Die Bilderkennung ist ein fortgesch

Die Bilderkennung ist ein fortgeschrittenes Thema in der digitalen Bildverarbeitung. Statistische, syntaktische, Fuzzy- und neuronale Netzwerkerkennungsverfahren sind derzeit häufig verwendete Bilderkennungsverfahren. Sie haben ihre eigenen Stärken und können Bilderkennungsprobleme innerhalb eines bestimmten Bereichs effektiv lösen. Zuvor wurden Bilderkennungsmethoden kategorisiert, diskutiert und implementiert. Bei der Lösung realer Probleme werden diese Methoden normalerweise in Kombination verwendet, und eine Methode wird selten vollständig allein verwendet. Beispielsweise können Fuzzy-Vektoren und Fuzzy-Matching in die statistische Erkennung eingeführt werden, um die Erkennungsraten zu verbessern. Die Fuzzy-Produktion kann in die Syntaxerkennung eingeführt werden. Fuzzy-Lernmechanismen können in die Erkennung neuronaler Netze eingeführt werden. Durch Verwendung einer Kombination von zwei oder mehr Verfahren können die Stärken voneinander ergänzt werden, die Vorteile voneinander können ergänzt werden, wodurch die Bilderkennungsrate verbessert wird. Heutzutage werden Fuzzy-Neuronale Netze nicht nur in der Unterhaltungselektronik und in industriellen Steuerungen verwendet, sondern auch in vielen Bereichen wie Systemidentifikation, Bildverarbeitung, Mustererkennung, Data Mining und Financial Engineering. Gleichzeitig wurde ein "dynamischer" D-FNN-Algorithmus für ein Fuzzy-Neuronales Netzwerk entwickelt, der während des Lernprozesses allmählich Fuzzy-Regeln bildet. Der Autor extrahierte sieben statistische Merkmale von Bildtexturen und entwickelte einen D-FNN-Klassifikator zur Klassifizierung und Erkennung von gutartigen und bösartigen Tumoren durch Experimente unter Verwendung eines einschichtigen BPN-Klassifikators und einer RBF-Klassifikatorstruktur für neuronale Netze. Ich baute ihn auf. Es kann erhalten werden.Darüber hinaus ist mit der Entwicklung der Mustererkennungsforschung die Kombination mehrerer Klassifikatoren zu einem Forschungsschwerpunkt für die Bilderkennung geworden. Insbesondere im Bereich der Zeichenerkennung gibt es viele Systeme, die Merkmale und Klassifizierer kombinieren, und die Erkennungsleistung wird erheblich verbessert. Zu den gemeldeten Methoden gehören Mehrheitsentscheidungen, lineare Gewichtung, Bayes'sche Inferenz, Evidenzinferenz, Fuzzy-Inferenz und neuronale Netzwerkkombinationen, bei denen Klassifizierungsergebnisse als neue Eingabemerkmale verwendet werden. Es gibt jedoch noch viele Möglichkeiten, dies zu tun. Mangel an einheitlicher Theorie. Es gibt auch einige Probleme im Bereich der Gesichtserkennung, z. B. wie andere Haltungsbilder bei einem Frontalbild einer Person bestimmt oder erkannt werden. Dies umfasst das Abrufen von 3D-Informationen. Diesbezüglich gibt es weltweit mehrere Berichte, die auch einer der aktuellen Hotspots für die Bilderkennungsforschung sind. Kurz gesagt, Sie können Bilderkennungsprobleme einfach mit der von Matlab bereitgestellten Bildverarbeitungs-Toolbox, Wavelet-Toolbox, Fuzzy-Logik-Toolbox und Neuronalen Netzwerk-Toolbox lösen.