刷體識(shí)別器,該識(shí)別器主要包括了數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練模塊以及服務(wù)端流程設(shè)計(jì)模塊。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該識(shí)別器能滿足實(shí)際需求,同時(shí)也說(shuō)明了本文所提算法的實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183

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本文編號(hào)：2530776