一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，涉及图像识别技术领域，包括：对图像数据集预处理，如自适应归一化、哈希编码标签等；按图嵌入技术编码网络结构并混合初始化权值阈值；融合算法优化特征，先粒子群初定再通道表征精细调；用训练集以改进反向传播及自适应矩估计算法训练，融合损失函数并动态调整学习率；在验证集计算多项指标评估并优化，如遗传算法搜结构、贝叶斯调学习率；将待识别图像输入优化后的网络，用集成识别方法得结果。本发明专利技术通过优化图像预处理、神经网络各环节及识别过程，提高图像质量与数据处理效率，准确确定特征，加快网络训练，全面评估优化网络，提高识别结果可靠性，提升图像识别精度和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像识别，尤其涉及一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法及系统。

技术介绍

1、图像识别技术作为计算机视觉领域的核心技术之一，在众多领域都有着广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医疗影像诊断、工业检测等。随着应用场景的日益复杂和对识别精度要求的不断提高，传统的图像识别方法面临着诸多挑战。

2、传统的图像识别方法主要基于手工特征提取和机器学习分类器。例如，通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，然后使用支持向量机、决策树等分类器进行分类。然而，这些手工特征往往需要人工设计和选择，对于复杂的图像数据，其表达能力有限，难以捕捉到图像的深层次语义信息。

3、深度神经网络的出现为图像识别带来了革命性的突破。深度神经网络具有强大的自动特征学习能力，能够从大量的图像数据中自动学习到有效的特征表示。例如，卷积神经网络(cnn)通过卷积层和池化层自动提取图像的局部特征，全连接层对这些特征进行整合和分类。然而，随着网络深度的增加，深度神经网络也面临着一些问题。

4、一方面，深度神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。大本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，在所述图像预处理步骤中：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，在所述神经网络初始化步骤中：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，在所述特征优化步骤中：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，在所述网络训练步骤中：

6.根据权利要求1所述的一种基于深...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，在所述图像预处理步骤中：

3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，在所述神经网络初始化步骤中：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其特征在于，在所述特征优化步骤中：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络优化算法的图像识别方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭舟柏，刘文静，姬传翔，闫静杰，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：