oliverchen
首先要看下神经网络方面的书，模式识别相关的书一般都会讲到神经网络的，也有专门讲神经网络的书。个人认为，神经网络用于图像识别的话，应该是对图像分类，首先从图像样本中提取特征量（多个特征量组成矢量），然后用神经网络相关的matlab函数直接，对样本特征量进行训练和测试， 欢迎交流！ 
曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会和我们生活有哪些更深的接触，又跟大数据有什么关系？今天让我为你慢慢探索。数字图像（又称数码图像或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集 -> 图像预处理（如二值化、反色等处理方法）得到特征数据 -> 训练过程（分类器涉及和分类决策） -> 识别这几个步骤。由于数字图像和文字、数字均以像素为基本元素，加之数字图像识别和数字识别的基本过程类似，我将以图像识别技术中比较基础的数字识别简单讲述识别的过程。先介绍一下几个后面会用到的基本概念： 模式识别：当前，模式识别的应用范围十分广泛，它的观察对象囊括了人类感官直接或间接接受的外界信息。而运用模式识别的目的，则是利用计算机模仿人的识别能力来辨别观察对象。模式识别方法大致可分为两种，即结构方法和决策理论方法，其中决策理论方法又称为统计方法。字符模式识别的方法可以大致分为统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络等。上述的图像识别步骤就是模式识别的基本步骤了。常用的模式识别方法之一是模板匹配，顾名思义，就是在输入图像上不断切割出临时图像、并将之与模板图像匹配，如果相似度足够高，就认为我们寻找到了应有的目标。最常见的匹配方法包括平方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法等。以下我们都将以模板匹配为例，说明模型识别的概念。 支持向量机（SVM）：支持向量机是一种可训练的、基于结构风险最小化原则的通用机器学习方法，简单来说就是一种分类器。SVM方法的原理简单说即是线性化和升维的过程。SVM是从线性可分情况下的最优分类超平面发展而来的。如下图所示，空心点和实心点分别代表两类样本，H为H维分类超平面，HI和H2分别为过各类点且离分类超平面举例最近且平行于H的超平面。最优分类超平面理论要求分类超平面在可将两类正确分开的基础上，使分类间隔最大化。
1图像识别技术的引入 图像识别是人工智能的一个重要的领域图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别图像识别，顾名思2图像识别技术的过程 既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的图像识别技术也分为已下几步:信息的获取，预处3图像识别技术的分析 随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域得到了应用计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。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。图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，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。同时，在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。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。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引build以及查询。目前主要的图像识别方法有基于神经网络的图像识别方法、基于小波矩的图像识别方法等。可以参考相关的图书教程和视频教程啊
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。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。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。
哇塞~~我的毕设题目是神经网络在图像处理中的应用研究。。。咱俩差不多呀~~我给你留消息了，加QQ吧~~
