基于改进AlexNet卷积神经网络的手掌静脉识别算法研究

基于卷积神经网络的手写体数字识别研究手写体数字识别是一项常见的图像识别任务，其主要目的是将手写数字形式的输入转化为数字形式的输出。

由于手写体数字的特征具有高度随机性和不规则性，传统的图像处理算法难以处理这种类型的问题。

因此，基于卷积神经网络（CNN）的手写体数字识别方法逐渐成为了主流。

一、卷积神经网络卷积神经网络是一种具有多层结构的神经网络，其主要目的是通过多个卷积层和池化层的组合，从输入图像中提取高级特征，最终实现对特定目标的识别。

在卷积层中，网络通过一组卷积核（即过滤器）将输入图像分成多个局部区域，并对每个局部区域进行卷积计算，以得到一组输出特征图。

在池化层中，网络通过对每个输出特征图进行采样，以得到一组下采样特征图。

卷积层和池化层的交替使用，可以逐渐将输入图像中的信息压缩和提取，最终将其转化为分类目标的特征表示。

二、手写体数字识别手写体数字识别是一种常见的卷积神经网络应用，其主要目的是将手写数字形式的输入转化为数字形式的输出。

手写数字识别的数据集通常包含大量的手写数字图像，可以用于训练和测试分类模型。

在实际应用中，手写数字识别可以用于识别银行卡号、邮政编码、车牌号码等数据，以及数字签名、手写笔记的识别等方面，具有广泛的应用场景。

三、基于卷积神经网络的手写体数字识别方法研究基于卷积神经网络的手写体数字识别方法已经得到了广泛的应用和研究。

在这方面，已经涌现出了许多经典的模型，例如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet 等。

这些模型在设计上各具特色，都采用了不同的卷积层和池化层的组合方式，以提高分类性能和减少网络参数。

其中，经典的LeNet模型是第一个应用于手写数字识别的卷积神经网络，它包含了两个卷积层和三个全连接层，可以在MNIST数据集上达到99%以上的分类准确率。

随着深度学习技术的发展，一些更深的卷积神经网络模型也逐渐被引入到手写数字识别领域，以进一步提升分类性能和减少过拟合现象。

基于改进的ResNet网络模型的静态手势识别
汝昊
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2024(36)5
【摘要】为有效解决卷积神经网络提取特征遗漏以及特征信息利用效率低的问题,文章提出基于改进残差网络的静态手势识别方法。

在残差网络(Residual Network,ResNet)模型中,改进了残差块,优化了模型,增强了模型的特征提取能力和训练稳定性。

实验结果表明,与传统ResNet34模型相比,改进ResNet模型具有更好的性能,能够提高手势图像的识别精度。

【总页数】5页(P125-129)
【作者】汝昊
【作者单位】苏州城市学院光学与电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于ResNet-50改进的Faster R-CNN手势识别算法
2.基于改进ResNet残差网络模型的交通标志识别
3.基于改进的ResNet34网络模型的苹果叶病害识别
4.基于改进ResNet50的表面肌电信号手势识别
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基于深度学习的手语识别技术研究及实现手语是许多听障人士与非听障人士交流的一种重要方式，传统的手语识别技术主要基于图像处理和手工特征提取，这些方法在一些简单的场景中表现出色，但随着手语的复杂性和多样性越来越高，这些传统方法的效果也变得越来越差。

因此，基于深度学习的手语识别技术成为了越来越受研究者们欢迎的技术。

深度学习是一种机器学习的方法，它使用神经网络模型来学习数据的特征和表征。

在手语识别领域，利用深度学习的方法可以自动地从手语视频中提取特征，并利用这些特征进行分类和识别。

下面将介绍基于深度学习的手语识别技术的研究和实现。

一、手语视频数据集的获取和预处理手语识别技术的数据集是非常关键的。

在语音识别领域，有一些著名的数据集，如 TIMIT 和 LibriSpeech。

同样，在手语识别领域，也有一些常用的数据集，如 RWTH-PHOENIX-Weather 和American Sign Language Lexicon Video Dataset（ASLLVD）。

其中，ASLLVD 包括 2078 个手语词汇的视频，每个手语词汇有 40 多个不同的人进行表演，每个人有 3 个不同的拍摄角度，每个视频的分辨率为 320x240。

在数据预处理方面，首先需要对手语视频进行帧提取，然后进行像素归一化和数据增强等操作。

最后，将处理好的手语视频分为训练集和测试集，通常采用 70%/30% 的比例进行划分。

二、基于 CNN 的手语识别模型设计卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中最常用的一种模型，因为它在处理图像和视频等视觉任务上具有出色的表现。

基于深度学习的手语识别技术中，也广泛使用 CNN 模型提取手语视频的特征。

CNN 模型通常包括多个卷积层和池化层，用于提取输入数据的特征。

然后将这些特征传递到全连接层，用于分类和识别。

在手语识别领域，一些常用的 CNN 模型有 LeNet-5、AlexNet、VGG16、Inception 等。

基于卷积神经网络的图像识别综述一、引言随着数字化时代的到来，图像数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛，如人脸识别、自动驾驶、智能安防等。

图像识别技术的发展对于提高生产效率和生活品质具有重要意义。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。

本文旨在对基于卷积神经网络的图像识别技术进行全面综述，并分析其挑战和未来发展方向。

二、卷积神经网络基础卷积神经网络（CNN）的基础理论是深度学习和计算机视觉领域的重要基石。

其核心概念包括卷积操作、激活函数、池化层以及全连接层等，这些组件共同构建了一个强大的特征提取和分类器。

以下是关于CNN基础的一些相似论述：1.局部感知与权重共享：卷积神经网络中的卷积操作利用了局部感知和权重共享的思想。

局部感知意味着每个神经元只关注输入数据的一小部分区域，这模拟了生物视觉系统中局部感受野的概念。

权重共享则是指在整个输入数据上共享相同的卷积核权重，这大大减少了模型的参数数量，并提高了计算效率。

2.层次化特征提取：CNN通过层次化的结构实现了从低级到高级的特征提取。

在网络的浅层，卷积层能够学习到图像的基础特征，如边缘、角点等；而在深层，网络能够组合这些基础特征形成更加抽象和复杂的特征表示，如物体的部件或整体结构。

3.非线性激活函数：在CNN中，非线性激活函数（如ReLU、sigmoid等）被用于增加网络的非线性表达能力。

这些激活函数能够将神经元的输出映射到一个非线性空间，使得网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。

三、卷积神经网络的发展历程卷积神经网络的发展历程也体现了许多相似之处，以下是关于CNN发展历程的一些相似论述：1.从LeNet到现代CNN：Yann LeCun等人于1998年提出的LeNet-5是卷积神经网络的早期代表。

随着计算能力的提升和数据集的扩大，现代CNN模型如AlexNet、VGGNet、ResNet等逐渐出现并不断改进，取得了更高的性能和准确率。

参考文献是学术论文的重要组成部分,它与正文一起构成一个严谨的科学研究过程的完整表达形式,是学术期刊评价和学术评价中的重要因素。

下面是搜索整理的计算机网络参考文献119个，供大家阅读。

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境保护科研项目(吉环科字第 2019
02 号);吉林省教育厅科学
研究规划项目(
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JKH20200333KJ,
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JKH20200329KJ)。
作者简介:孙颖异(
1988—),女,硕士,主要 从 事 农 业 工 程 与 信 息 技 术 以
及智能优化算法研究;
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吉林大学,教育部仿生工程重点实验室, 长春 130025)
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摘
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利用深度神经网络实现的指纹识别技术研究指纹识别技术是一种广泛应用于生物特征识别的技术，其准确度高、易于使用、安全性强，在金融、公安、人口普查等领域都有广泛的应用。

而随着深度学习技术的发展，利用深度神经网络实现的指纹识别技术也越来越受到关注。

一、深度学习在指纹识别中的优势在传统的指纹识别技术中，通常采用的是人工设计的特征提取算法，然后将这些特征送入分类器进行分类识别。

但是传统的特征提取算法存在一定的缺陷，比如对于局部失真、旋转、缩放等变换不够鲁棒，导致识别率较低。

而深度神经网络作为一种新兴的机器学习方法，具有自动学习特征的能力，在解决传统算法中存在的问题方面具有很大的优势。

通过训练深度神经网络，可以自动学习到数据中最具有判别性的特征，从而提高了指纹识别的准确率。

二、深度神经网络在指纹识别中的应用深度神经网络在指纹识别中的应用主要分为两个阶段：特征学习和分类。

特征学习阶段是指在指纹图像中自动学习到最具有判别力的特征，以提高识别准确率。

最常用的方法是采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。

CNN具有良好的局部感知能力和共享权值的能力，可以有效地提取局部特征，从而缓解传统方法中出现的局部失真、旋转、缩放等问题。

分类阶段是指将学习到的特征输入到分类器中进行分类。

常用的分类器有支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）等。

其中，SVM具有很好的泛化能力，可以有效地解决样本中出现的噪声和异常点问题，而MLP则可以在多类别问题中获得较好的分类效果。

三、深度神经网络在指纹识别中的应用案例深度神经网络在指纹识别中已经有了不少的应用案例。

下面简要介绍几个代表性的案例：1、Deep Fingerprinting这是一项基于深度学习的指纹识别方法，利用卷积神经网络进行特征提取，然后采用支持向量机进行分类。

在多个公开的指纹数据集上进行实验，结果表明，该方法可以有效地提高指纹识别的准确率。

2、Fingerprint Matching Using Deep Convolutional Neural Networks这项工作使用了一个由深度卷积神经网络和多项式分类器组成的指纹识别系统。

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