Deep learning toolbox(深度学习工具箱)

Github中的Deep learning toolbox

https://https://www.sodocs.net/doc/215184621.html,/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox#deeplearntoolbox

深度学习工具箱包括Deep Belief Nets(DBN), Stacked Autoencoders (SAE堆栈式自动编码器)，Convolutional Neural Nets (CNN卷积神经网络)，Convolutional Autoencoders (CAE卷积自动编码器) and vanilla Neural Nets(？神经网络).

深度学习是机器学习的一个新的分支,着重学习深层次化模型的数据,其灵感来自于人类大脑的明显深(分层,分层)架构。Learning Deep Architectures for AI(人工智能深结构学习)这篇文章很好地概述了深度学习的理论。

作为非正式的介绍，可以看一下以下Geoffrey Hinton(杰弗里辛顿)和Andrew Ng.(吴恩达)

神经网络的下一代（辛顿2007）

深度学习的近代发展（辛顿2010）

非监督特征学习和深度学习（吴恩达2011）

如果你的研究中要使用到深度学习工具箱，请引用Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data这篇文章。

目录包含在工具箱内

NN/ - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks

NN/- 前馈反向传播神经网络模块

CNN/ - A library for Convolutional Neural Networks CNN/-卷积神经网络模块

DBN/ - A library for Deep Belief Networks

DBN/-深度信念网模块

SAE/ - A library for Stacked Auto-Encoders

SAE/-堆栈式自动编码器模块

CAE/ - A library for Convolutional Auto-Encoders

CAE/-卷级自动编码器模块

util/ - Utility functions used by the libraries

util/-模块所使用的实用函数

data/ - Data used by the examples

data/-用于例子的数据

tests/ - unit tests to verify toolbox is working

tests/- 验证工具箱正常工作的单元测试

For references on each library check REFS.md

对每个库引用核对REFS.md文件

安装

1.下载放到matlab安装后文件中的toolbox中

2.file-set path-add with subfolder注：选择move to top

毕业论文计算机手写数字识别技术完整版

毕业论文计算机手写数 字识别技术 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

合肥学院 2007届毕业设计（论文） 基于模板匹配算法的字符识别系 设计（论文）题 目 统研究与实现 院系名称计算机科学与技术系 专业（班级）计算机科学与技术 2003级1班 姓名（学号）宋飞（0） 指导教师赵大政 系负责人袁暋 二O O七年五月二十三日 摘要 自从计算机问世以来，让机器具有模式识别能力一直是计算机科学家们的努力方向。研究表明，对视觉和听觉信息的处理过程，不仅仅是一个感知过程，也是一个认知过程。因此，研究模式识别，是理解人类智能的本质的重要途径。字符识别是一个传统和典型的模式识别问题，脱机手写数字识别是一个典型的大类别的模式识别问题。手写体数字具有不同字符字型相差不大、相同字符有多种不同写法、数字没有上下文关系等等特点，使得脱机手写体数字识别成为识别领域最大的难题和最终的目标。在这种大类别识别的研究中，传统上大多采用模板匹配的方法来解决问题。而在模板匹配算法中，得计算其特征值。图像需要经过二值化，细化等预处理。 关键字模板匹配；特征值；细化；二值化 ABSTRACT Since computer appeared, it has been an effort direction for scientist to let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligence

基于深度的图像修复实验分析报告

基于深度的图像修复实验报告

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2

基于深度的图像修复 一.实验目的 1、学会单幅图像的修补 2、学会结合彩色图像和深度图像的图像修补 二.实验原理 1图像修补简介----单幅图像修补 图像中常有缺失或者损坏的部分，即空白区域或者有误的区域。图像修补就是根据这些区域周围的信息完成对空白区域的填充，以实现图像的恢复。 基本方法 图像修补的基本方法示例

示例方法2 选取空白点周围的一片区域，对区域内的参考点进行加权求和，其结果用于对空白点的修补。若所选窗口太小，即窗口中无参考点，则将窗口扩大。 2图像修补简介----利用深度图的图像修补 1图像的前景与背景

实际场景中存在前景与背景的区别，前景会遮挡背景，而且前景与背景往往差距比较大。 2深度图 用于表示3D空间中的点与成像平面距离的灰度图。0~255表示，灰度值越大，表示场景距离成像平面越近，反之，灰度值越小，表示场景距离成像平面越远。 前景的灰度值大，背景的灰度值小。 如下左彩色图，右深度图 3普通的图像修补区分不了图像的前景和背景，简单的加权求和填补空白点的方法会导致前景和背景的混杂。引入深度图之后，可以利用深度图区分图像的前景和背景，在对背景进行修补的时候，可以利用深度图滤除那些前景参考点的影响，从而使背景的空白点只由背景点加权求和得到，前景亦然。

三.实验步骤 1读入一个像素点，判断其是否为空白点。 2若不是空白点，则跳过该点，判断下一个点。 3若该点是空白点，则用前面所述的方法进行加权修补。 4对图像中的每一个点都进行如此处理，直至全图处理完毕，则图像修补完成。 四.实验要求 1独立编码完成实验单幅图像修补利用深度图的图像修补。 2 比较实验结果的差别，并分析原因，完成实验报告。 五.用MATLAB编写实验代码 对于单幅图像以及结合深度图像的修补，其实区别就是是否考虑了深度图像的灰度权重（其实就是0和1），虽然效果图区别很小，但是通过深度图还是可以反映出其立体三维空间的。为了能较好的对比，我把两种方法的比较融合在一条件语句中，在下面的深度图像代码中用红色字体标注。同时深度图像变量用绿色字体标注。

图像识别技术的研究现状论文

图像识别技术研究现状综述 简介： 图像识别是指图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。图像识别技术是以图像的主要特征为基础的，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。图像在人类的感知中扮演着非常重要的角色，人类随时随处都要接触图像。随着数字图像技术的发展和实际应用的需要，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出是一幅完整的图像，而是将经过图像处理后的图像，再经过分割和描述提取有效的特征，进而加以判决分类，这就是近20年来发展起来的一门新兴技术科学一图像识别。它以研究某些对象或过程的分类与描述为主要内容，以研制能够自动处理某些信息的机器视觉系统，代替传统的人工完成分类和辨识的任务为目的。 图像识别的发展大致经历了三个阶段：文字识别、图像处理和识别及物体识别：文字识别的研究是从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，并从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设备。图像处理和识别的研究，是从1965年开始的。过去人们主要是对照相技术、光学技术的研究，而现在则是利用计算技术、通过计算机来完成。计算机图像处理不但可以消除图像的失真、噪声，同时还可以进行图像的增强与复原，然后进行图像的判读、解析与识别，如航空照片的解析、遥感图像的处理与识别等，其用途之广，不胜枚举。物体识别也就是对三维世界的认识，它是和机器人研究有着密切关系的一个领域，在图像处理上没有特殊的难点，但必须知道距离信息，并且必须将环境模型化。在自动化技术已从体力劳动向部分智力劳动自动化发展的今天，尽管机器人的研究非常盛行，还只限于视觉能够观察到的场景。进入80年代，随着计算机和信息科学的发展，计算机视觉、人工智能的研究已成为新的动向 图像识别与图像处理的关系： 在研究图像时，首先要对获得的图像信息进行预处理（前处理）以滤去干扰、噪声，作几何、彩色校正等，以提供一个满足要求的图像。图像处理包括图像编码，图像增强、图像压缩、图像复原、图像分割等。对于图像处理来说，输入是图像，输出（即经过处理后的结果）也是图像。图像处理主要用来解决两个问题：一是判断图像中有无需要的信息；二是确定这些信息是什么。图像识别是指对上述处理后的图像进行分类，确定类别名称，它可以在分割的基础上选择需要提取的特征，并对某些参数进行测量，再提取这些特征，然后根据测量结果做出分类。为了更好地识别图像，还要对整个图像做结构上的分析，对图像进行描述，以便对图像的主要信息做一个好的解释，并通过许多对象相互间的结构关系对图像加深理解，以便更好帮助和识别。故图像识别是在上述分割后的每个部分中，找出它的形状及纹理特征，以便对图像进行分类，并对整个图像做结构上的分析。因而对图像识别环节来说，输入是图像（经过上述处理后的图像），输出是类别和图像的结构分析，而结构分析的结果则

基于深度图像技术的手势识别方法

基于深度图像技术的手势识别方法 曹雏清，李瑞峰，赵立军 (哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室，哈尔滨 150001) 摘 要：针对复杂环境下的手势识别问题，提出一种基于深度图像技术的手势识别方法。利用深度图像信息从复杂环境中提取手势区域，综合手势的表观特征，建立决策树实现手势的识别。对常见的9种手势在复杂背景条件下进行测试，实验结果表明，手势的平均识别率可达到98.4%，速度达到每秒25帧。 关键词：手势识别；深度图像；表观特征；复杂背景；决策树 Hand Posture Recognition Method Based on Depth Image Technoloy CAO Chu-qing, LI Rui-feng, ZHAO Li-jun (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) 【Abstract 】Aiming at the problem of hand posture recognition from complex backgrounds, this paper proposes a hand posture recognition method based on depth image technoloy. The hand posture region is extracted from complex background via depth image. Appearance features are integrated to build the decision tree for hand posture recognition. Nine common postures with complex background are tested. Experimental results demonstrate that recognition rate is 98.4% and speed rate achieves 25 frames per second. 【Key words 】hand posture recognition; depth image; appearance feature; complex background; decision tree DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.08.006 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第38卷 第 8期 V ol.38 No.8 2012年4月 April 2012 ·博士论文· 文章编号：1000—3428(2012)08—0016—03文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 概述 随着机器人技术的发展，智能服务机器人开始逐步融入人类的生活，人机交互技术的发展是智能服务机器人研究的重要组成部分。人机交互的研究方向主要有表情、声音和手势识别技术。其中，手势是一种自然直观的人机交流模式，在信息表达上比表情更明确、信息量更丰富。 在人机交互中，基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互的关键技术。基于视觉的手势识别通过图像信息，让机器人获取人的手势姿态信息，对不同的手势信息进行分类。近年来，学者们对基于视觉的手势识别进行研究，文献[1]提出特征空间匹配法，文献[2]采用提取同类手势的SIFT 特征方法进行手势识别，文献[3]提出手势图解析分类法，文献[4]针对复杂背景采用空间分布特征对手势进行识别。 复杂背景下手势识别的研究[4-5]一般使用肤色模型实现手势区域分割，虽然可以区分肤色和非肤色区域，但是实际应用中图像都包含有肢体和面部肤色区域，它们对手势区域提取有着较大的影响，同时光线也直接影响肤色模型。现有的文献中并没有考虑强光和弱光环境下的手势识别情况，在实际应用中往往伴随光线的变化问题，这些问题都直接影响了人机交互的实际效果。本文提出一种基于深度图像技术的手势识别方法，从深度图像信息中提取手势区域，运用几何方法提取手势表观特征并分类，从而实现复杂环境下基于手势的人机交互。 2 2.1 手势识别系统 基于深度图像信息的手势识别系统框架如图1所示。深度图像的采集采用非接触测量方式，获取的场景中深度信息不受物体自身的颜色、纹理特征以及背景环境光线强弱的影响。本文选用微软公司的Kinect 进行深度图像的采集，获取 深度信息值，转换到灰度值图像，经过手势区域分割、特征提取、手势识别，转换为手势信息，提供人机交互使用。 图1 面向人机交互的手势识别框架 2.2 手势区域分割 2.2.1 深度图像成像原理 深度图像技术在近年来逐步得到广泛的关注，Kinect 采集640×480像素的深度图像速度可以达到30 f/s ，深度的分辨率在5 mm 左右。本文把Kinect 采集到的场景深度值转换到灰度值空间，实际场景的RGB 图像如图2所示。在深度图像中像素点灰度值的大小对应于场景中点的不同深度值，如图3所示，图像中的灰度值越大，表明该区域距离深度摄像头的距离越近。 图2 场景RGB 图像 图3 深度图像 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61075081)；机器人技术与 系统国家重点实验室课题基金资助项目(SKLRS200802A02) 作者简介：曹雏清(1982－)，男，博士研究生，主研方向：模式识 别，人机交互；李瑞峰，教授、博士生导师；赵立军，讲师 收稿日期：2011-07-11 E-mail ：caochuqing@https://www.sodocs.net/doc/215184621.html,

基于matlab的图像预处理技术研究文献综述

毕业设计文献综述 题目：基于matlab的图像预处理技术研究 专业：电子信息工程 1前言部分 众所周知，MATLAB在数值计算、数据处理、自动控制、图像、信号处理、神经网络、优化计算、模糊逻辑、小波分析等众多领域有着广泛的用途，特别是MATLAB的图像处理和分析工具箱支持索引图像、RGB 图像、灰度图像、二进制图像，并能操作*.bmp、*.jpg、*.tif等多种图像格式文件如。果能灵活地运用MATLAB提供的图像处理分析函数及工具箱，会大大简化具体的编程工作，充分体现在图像处理和分析中的优越性。 图像就是用各种观测系统观测客观世界获得的且可以直接或间接作用与人眼而产生视觉的实体。视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。拒统计，在人类获取的信息中，视觉信息约占60%，听觉信息约占20%，其他方式加起来才约占20%。由此可见，视觉信息对人类非常重要。同时，图像又是人类获取视觉信息的主要途径，是人类能体验的最重要、最丰富、信息量最大的信息源。通常，客观事物在空间上都是三维的(3D)的，但是从客观景物获得的图像却是属于二维(2D)平面的。 图像存在方式多种多样，可以是可视的或者非可视的，抽象的或者实际的，适于计算机处理的和不适于计算机处理的。 图像处理它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在 1964 年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动

人工智能,机器学习和深度学习之间的差异是什么

人工智能，机器学习和深度学习之间的差异是什么？ 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能+区块链的发展趋势及应用调研报告 如果你在科技领域，你经常会听到人工智能，机器学习，甚至是深度学习。怎样才可以在正确的时间正确的使用这些词？他们都是一样的意思吗？然而更多时候，人们总是混淆的使用它们。 人工智能，机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。但是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。 深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集 这个领域的兴起应该归功于深度学习。人工智能和机器学习这个领域近年来一直在解决一系列有趣的问题，比如从自动化的杂货店购买到自动驾驶汽车。

人工智能： 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心

武汉大学文学院各专业培养方案(2010级、2011级、2012级用)

武汉大学文学院简介 文学院中文学科发端于1893年建校之初的自强学堂。起初开设“华文”课，后改称“汉文”。国立武昌高等师范学校时期，于1917年设立国文史地部。1922年正式成立国文系，中文学科从此有了独立的行政建制。1927年改称中国文学系。1928年国立武汉大学成立时设置文学院，闻一多先生出任首任院长。1953年，兄弟学校中文系并入武汉大学组建了新的中国语言文学系。1997年改建文学院。1999年与其他学院合并为人文科学学院。2003年7月恢复文学院建制至今。 文学院暨中文学科创建以来，名流云集，代有传人。在1928 年以前的初创时期，著名学者王葆心、黄福、黄侃、廖立勋、郁达夫、杨振声等等，筚路蓝缕，开启先路，奠定了文学院的坚实基础。其中，黄侃先生与章太炎先生所创立的“章黄学派”饮誉海内外，对文学院的学风和学术发展产生了深远影响。1928年之后的数十年是文学院的发展壮大时期。杨树达、闻一多、刘博平、刘永济、刘异、游国恩、苏雪林、叶圣陶、沈从文、朱东润、高亨、冯沅君、袁昌英、陈西滢、徐天闵、朱光潜、陈登恪、席鲁思、黄焯、程千帆、刘绶松、胡国瑞、李健章、周大璞、李格非等先辈，鞠躬尽瘁，不断开拓，使文学院的中文学科迅速发展壮大、走向辉煌，跃居全国同类学科前列。尤其是五十年代，以“五老八中”为代表的学术中坚声名远播。改革开放以来，是文学院奋发图强、蓬勃向上的时期。这一时期，刘禹昌、吴林伯、王启兴、陆耀东、王文生、吴志达、何国瑞、蔡守湘、易竹贤、罗立乾、陈美兰、李希贤、夏渌、郑远汉、宗福邦、杨合鸣、龙泉明等学者，励精图治，奋起直追，为文学院再铸辉煌做出了重要贡献。 如今的文学院，下设中国文学系、汉语言文化系、大学语文部、古籍整理研究所、《长江学术》杂志社、《写作》杂志社等常设机构，还与“国家汉办”合作建立了“汉语国际推广教学资源研究与开发基地”，建有海外孔子学院。共有教职工88人，其中专任教师65人。教师中教授32人，博士生导师30人，副教授26人。学院拥有中国语言文学一级学科博士学位授予权和博士后流动站；拥有国家重点学科一个，国家重点培育学科一个，中国语言文学一级学科被评为湖北省重点学科，中国现当代文学和中国古代文学分别被评为湖北省优势学科和特色学科。人才培养方面，在国家规定的中国语言文学学科的8个学位点中，除中国少数民族语言文学之

图像处理技术的研究现状和发展趋势

图像处理技术的研究现状和发展趋势 庄振帅 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大的成功。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，获得了非凡的成果，为人类登月创举奠定了坚实的基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术，如对火星、土星等星球的探测研究中，数字图像处理都发挥了巨大的作用。数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（Computer Tomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，称为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT 装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类作出了划时代的贡献。与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学过程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向

深度学习在图像识别中的研究及应用

摘要 对图像进行精确识别，具有非常重要的研究意义，图像识别技术在医药学、航天、军事、工农业等诸多方面发挥着重要的作用。当前图像识别方法大多采用人工提取特征，不仅费时费力，而且提取困难；而深度学习是一种非监督学习，学习过程中可以不知道样本的标签值，整个过程无需人工参与也能提取到好的特征。近年来，将深度学习用于图像识别成为了图像识别领域的研究热点，已取得了良好的效果，并且有广阔的研究空间。 本文基于深度学习在图像识别的相关理论，分析了深度学习的基本模型和方法，并在相关图像数据集上实验论证；另外鉴于深度学习多用于大样本集，本文基于小样本提出了一种改进算法，具体工作内容如下： （1）分析深度学习中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）的基本原理，研究其训练过程和模型结构。其中卷积层通过卷积运算，可以使原信号增强，并且降低噪声，提高信噪比；降采样对卷积层的图像进行子抽样，在保证了有用信息不降低的基础上，减少数据处理量。将其在 MNIST手写字体数据集上进行实验，通过对比分析了该方法和其他经典算法在识别率和时间方面的优劣。 （2）针对于卷积神经网络训练时间过长这一缺陷，分析了深度学习中深度信念网络（Deep Belief Networks，DBNs）的基本原理、训练过程和模型结构。DBNs的分层训练机制大大减少了训练难度，减少了训练时间。引入Softmax作为模型的分类器，将其在MNIST手写字体数据集上进行实验，实验表明：深度信念网络在识别率上和卷积神经网络持平，但训练方法的改善使得消耗时间大大减少。此外，该方法在自然场景CIFAR-10库上也有较好的实验效果。 （3）鉴于深度学习多适用于较大的数据集，针对小样本提出了一种改进的深度信念网络结构：深度信念网络整个过程可以分为预训练和参数微调两个阶段，改进的算法在预训练阶段对样本进行降采样；在参数微调阶段引入随机隐退（Dropout），将隐含层的结点随机清零掉一部分，保持其权重不更新。将改进的模型在MNIST子集和ORL数据集上进行实验，实验表明：在小样本中，引入降采样和随机隐退后，深度信念网络在识别率和耗时方面都有不错的改善，过拟合现象得到有效缓解。 关键字：深度学习图像识别卷积神经网络深度信念网络小样本集 I

计算语言学与语义分析

汉语计算语言学与语义分析研究 编码——解码 表达——理解 自然语言生成——自然语言处理 只有真正熟悉了汉语的语素，词，词义以及相互之间的 关系，才能正确的理解出语义，并制定相关的语义解析 规则

一绪论 1、语义识别背景 语义识别是在语音识别（或其它模式识别）的基础上，对获取的客观字符文本数据，做进一步的分析挖掘，提取其中所包含 的用户主观意图 语义识别技术，目的是让计算机能够理解人类的语言。通俗的定义：即通过用户无规则的说话就能知道用户想做什么 语义识别技术涉及：海量数据处理、分词、语素、义素、语义特征建模、规则库等主要技术

音节和音节相连时，有的音节的调值会发生有规律的变化 有些音节的读音在一定条件下失去了原有声调的调值 句子不同的连停方式，也会对语义的理解产生影响语音中的重音强调不同，所含的语义也不同 语音影响语义 有些音节的读音在一定条件下失去了原有声调的调值 2、语音对语义识别的影响 汉字的读音影响机器语音识别，进而影响到语义识别

?2、语义识别的关键技术难点?（1）提供高准确率的语音识别系统?（2）系统分词算法的精确度?（3）计算机如何尽可能的消除歧义?（4）语义分析的特征建模 ?（5）服务于建模的规则库的建立

语法基本单位 语素最小的语法单位，是语言中最小的音 义结合体，既有声音,又有意义 “妹妹不吃白菜”就包 含 “妹”“妹”“不”“ 吃”“白”“菜”这六 个语素 词有意义的能独立运用的最小的语言语 法单位，词都是由语素构成的 妹—妹妹、白—菜—白 菜、不—吃—不吃 词组词和词按一定句法规则组合成的比词 大的语法单位 句子“长虹生产电视” 是由“长虹”和词组 “生产电视”组成的， 而“生产电视”又是由 词组“生产”和“电视” 组成的 句子语言中最大的语法单位，通常是由一 个词或者词组加上一个句调形成的 （1）你喜欢看电视吗? （2）能看高清电视了!

手写数字识别系统的设计与实现

] 手写数字识别系统的设计与实现 摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写，在此窗口中可以进行数字的保存及清屏，然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字，从而进行数字的预处理，其中包括灰度化及二值化处理，然后进行特征提取，最后实现数字的识别。本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。实验结果表明，本系统具有较高的识别率。 关键词：绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别 / ；

目录 前言 (1) 概述 (2) 1 需求分析 (4) 功能需求分析 (4) , 性能需求分析 (4) 数据需求分析 (5) 相关软件介绍 (5) 2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (6) 系统整体功能模块设计 (6) 手写数字识别系统的基本原理 (6) 数字图像的绘制 (6) 图像的预处理 (6) ） 图像的特征提取 (7) 特征库的建立 (8) 图像数字的识别 (8) 3 手写数字识别系统程序设计 (8) 数字图像的绘制 (8) 数字的特征提取 (15) 模板特征库的建立 (18) 数字的识别 (20) （

总结 (23) 致谢 (24) 参考文献 (25)

前言 自上世纪六十年代以来，计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注，并逐渐成为一门重要的学科领域。而作为它们的研究对象的数字图像，也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理，用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。 手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研究的课题之一，由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。由于手写体数字的随意性很大，例如，笔画的粗细，字体的大小，倾斜等等都直接影响到字符的正确识别，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多的识别方法，取得了较大的成果。手写体数字识别实用性很强，在大规模数据统计(如例行年检，人口普查)，财务，税务，邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。本课题拟研究手写体数字识别的理论和方法，开发一个小型的手写体数字识别系统。 在研究手写体数字识别理论和方法的基础上，开发这样一个小型的手写体数字识别系统需要完成以下主要方面的研究与设计工作：手写数字绘制的问题、数字的预处理问题、特征提取问题、特征库的建立问题、数字识别问题。

基于深度图像技术的手势识别方法

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/215184621.html, 基于深度图像技术的手势识别方法 作者：付学娜 来源：《电子技术与软件工程》2015年第04期 所谓手势是指人手或手臂同人手结合而产生的动作或姿势，作为人机交互的一项重要技术，手势识别通过在人手安置相关的硬件设备，并通过硬件设备中的计算模块对人手的位置和速度等信息进行获取，对于识别过程中的定位和跟踪均都具有良好的指导和保障作用。本文通过对手势识别系统与深度图像的成像原理进行阐述，进而结合手势区域分割的相关理论，对基于深度图像技术的手势识别方法展开了深入研究。 【关键词】深度图像技术手势识别圆形轨迹像素值变化点 随着科技的不断发展，基于视觉的手势识别已成为新一代人机交互中的核心技术。在借助相关图像信息的基础上，计算机可以对人手的各种姿态信息以及不同的手势信息尽心准确识别，有效提高了识别的速度与质量。本文以基于深度图像技术的手势识别作为研究对象，通过对手势识别系统及深度图像成像原理进行分析，从手势区域分割以及手势特征提取两方面出发，对深度图像技术下手势识别的方法做出了详细分析。 1 手势识别系统与深度图像成像原理 基于深度图像技术的手势识别系统主要包括了手势、深度图像、手势区域分割、手势特征提取以及手势识别和人机交互等，深度图像以非接触测量的方式对场景中的深度信息进行采集，而所采集的深度信息具有较强的稳定性和可靠性，即不受物体（人手）自身颜色、背景环境和纹理特征等因素的影响。本文以微软的Kinect作为图像采集和获取深度信息的工具，进而对手势识别展开分析。 基于Kinect下的深度图像技术下所采集的640×480深度图像信息的速度可达30f/s，且信息的分辨率维持在5mm左右，在应用方面具有较强的合理性。通过在相关场景采集的场景深度值进行转换，使其转移到灰度值空间，并使深度图像中所有的像素点灰度值大小与实际场景中不同的深度值相对应，进而显示成像。值得注意的是品拍摄区域与深度摄像头之间的距离与图像中的灰度值呈现出明显的负相关关系，即灰度值越大，距离越近。 2 基于深度图像技术的手势识别 2.1 手势区域分割 虽然具有相同深度的像素点，其在深度图像中所具有的灰度值也具有较高的一致性，但由于在每次对人手手势进行拍摄时，人手同深度摄像头间的距离存在差异。因此，无法利用单一的固定阈值对手势区域进行分割，故本文以灰度值直方图作为主要研究方法，进而确定出相关背景及手势区域分割的阈值。由于人手做出相关姿势的区域距离深度摄像头较近，且相对于整

深度学习方法在图像处理中的应用与研究(总结)

深度学习方法在图像处理中的应用与研究 1. 概述和背景 (1) 2.人脑视觉机理 (3) 3.深度学习的基本思想 (6) 4.深度学习的常用方法 (7) 5. 总结与展望 (9)

深度学习方法在图像处理中的应用与研究 1. 概述和背景 Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。 图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”）在1950 年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。 但是自2006 年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是，Deep Learning。借助于Deep Learning 算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。 在实际应用中，例如对象分类问题如对象的分类(对象可是文档、图像、音频等)，我们不得不面对的一个是问题是如何用数据来表示这个对象，当然这里的数据并非初始的像素或者文字，也就是这些数据是比初始数据具有更为高层的含义，这里的数据往往指的就是对象的特征。例如人们常常将文档、网页等数据用词的集合来表示，根据文档的词集合表示到一个词组短语的向量空间(vector space model, VSM模型)中，然后才能根抓不同的学习方法设计出适用的分类器来对目标对象进行分类;又如在图像处理中，像素强度的集合的表示方法可以最初浅的表示一幅图像，这也是我们视觉意义上的图像，一可是由于各种原因人们提出了更高层的语义的特征，如SIFT为经典的几何特征、以LBP为经典的纹理特征、以特征脸为经典的统计特征等，像SIFT，特征在很多图像处理的应用中突显出其优越性，因此特征选取得好坏对于实际应用的影响是很深刻的。因此，选取什么特征或者用什么特征来表示某一对象对于解决一个实际问题非常的重要。然而，人为地选取特征的时间代价是非常昂贵，另外劳动成本也高，而所谓的启发式的算法得到的结果往往不稳定，结果好坏经常是依靠经验和运气。既然如此，人们自然考虑到自动学习来完成特征抽取这一任务。Deep Learning的产生就是缘于此任务，它又被称为无监督的特征学习(Unsupervised Feature Learning )，一显然从这个名称就可以知道这是一个没有人为参与的特征选取方法。 深度学习(Deep Learning)的概念是2006年左右由Geoffrey Hinton等人在《science》上发表的一篇文章((Reducing the dimensionality of data with neural networks》》提出来的，主要通过神经网络(Neural Network NN)来模拟人的大脑

手写数字识别的原理及应用

手写数字识别的原理及应用 林晓帆丁晓青吴佑寿 一、引言 手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。 在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 二、研究的实际背景 字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的进展。因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。 三、研究的理论意义 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值： 1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关，这样就为各国，各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨，比较各种研究方法。 2.由于数字识别的类别数较小，有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络（ANN）------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，评价各种方法的优缺点。 3.尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究，并已取得了很多成果，但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，这仍是一个有难度的开放问题（Open problem)。

数字图像处理技术的现状及其发展方向(笔记)

数字图像处理技术的现状及其发展方向 一、数字图像处理历史发展 数字图像处理(Digital Image Processing)将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理。 1.起源于20世纪20年代。 2.数字图像处理作为一门学科形成于20世纪60年代初期，美国喷气推进实验室(JPL)推动了数字图像处理这门学科的诞生。 3.1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置即CT(Computer Tomograph)，1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。 4.从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展，人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界，其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论。 二、数字图像处理的主要特点 1．目前数字图像处理的信息大多是二维信息,处理信息量很大,对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。 2.数字图像处理占用的频带较宽,在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上,技术难度较大,成本也高,这就对频带压缩技术提出了更高的要求。 3.数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。因此,图像处理中信息压缩的潜力很大。 4.由于图像是三维景物的二维投影,一幅图像本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力,要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量。在理解三维景物时需要知识导引,这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。 5．一方面，数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的,因此受人的因素影响较大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究；另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉,人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究,这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。 三、数字图像处理的优点 1.再现性好；图像的存储、传输或复制等一系列变换操作不会导致图像质量的退化。 2.处理精度高；可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高。 3.适用面宽；图像可以来自多种信息源，图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。 4.灵活性高；数字图像处理不仅能完成线性运算,而且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 四、数字图像处理过程及其主要进展 常见的数字图像处理有:图像的采集、数字化、编码、增强、恢复、变换、

从语言学到深度学习nlp一文概述自然语言处理

从语言学到深度学习nlp一文概述自然语言处理 自然语言处理（NLP）近来因为人类语言的计算表征和分析而获得越来越多的关注。它已经应用于许多如机器翻译、垃圾邮件检测、信息提取、自动摘要、医疗和问答系统等领域。本论文从历史和发展的角度讨论不同层次的NLP 和自然语言生成（NLG）的不同部分，以呈现NLP 应用的各种最新技术和当前的趋势与挑战。 1 前言 自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学的一部分，它致力于使用计算机理解人类语言中的句子或词语。NLP 以降低用户工作量并满足使用自然语言进行人机交互的愿望为目的。因为用户可能不熟悉机器语言，所以NLP 就能帮助这样的用户使用自然语言和机器交流。 语言可以被定义为一组规则或符号。我们会组合符号并用来传递信息或广播信息。NLP 基本上可以分为两个部分，即自然语言理解和自然语言生成，它们演化为理解和生成文本的任务（图1）。 图1：NLP 的粗分类 语言学是语言的科学，它包括代表声音的音系学（Phonology）、代表构词法的词态学（Morphology）、代表语句结构的句法学（Syntax）、代表理解的语义句法学（Semantics

syntax）和语用学（Pragmatics）。 NLP 的研究任务如自动摘要、指代消解（Co-Reference Resolution）、语篇分析、机器翻译、语素切分（Morphological Segmentation）、命名实体识别、光学字符识别和词性标注等。自动摘要即对一组文本的详细信息以一种特定的格式生成 一个摘要。指代消解指的是用句子或更大的一组文本确定哪些词指代的是相同对象。语篇分析指识别连接文本的语篇结构，而机器翻译则指两种或多种语言之间的自动翻译。词素切分表示将词汇分割为词素，并识别词素的类别。命名实体识别（NER）描述了一串文本，并确定哪一个名词指代专有名词。光学字符识别（OCR）给出了打印版文档（如PDF）中间的文字信息。词性标注描述了一个句子及其每个单词的词性。虽然这些NLP 任务看起来彼此不同，但实际上它们经常多个任务协同处理。 2 NLP 的层级 语言的层级是表达NLP 的最具解释性的方法，能通过实现内容规划（Content Planning)、语句规划（Sentence Planning）与表层实现（Surface Realization）三个阶段，帮助NLP 生成文本（图2）。 图2：NLP 架构的阶段 语言学是涉及到语言、语境和各种语言形式的学科。与NLP 相关的重要术语包括：

计算语言学概论——应用语言学系列教材

本书简介 本教材从“基础”“算法”和“应用”三个方面，较为系统地介绍计算语言学的基础理论、相关的自然语言处理技术和应用。 基础部分（包括一、二、三章）主要讲述计算语言学的数学和语言学基本概念，计算语言学和自然语言处理技术的关系，自然语言处理的基本流程等内容。此外，作为计算语言学的重要分支之一，语料库语言学得到了较大发展，有关语料库语言学的基础概念、基本理论、近年来的一些发展概况在第三章中加以介绍。介绍这部分内容的目的，是让读者在不涉及技术细节的情况下，对计算语言学有一个初步的，同时也是较为全面的理解和掌握。 算法部分（包括第四、五章）主要介绍计算语言学的常用技术和算法。从处理对象来讲，主要包括词法层面的分析技术、句法层面的分析技术和语义层面的处理技术；从处理方法来讲，既有传统的规则方法，也有基于语料库的统计方法的介绍。这部分内容的主旨是希望通过本章学习后，使学生能对计算语言学的领域中的一些主流技术(比如隐马尔可夫模型在词性标注中的应用，GLR算法 ，部分分析技术等)有一个概要的认识，并能运用这些技术进行计算语言学相关的工作实践。

应用部分（包括第六、七章）主要讲授自然语言处理应用系统。需要说明的是，基于语言信息处理技术的应用系统很多，本教材只是重点介绍一些常见的系统，介绍这些系统的工作机理、发展、取得的成绩，也客观介绍这些系统存在的问题和困难。主要包括机器翻译系统，信息检索系统、信息提取系统，文本分类系统等。 目录 第一章　绪论：什么是计算语言学 　第一节　计算语言学的研究对象 　第二节　计算语言学的研究方法 　第三节　计算语言学的实际应用 　第四节　小结 第二章　语言知识的形式化表达 　第一节　语言与语言知识 　第二节　形式化表达手段 　第三节　语法知识的形式化表述理论体系 　第四节　语义知识的形式化表述理论体系 　第五节　语篇知识的形式化表述理论体系 　第六节　小结 第三章　语料库：语言知识的另一种表示形式 　第一节　语料库研究概况 　第二节　语料的收集与加工 　第三节　语料库的应用 　第四节　小结 第四章　词法分析 　第一节　概述 　第二节　“词”的识别 　第三节　词性标注 　第四节　词义标注 　第五节　小结 第五章　句法分析 　第一节　句法分析导引 　第二节　广义LR分析算法 　第三节　基于线图的分析技术 　第四节　其他句法分析技术 　第五节　小结 第六章　机器翻译 　第一节　机器翻译概述 　第二节　基于规则的机器翻译 　第三节　基于语料库的机器翻译以及混合式机器翻译 　第四节　机器翻译的困难、对策和评价 　第五节　小结 第七章　面向文本的智能信息处理 　第一节　信息检索 　第二节　信息提取 　第三节　文本自动分类 　第四节　小结