深度学习在图像识别领域的应用问题分析

王剑双 韩朝乐 丁磊 李宇

摘 要：随着科学技术的不断发展，深度学习和图像识别也在不断的进行着更深层次的研究和探索，深度学习和图像识别是如今计算机技术领域的焦点问题，需要借用深度学习和图像识别来对信息进行采集和过滤，这是目前计算机领域的一个热点问题。本文对深度学习和图像识别技术进行了简要概述，并且针对深度学习和图像识别技术在计算机中的应用进行了分析，希望可以对深度学习和图像识别的发展有所帮助。

关键词：深度学习；图像识别；应用；问题分析

0引言

人工智能的发展对于社会的现代化和信息化起到了非常重要的作用，人工智能对人们的工作方式做了很大的改变，同时人们的生活质量和水平都得到了很高的提升。深度学习作为人工智能的一个分支，在人工智能的发展方向上做出了很大的贡献，同时保证了人工智能的更好发展。除此之外，需要加大深度学习的研究力度和资金投入，保证深度学习可以得到更好的发展，从而推动整个社会的信息化和现代化。

1图像识别和深度学习

1.1图像识别技术

图像识别是根据图像的相关信息，将数字信号转化为计算机能够读取和识别的计算机信号，通过计算机的相关软件和算法对这些信号数据进行处理，从而保证图像识别技术能够得到更好的支持。在计算机处理这些信号数据时，通过对这些信号进行压缩、编码以及各种信息处理手段之后，运用相关的算法，提升图像的清晰度和整体的分辨率，能够还原更加清楚的图像数据，图像识别技术为了提升图像整体质量，需要多种技术相结合，这样才能够保证图像识别的质量和速度。

1.2深度学习领域

深度学习就是根据模拟人类大脑的思考方式去对各种问题进行学习，通过相关的算法，对学习过的时间进行记录，同时运用人类大脑的思维去解决这些问题，在通过足够多的训练之后，具备深度学习能力的计算机可以自行处理一些文字或者图像信息，从而实现人工智能。正是因为如此，深度学习才吸引了相关学者更加深入的研究，更好的保证了深度学习的发展和进步。与此同时，很多的互联网公司也对人工智能表现出了极大的兴趣，投入了大量的资金和科研人员对人工智能进行深入研究。

1.3人工智能

人工智能技术，例如模糊逻辑等，对于系统数学模型，无需进行详细的描述。人工智能技术不仅可以对图像识别进行海量数据信息的处理，还可以对计算程序进行优化，通过高速计算机的快速运算，解决最棘手的问题进行图像信息的筛选。为了对图像识别算法进行更好的优化和升级改进，非常有必要对人工智能技术的整体情景和应用能力进行评估，对于人工智能技术的分析海量信息数据的能力以及对于数据的整体空间分析能力进行提升。人工智能中，多代理的协作分布思维，能够更好的协作各个层次之间的管理。

2深度学习在图像识别方面的应用

2.1深度学习在图像去噪算法上的应用

因为外界的环境非常复杂，并且存在一些人为的影响因子，所以采集到的图像数据在识别过程中会出现各种各样的问题。为了保证图像识别可以的得到更好的处理效果，需要对将要进行处理的图像采取一定手段的优化，提升图像自身的分辨率和清晰度。从目前已有的研究成果和算法来看，基于神经网络模型的图像去噪算法能够实现一定的图像去噪声处理，同时可以保证图像的分辨率和清晰度可以得到很好地提升，在图像识别时对于图像的数据提取有更好的保证，提前对图像的噪声数据进行初步的过滤和筛选。

图像去噪声在图像识别领域是一个重点的研究方向，也是目前图像识别领域的热点研究问题之一。在图像识别过程中，图像的噪声干扰是不可忽视的，所以需要有良好性能的算法对图像的噪声干扰进行过滤和剔除，保证图像质量可以得到更好的提升。

通过计算机的深度学习功能，对于图像识别有一定的自动处理方式和自动处理能力，从而提升了图像识别的准确度和分辨率，同时对图像识别的准确度也有一个非常高的提升。与低信噪比的情况相比，高信噪比的图像处理有着更好的性能，对于图像的分辨率和图像的整体处理能力有着非常高的提升，相关学者已经有了初步的研究成果，可以对图像的噪声进行很好地过滤，提升图像的整体分辨率。

2.2深度学习在图像分类算法上的应用

图像分类有很多的方式，一般都是根据图像的特征进行提取，保证机器数据的分类，提升图像的主要特征，对于图像的重要信息进行标记，从而根据这些数据信息之间的关系对图像进行分类，提升图像的识别能力。图像识别和深度学习两者相结合，会有更好的性能提升，与深度学习相结合，能够保证图像识别算法在进行大量的图像识别训练之后，可以自行对图像进行识别和分类，保证图像识别的信息保真度。

2.3深度学习在图像增强算法上的应用

图像识别的必要处理是图像增强，这是图像识别整个过程中非常重要的一步，需要多种算法进行同时工作，对图像的相关信息进行提取，保证图像的信息能够的被计算机进行记录，保证图像的信息数据不会出现丢失的情况。图像增强能够更好的记录图像的整体特征，对于图像的识别和整体完善有着非常重要的作用，相关算法的实现已经在具有深度学习能力的计算机上得以证明，对以后的图像识别有着非常高的参考价值，同时保证了图像处理的整体清晰度和图像的分辨率.

2.4深度学习在图像识别领域的问题

在当期的深度学习和图像识别技术领域中，由于深度学习中的图像识别技术是一个新型的发展方向，所以针对这一项技术的专业人才不能够满足深度学习和图像识别相关企业的需求。相关的计算机院校应当培养深度学习中的图像识别技术方向的人才，但是由于相关互联网企业和计算机院校之间的交流和沟通不足，计算机院校对于深度学习和图像识别相关企业的需求并不清楚，相关的互联网企业对于计算机院校培养的学生需要再次培训。为了解决这个问题，需要深度学习和图像识别领域人才的相关互联网企业应当和计算机院校建立良好的互动和沟通，以便学校可以在培养学生的过程中做到相应的引导，从而逐步满足该领域的人才需求，弥补深度学习中的图像识别技术领域专业人才的空缺。

3结束语

綜上所述，从目前计算机领域的整体情况来看，世界各国都已经对深度学习和图像识别进行了大力的支持，并且非常重视深度学习和图像识别技术的发展情况。从计算机方面的深度学习和图像识别技术来看，需要对计算机方面的深度学习和图像识别技术进行整体提升，从而可以更好的迎合整体计算机的未来应用水平和应用能力。目前深度学习和图像识别技术已经在各个科学技术行业得到了不同程度的应用，而且取得了显著的效果。

参考文献：

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[2]林泽文.深度学习及其在图像分类识别中的运用探讨[J].信息与电脑（理论版），2018（12）：146-147.

[3]殷琪林，王金伟.深度学习在图像处理领域中的应用综述[J].高教学刊，2018（09）：72-74.

作者简介：

王剑双，出生年月：1997.01.05，性别：男，民族：汉，籍贯：江西省上饶市，学历：本科，研究方向：人工智能，机器学习.