【摘 要】
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图像识别技术主要包括图像的特征提取和分类识别,其中特征提取是关键环节,决定了识别性能的好与坏。深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对数据进行逐层的特征提取,建
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图像识别技术主要包括图像的特征提取和分类识别,其中特征提取是关键环节,决定了识别性能的好与坏。深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对数据进行逐层的特征提取,建立模型。将深度学习应用到图像识别中,能够进一步提高图像识别的准确性。本文阐述了深度学习的背景和基本原理,对深度学习中不同的特征提取算法模型进行了剖析,对各算法模型的优缺点和识别效率进行了归纳总结,并展望了深度学习在图像识别领域未来的发展方向。
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