计算机视觉与深度学习 ｜ 基于MATLAB的AI图片识别系统研究
文章目录
- 🔍 基于MATLAB的AI图片识别系统研究
-
- 1️⃣ 基本原理
- 2️⃣ 核心算法与公式
-
- CNN的前向传播
- 训练与优化
- 3️⃣ 代码实现（思路与示例）
-
- 使用预训练模型进行图像识别（快速入门）
- 构建和训练一个简单的CNN模型
- 使用HOG特征和SVM进行图像分类
- 4️⃣ 当前研究进展与挑战
- 5️⃣ 挑战与未来方向
- ✍️ 总结
🔍 基于MATLAB的AI图片识别系统研究
1️⃣ 基本原理
AI图片识别系统的核心是让计算机能够“看懂”图像内容并进行分类或识别。目前主流的技术基于机器学习，特别是深度学习方法。
- 卷积神经网络（CNN）主导：CNN通过模拟人类视觉处理机制，采用多层卷积和池化操作自动提取图像特征。其层次化结构能够逐层提取从边缘、纹理到局部特征乃至整体表征的信息，最终通过全连接层实现分类。
- 传统机器学习方法仍有价值：尽管深度学习性能卓越，但一些传统机器学习算法（如支持向量机SVM、Adaboost等）与特征提取方法（如HOG、Haar-like特征）结合，在特定场景（如数据量小、实时性要求高）下仍有应用价值。
下表总结了MATLAB中几种主要的图像识别方法及其特点：
| 方法类型 | 代表算法/模型 | 主要特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|