王劍雙 韓朝樂 丁磊 李宇

摘 要：隨著科學技術的不斷發(fā)展，深度學習和圖像識別也在不斷的進行著更深層次的研究和探索，深度學習和圖像識別是如今計算機技術領域的焦點問題，需要借用深度學習和圖像識別來對信息進行采集和過濾，這是目前計算機領域的一個熱點問題。本文對深度學習和圖像識別技術進行了簡要概述，并且針對深度學習和圖像識別技術在計算機中的應用進行了分析，希望可以對深度學習和圖像識別的發(fā)展有所幫助。

關鍵詞：深度學習；圖像識別；應用；問題分析

0引言

人工智能的發(fā)展對于社會的現(xiàn)代化和信息化起到了非常重要的作用，人工智能對人們的工作方式做了很大的改變，同時人們的生活質(zhì)量和水平都得到了很高的提升。深度學習作為人工智能的一個分支，在人工智能的發(fā)展方向上做出了很大的貢獻，同時保證了人工智能的更好發(fā)展。除此之外，需要加大深度學習的研究力度和資金投入，保證深度學習可以得到更好的發(fā)展，從而推動整個社會的信息化和現(xiàn)代化。

1圖像識別和深度學習

1.1圖像識別技術

圖像識別是根據(jù)圖像的相關信息，將數(shù)字信號轉(zhuǎn)化為計算機能夠讀取和識別的計算機信號，通過計算機的相關軟件和算法對這些信號數(shù)據(jù)進行處理，從而保證圖像識別技術能夠得到更好的支持。在計算機處理這些信號數(shù)據(jù)時，通過對這些信號進行壓縮、編碼以及各種信息處理手段之后，運用相關的算法，提升圖像的清晰度和整體的分辨率，能夠還原更加清楚的圖像數(shù)據(jù)，圖像識別技術為了提升圖像整體質(zhì)量，需要多種技術相結(jié)合，這樣才能夠保證圖像識別的質(zhì)量和速度。

1.2深度學習領域

深度學習就是根據(jù)模擬人類大腦的思考方式去對各種問題進行學習，通過相關的算法，對學習過的時間進行記錄，同時運用人類大腦的思維去解決這些問題，在通過足夠多的訓練之后，具備深度學習能力的計算機可以自行處理一些文字或者圖像信息，從而實現(xiàn)人工智能。正是因為如此，深度學習才吸引了相關學者更加深入的研究，更好的保證了深度學習的發(fā)展和進步。與此同時，很多的互聯(lián)網(wǎng)公司也對人工智能表現(xiàn)出了極大的興趣，投入了大量的資金和科研人員對人工智能進行深入研究。

1.3人工智能

人工智能技術，例如模糊邏輯等，對于系統(tǒng)數(shù)學模型，無需進行詳細的描述。人工智能技術不僅可以對圖像識別進行海量數(shù)據(jù)信息的處理，還可以對計算程序進行優(yōu)化，通過高速計算機的快速運算，解決最棘手的問題進行圖像信息的篩選。為了對圖像識別算法進行更好的優(yōu)化和升級改進，非常有必要對人工智能技術的整體情景和應用能力進行評估，對于人工智能技術的分析海量信息數(shù)據(jù)的能力以及對于數(shù)據(jù)的整體空間分析能力進行提升。人工智能中，多代理的協(xié)作分布思維，能夠更好的協(xié)作各個層次之間的管理。

2深度學習在圖像識別方面的應用

2.1深度學習在圖像去噪算法上的應用

因為外界的環(huán)境非常復雜，并且存在一些人為的影響因子，所以采集到的圖像數(shù)據(jù)在識別過程中會出現(xiàn)各種各樣的問題。為了保證圖像識別可以的得到更好的處理效果，需要對將要進行處理的圖像采取一定手段的優(yōu)化，提升圖像自身的分辨率和清晰度。從目前已有的研究成果和算法來看，基于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的圖像去噪算法能夠?qū)崿F(xiàn)一定的圖像去噪聲處理，同時可以保證圖像的分辨率和清晰度可以得到很好地提升，在圖像識別時對于圖像的數(shù)據(jù)提取有更好的保證，提前對圖像的噪聲數(shù)據(jù)進行初步的過濾和篩選。

圖像去噪聲在圖像識別領域是一個重點的研究方向，也是目前圖像識別領域的熱點研究問題之一。在圖像識別過程中，圖像的噪聲干擾是不可忽視的，所以需要有良好性能的算法對圖像的噪聲干擾進行過濾和剔除，保證圖像質(zhì)量可以得到更好的提升。

通過計算機的深度學習功能，對于圖像識別有一定的自動處理方式和自動處理能力，從而提升了圖像識別的準確度和分辨率，同時對圖像識別的準確度也有一個非常高的提升。與低信噪比的情況相比，高信噪比的圖像處理有著更好的性能，對于圖像的分辨率和圖像的整體處理能力有著非常高的提升，相關學者已經(jīng)有了初步的研究成果，可以對圖像的噪聲進行很好地過濾，提升圖像的整體分辨率。

2.2深度學習在圖像分類算法上的應用

圖像分類有很多的方式，一般都是根據(jù)圖像的特征進行提取，保證機器數(shù)據(jù)的分類，提升圖像的主要特征，對于圖像的重要信息進行標記，從而根據(jù)這些數(shù)據(jù)信息之間的關系對圖像進行分類，提升圖像的識別能力。圖像識別和深度學習兩者相結(jié)合，會有更好的性能提升，與深度學習相結(jié)合，能夠保證圖像識別算法在進行大量的圖像識別訓練之后，可以自行對圖像進行識別和分類，保證圖像識別的信息保真度。

2.3深度學習在圖像增強算法上的應用

圖像識別的必要處理是圖像增強，這是圖像識別整個過程中非常重要的一步，需要多種算法進行同時工作，對圖像的相關信息進行提取，保證圖像的信息能夠的被計算機進行記錄，保證圖像的信息數(shù)據(jù)不會出現(xiàn)丟失的情況。圖像增強能夠更好的記錄圖像的整體特征，對于圖像的識別和整體完善有著非常重要的作用，相關算法的實現(xiàn)已經(jīng)在具有深度學習能力的計算機上得以證明，對以后的圖像識別有著非常高的參考價值，同時保證了圖像處理的整體清晰度和圖像的分辨率.

2.4深度學習在圖像識別領域的問題

在當期的深度學習和圖像識別技術領域中，由于深度學習中的圖像識別技術是一個新型的發(fā)展方向，所以針對這一項技術的專業(yè)人才不能夠滿足深度學習和圖像識別相關企業(yè)的需求。相關的計算機院校應當培養(yǎng)深度學習中的圖像識別技術方向的人才，但是由于相關互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和計算機院校之間的交流和溝通不足，計算機院校對于深度學習和圖像識別相關企業(yè)的需求并不清楚，相關的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對于計算機院校培養(yǎng)的學生需要再次培訓。為了解決這個問題，需要深度學習和圖像識別領域人才的相關互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)應當和計算機院校建立良好的互動和溝通，以便學?？梢栽谂囵B(yǎng)學生的過程中做到相應的引導，從而逐步滿足該領域的人才需求，彌補深度學習中的圖像識別技術領域?qū)I(yè)人才的空缺。

3結(jié)束語

綜上所述，從目前計算機領域的整體情況來看，世界各國都已經(jīng)對深度學習和圖像識別進行了大力的支持，并且非常重視深度學習和圖像識別技術的發(fā)展情況。從計算機方面的深度學習和圖像識別技術來看，需要對計算機方面的深度學習和圖像識別技術進行整體提升，從而可以更好的迎合整體計算機的未來應用水平和應用能力。目前深度學習和圖像識別技術已經(jīng)在各個科學技術行業(yè)得到了不同程度的應用，而且取得了顯著的效果。

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作者簡介：

王劍雙，出生年月：1997.01.05，性別：男，民族：漢，籍貫：江西省上饒市，學歷：本科，研究方向：人工智能，機器學習.