發(fā)布時間：2019-09-02 06:54

【摘要】：隨著科技的進步和人類的發(fā)展,計算機視覺已經成為人工智能領域中備受關注的研究領域。物體識別作為計算機視覺中的一個相當重要的研究方向在醫(yī)學、現(xiàn)代工業(yè)、智能交通以及即將到來的無人駕駛中都有著十分廣泛的應用。所以物體識別的研究對社會的發(fā)展和人類的進步都有著重大的研究意義。深度學習是機器學習的一個重要分支,目前已成為機器學習領域的研究熱點。卷積神經網絡是深度學習中一個重要的方法,已經在圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域取得了巨大的成功。因此,本文通過深入的研究和分析,提出了基于卷積神經網絡的一般物體識別研究,本文的主要研究工作如下:1)在對現(xiàn)有的卷積神經網絡的結構分析和研究的基礎上,對目前卷積神經網絡中常用的激活函數Relu函數的優(yōu)缺點進行分析,針對Relu激活函數中的閾值為負的神經元被完全抑制的問題,設計了使用Leaky Relu作為激活函數的卷積神經網絡,實驗結果表明使用該激活函數可以有效地提高網絡的識別性能。2)在分析卷積神經網絡中常用的優(yōu)化算法--隨機梯度下降算法的優(yōu)缺點的基礎上,為了解決隨機梯度下降算法中學習率設置的難題,提出了一種基于隨機梯度下降算法的學習率自適應更新算法,詳細地描述了該算法的執(zhí)行過程。并實現(xiàn)了使用該算法的SGD--MSGD算法。通過與其它算法進行對比證明了MSGD算法不僅可以使網絡快速收斂,而且還提高了網絡學習的正確率,使網絡具有更好的收斂性。3)在分析如何有效地運用卷積神經網絡來對物體進行識別的研究下,設計并實現(xiàn)了用于物體識別的卷積神經網絡模型,并選擇MSGD算法作為優(yōu)化算法。最后通過實驗詳細的記錄了具體的物體識別正確率,通過與其它模型實驗結果對比表明,本文所設計的模型在識別正確率和收斂性均優(yōu)于其它模型。4)最后,將本文研究的內容應用到微信上,設計并實現(xiàn)了基于微信的物體識別器和數字印刷體識別器,該識別器主要包括了數據預處理模塊、神經網絡模型訓練模塊以及服務端流程設計模塊。最后通過實驗驗證了該識別器能滿足實際需求,同時也說明了本文所提算法的實用性。
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：2530776