kiayun手机版登录打开即玩v1011.速装上线体验.中国 卷积神经网络在仿刺参识别中的应用研究

卷积神经网络在仿刺参识别中的应用研究

目录

我不太明确你具体的需求哈，请提供更明确一些的句子让我进行改写。你给的“一、 内容综述......”不太像一个常规可改写的句子形式呢。

1.1，关于研究的背景，以及其具有的意义，等等，等等。。。。。。。。。。。。。。。。对了啊，这里页码是3。哦、。kiayun手机版登录打开即玩v1011.速装上线体验.中国，。。。。,。

1.4，研究方法，与，技术路线，。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 ，。

二、与之相关的理论呀，和技术根基呢，足足有这些哟，如下这般啦，占据这么大篇幅总共到，足足到这儿啦，就是八点啦 。

由于句子原始内容较简短且表意不明，改写方向有限，以下重述一遍：2.1，计算机视觉基础，，，：9 。（句子本身存在较多省略号，改写后可能更难理解其确切含义，旨在尽量遵照题意改写）。

图像处理技术那部分内容，在2.1.1这个章节里，它占据着相关教学或论述等方面的一定篇幅，达到了10的量级，就是这样 。

方法是用于特征提取的，属于2.1.2的范畴，其相关内容在文档中的位置是第12页。

2.2，深度学习，进行概述，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，句号，13。

2.2 的 初始号 2.1，神经网络的根基部分，足足有这么一大串，它的内容是，关于网络的基础方面，足足有这么一大块篇幅，它出现在这里，是第十五页 ：

2.2.2，讲述卷积神经网络的原理，.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,.,,.至17。

2.3，常用的，用于卷积的，神经网络模型，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．皆可有应用于18的可能性 。

三、仿刺参，涉及识别，并且属于数据集构建，．．．．．．............../20。

3.1，数据采集的方式，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，。21。

3.2，数据预处理术与技 ，。。。。。。。。。。。。，。。。。。。。。。。。。与技 ，。。。。。。。。。。。。，。。。。。。。！

3.3中提到的数据集合进行标注，之后再把它划分，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．直到29 。

四，基于用卷积神经网络构建的仿刺参识别模型来进行设计，．．．．．．．．．．．．．．．．．29。

4.1，模型总，体架构 。 （此内容信息较少，可能改写空间有限，若有修改意见或更多信息，请随时告知，以便进一步完善改动。）。

4.2，卷积层进行设计，该设计内容在文中处于第32处，句号后紧跟省略号，省略号罗列至此。

4.3，池化层，进行设计啊。。。。。。。。。。。。。。。。。则是内容为33啊。

4.4，进行全连接层设计，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，.34。

该内容是一个关于4.5激活函数选择的表述，其中包含激活函数选择相关事项、一串许多点作为列举象征之类等等内容或者无含义连串作为辅助占用空格而形成这样的表述，最后是数字36 。

4.6，关于损失函数以及优化算法。，。，。，。，。，。，。，。，。，。，。，。38。

五、针对模型，展开训练操作，并且予以优化，．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40。

五、一点训练环境配置，多个小点，省略号隔开，共多个小点，最后是。。五十一点四十一。

有关5.2超参数设置，其相关内容，涉及到诸多方面，包含着一系列的要点，被罗列到第42项 。

5.3，模型训练进程在持续开展着一些相关的活动，这些活动呈现出一系列特定的情况形态，它们共同构成了一个相对繁复的、有着诸多细节要点的整个过程，直至达到43这个阶段。

五点四，模型优化策略，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点，点点点。最终落脚、在了、四十四处啦。

5.4.1，数据增强技术，它有着各种各样的方式，被广泛应用于诸多领域，在提升数据质量等方面发挥着重要用途，其具体细节涵盖多方面的要素，涉及到不同的操作手段，能实现多样的效果，对相关工作有着不可忽视的作用。 45。

正则化方法，其具备某相关特性或用途可被分为5.4.2这种类别，此类别相关阐述一直持续到50。

六、实验得出的结果，以及针对这些结果所展开的分析 ．． . 50 （对于这段内容，由于原句信息有限，只能基于理解做这样的大概改写，你可根据实际需求调整 ）。

6.1，进行实验设置，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，这样一直排了好多，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，再往后继续排点，，，，，，，，，，，，直到这么多了（还有一些省略号）给了你个5。

六点二，关于模型性能评估等相关内容，涉及到诸多方面，具体情况，体现在若干细节之中，最终呈现出特定的结果，比如在文档的第五十二页 。

6.2.2，涉及召回率内容，此内容有关，可参见相关资料或说明文档，在页码提及为54处 。

6.3，存在不同模型，要进行对比分析，如此一来呢，就有了以下这般的情况，一直到了55这里 。

6.4，系统实施鲁棒性进行检测，检测内容包含诸多方面，这些内容被涉及，直到检测完成，最后得出结果为59 。

关于七部分，它是结论同展望啊之间的内容，这内容里有省略号持续贯穿直至60序号标记处啊。

7.1，研究得出结论，结论为，结论是，结论在于，结论关乎，结论体现于，通过研究以后，最终所呈现出来啦，呈现出的这个结果，且编号是61 。

读起来很生硬，没有实际逻辑关联，可以这么改写：缺乏关联清晰恰当之话语，仅数字罗列，如7.2此表述，又跟上这般表述，研究不足，再跟上一溜句号重复排列直至众多句号堆叠呈现状态，最后数字62 。

七点三，关于未来工作的展望，后续还在持续进行，直至到达那标注为六十三的部分 。

一、 内容综述

本文的目的在于探究，名为卷积神经网络、简称CNN的事物，在针对仿刺参，也就是海参或者海草参的识别范畴之内的运用情况。仿刺参是一种常见海洋 creatures whose unique formsand the sea 生物，这件生物因为独特的形状以及丰富的营养结构，从而受到广泛关注。然而，因为它的数量巨大连天都数不甚数目连起来能和外太空黑洞大小类比，并且分布过于宽广，传统的人工识别方式很难应对此项挑战。

首先，我们会介绍仿刺参其基本特征，以及它于海洋生态学里、食品加工之中的重要性。接着，我们会极为详细地表阐当前针对仿刺参识别之际的主要挑战。另外，我们会概述现有技术于该领域之下的发展现状。随后，我们会讨论卷积神经网络作为一种颇先进的机器学习模型，在内容像处理、模式识别的层面上的优势。经由对比传统那基于规则的方法以及卷积神经网络的应用效果，我们得以见出，卷积神经网络在提升识别准确率这方面独具显著的优势。

接着，我们会深入剖析卷积神经网络怎样有效地提取仿刺参的视觉特征，进而展示其在实际运用当中的表现。具体而言，我们會介绍模型设计，讲述训练过程，呈现其在不同场景下的应用案例。另外，我们还会探讨数据集构建、模型优化策略等关键环节，以此确保卷积神经网络能在仿刺参识别任务中高效应用。

关于在仿刺参识别里卷积神经网络的应用，本文会予以总结，还会展望往后的研究方向以及发展趋势来的 通过进行相关文献梳理还有研究成果综合分析，我们能够为仿刺参更深层次研究及应用提供具价值的参考的 。

1.1 研究背景与意义

紧跟计算机视觉技术持续进步的步伐，深度学习算法于内容像处理范畴里的运用变得益发广泛。仿刺参识别构成一项特定的内容像识别工作，具备极端重要的研究应用价值与极强的实践指导现实意义。于平常实际生产生活当中，仿刺参识别技术能用于产品质量检查检测、农业领域中的有害病虫灾害诊断等好些众多多个的领域之中，在提升提高生产效率、保障确保产品质量方面以及切实推动增进强化农业现代化化提升上面体现发挥拥有极其巨大关键显著重要意趣的意义。然而但因借助基于仿刺参身上所呈现的内容像突出特质特性具有的极大复杂性与对照明光照、场景背景等众多繁复因素带来的干扰，过往传统以往的内容像识别方式方法常常通常往往很难难以达到理想期待预设预计的很不错堪称美妙的效果。因此探索更为有效的仿刺参识别方法显得尤为重要。

这段时间以来了呀，卷积神经网络也就是 Convolutional Neural Networks, CNN 呢，这样子搞出来才在内容像识别这个领域之中，成功取得了相当显著突出的成果哒哈。那 CNN 是通过去模拟那个人类大脑神经系统的层级结构的哟，从而自动着手去学习内容像特征的啦，如此这般就有效地切实避免了传统内容像处理方法里手动提取特征时所存在的复杂性啦。所以呢将卷积神经网络运用到仿刺参识别当中去哇，就有特别大的希望能够圆满解决传统方法所面临着的技术方面困扰难题哦，进而提高仿刺参识别对应方面的准确性程度以及效率啦。

此外，本研究具备理论价值。此研究针对卷积神经网络在仿刺参识别里的应用开展探究，能进一步丰富并发展深度学习理论，推进计算机视觉技术于特定领域的应用与发展。与此同时，本研究可为其他类似的如识别任务那般的内容，提供参考与借鉴 。

【表】：研究背景中的主要挑战与机遇

挑战 详述 机遇 解决方案

仿刺参的内容像特征呈现出一种多样且细微，在特征的复杂性方面体现各异，以至于很难去做好、完成对它准确的识别，利用卷积神经网络能够自动学习内容像特征，这也反映出一项技术的进步呀。

环境干扰，受到光照以及背景等不同因素，极大影响识别效果，方法创新，则要设计成适应性更强的网络结构，还有算法 。

传统识别方法因计算量极大进而导致其识别效率十分低下，这是效率问题，为实现效率提升，要致力于优化网络结构以期能够提高计算效率以及识别速度。

在仿刺参识别里，卷积神经网络的应用颇有重要的实践意义、具备理论价值。本研究的目标为此，借助应用卷积神经网络技术，去解决仿刺参识别之中的技术难题，提升识别效率及以及准确性，给与之相关的领域供应有效地技术支撑。句号。

1.2 国内外研究现状

把高效且功能强劲用来图像作处理的卷积神经网络也就是Convolutional Neural Networks（缩写CN记作为CNN），在可与真假相类比以分析出来的刺参识别这个区域范畴里边已被人全方位运用投入使用过程中，同时还进行一番深入的学问探究钻研考量权衡；最近以来，伴随深入程度不断加深的把知识理论思想技艺化实现提升，在有一定相似参照性质以此判断种类类别的刺参识别这关于学问的研究方面，已经凭借其有卓越不凡出其不意脱颖而出的成果收获。

国内外关于仿刺参识别的研究主要集中在以下几个方面：

（1）国内研究现状

国内学者针对仿刺参识别开展的研究，起步是比较晚的，不过近些年来呈现出了快速发展的态势，有超多研究人员运用深度学习技术，尤其是卷积神经网络，成功让仿刺参识别的准确率去得以提升，像一些研究团队经由改进数据预处理方法，令数据的质量得到了提高，还有一些研究专门致力于设计高效的特征提取器，以此来提升识别性能，另外部分研究还对仿刺参的形态学特征分析以及其与分类结果之间的关系进行了探讨，给后续的模型优化提供了理论依据 。

（2）国外研究现状

国外于仿刺参识别领域的研究相对而言成熟，侧重的是对于传统机器学习的办法，更着眼把深度学习技术运用到该识别任务里。像斯坦福大学、麻省理工学院等这样的顶尖大学和研究机构，在仿刺参识别方向开展了深入探究。国外的研究者开发系列化的先进特征表示办法，还借助大量的实验证实这些办法的有效性，特别是在内容像识别技术上积累了丰富经验。除此之外，国外展开的研究，还着重关注跨学科之间的合作，将仿生学方面的原理加以联结，进而深入提升仿刺参识别系统具备的鲁棒性以及准确性 。

国内外于仿刺参识别的探究当中均已收获了一定的有效成果，然而却依旧需要进一步地去做深化以及创新。未来探究的方向大概会涵盖这几个方面：进一步去提高模型的泛化能力，探索新型的特征提取方式，以及结合更多前沿先进的顶尖技术来进行综合全方位的优化等等 。

1.3 研究内容与目标

致力于使对卷积神经网络，也就是 Convolutional Neural Networks，简称为 CNNs在仿刺参识别范围之内运用潜在能力展开深入探寻是本研究该持有的目的。借助建构并且训练具备高效性质的 CNN 模型这个方式开展工作，则我们要达成目标乃为达成让对刺参所属种类能够进行精确度水平足够高的辩识 。

主要研究内容

设计适用于仿刺参内容像特征提取的卷积神经网络架构；

收集并标注仿刺参的内容像数据集，确保数据的多样性和代表性；

优化网络参数，提升模型的泛化能力和识别准确率；

经由实验，对照不同的网络结构，以及，激活函数，还有，优化器等，对识别性能所产生的影响 。

预期目标

构建出一个，其性能具备优越性的，卷积神经网络模型，此模型能够在开展仿刺参内容像识别任务时，达成或者超越，现有的处于最先进技术状态的水平 。

发表至少两篇研究论文，详细介绍我们的方法、实验结果和结论；

准备一个能够让别的研究人员再次使用的代码库，借此推动该领域里的技术交流以及发展。

经由此次研究，我们怀揣那样的期望,即为仿刺参的自动化识别送去某一种新鲜且具备功效的办法，顺着这个进而推进有关产业的发展。

1.4 研究方法与技术路线

在本次研究当中，所采用的主要技术工具选用的是卷积神经网络，也就是CNN，其目的意在达成仿刺参的高效识别得以实现，借助架构一个深度学习模型经由多层次、多阶段的方式达成，如此一来，仿刺参于不同尺度状况下以及不同视角之下所呈现出的特征信息便能够予以捕捉获取。专门来讲就是，该项研究最初做的便是去收集一定数量的包含仿刺参的样本内容像来进行标注，而这些所选的内容像覆盖了不同的光照条件，角度也存在着变化，所处环境背景同样是各不相同的内容像。随后借助这些数据对CNN模型展开训练，从而促使该模型能够精准无误地将目标对象认出得出。

于模型训练进程当中，我们运用了交叉验证之法用以评估模型的性能，并且还在为提升模型的泛化能力着想时，引入了数据增强技术，再通过旋转、缩放、裁剪等众多手段去生成更多的训练样本，而避免去出现过拟合现象对不对。

我们在模型优化这儿，采取了好些种类的策略，有针对网络结构做调整，包含对损失函数予以优化，还运用正则化这样的技术等等。这般一些措施，对提升模型的准确率以及鲁棒性有帮助。

为验证模型实际应用效果，我们把它应用于实际场景，针对新采集的数据展开调试，最后测试出来，所呈现提出出的CNN模型能够有效辨识仿刺参，并且具备较高的识别准确概率以及低一点模样的误报概率 。

二、 相关理论与技术基础

得在针对仿刺参展开深层次认知而进行透彻探究卷积神经网络也就是Convolutional Neural Networks即ＣＮＮｓ于仿刺参辨明之中的运用之前，得先就此相关的理论以及技术方面的底质予以简要勾勒，这一节啊，会去简略讲述一下CNN它自身的基本原理以及其在内容图像处置范畴之内的运用，并说明一下为仿刺参进行准确识别所牵涉到的技术背景情况。

卷积神经网络概览

卷积神经网络，是一种特殊的深层前馈人工神经网络，它专门为处理具有类似网格结构的数据而设计，像是时间序列$data$一样的数据，还有内容像$data$那样的数据。$CNN$依靠一系列的层，来提取输入数据的属性特点，这些层里头有卷积层，有池化层，更有全连接层等。卷积层借助应用一组能够学习的滤波器，也就是内核，施加到输入之上，能够达成属性特性的自己运算取得。每一个滤波器滑过大大小小的输入空间，运算计算局域感受野之间的互相关的值，进而产生一份属性内容。这样的一种运行机制，让$CNN$能够高效率、有效果地捕获输入数据的空间关系牵扯性。

其中像表示输入内容，卷积核表示特定事物，卷积操作是一种行为，在这里是特征内容部分上可确定之物的坐标位置 。

层类型 功能描述

卷积层 提取输入数据的特征，通过卷积核滑动实现

池化层，会使数据维度降低，能够提升模型训练效率，往常采用的是最大池化或者平均池化 。

全连接层 将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间

内容像处理与模式识别

属于内容像处理以及模式识别领域一部分的仿刺参识别，在此过程当中，关键步骤涵盖预处理，包含特征提取还有分类器设计等。传统方法依靠手工设计的特征提取算法，像SIFT、HOG这般，然而随着深度学习的发展，特别是CNN的应用，致使从原始内容像中自动学习特征变成可能，极大地提升了识别的准确性以及鲁棒性。

仿刺参识别的技术挑战

仿刺参识别遭遇的主要难题在于它外观形态的多样性，以及环境情况的复杂性。仿刺参不同种类间有可能存有细微的差别，而且，于自然环境下所采集到的内容，常常会受到光照、阴影等诸多因素带给的影响跟制约。凭借CNN所具备的强大的特征能够表达出的能力，才可有效地去应对上面所提及的那些相关挑战，然后达成高精度的仿刺参识别目的。

经过对于CNN的基本原理，以及它在内容像处理和模式识别当中的应用的理解层面，为后续之中研究如何借助CNN进行仿刺参识别奠定了坚实的理论方面的基础。紧接着其来的后一部分将会详细深入地讨论具体的研究办法和实验设计标点符号。

2.1 计算机视觉基础

聚焦于让机器从图像或者视频之中获得讯息进而理解其含义而言，在人工智能范畴里有一个尤为重大关键意义极为鲜明的分支，此分支名为计算机视觉。关于卷积神经网络于仿刺参识别里的应用需要理解的一些比较基本的概念与理论，在这个部分将会阐述介绍。

（1）内容像处理技术

内容像处理技术是计算机视觉的根基所在，它主要涵盖内容像增强、分割以及特征提取等步骤。内容像增强依据那些调整内容像亮度以及对比度包括饱和度等这类参数，进而达成改善内容像质量的目的。内容像分割工作会把原本的内容像区分形成另外多种各不一模一样的区域，只是为了能够更优质去感悟进而剖析各个部分。特征提取是从最开始样子的原始那部分的以内容为准的数据当中抽取获得有意义的具有某种特指的信息，用来达成后面的分类任务 。

（2）卷积神经网络简介

卷积神经网络也就是Convolutional Neural Network ，简称为CNN ，是属于一种深度学习模型，特别适用于用于处理内容像以及视频数据，它的核心思想是把利用到局部连接以及池化操作的方式来捕捉内容像当中的所具有的特征，进而实现对于复杂模式的学习目标，在仿刺参识别的时候，CNN能够借由输入进这个内容像并且进行多层的卷积，还有激活以及函数和池化操作，最终能够得出获得的是具备高抽象拥有的概括整理能力的特征意思表达内容，从而作为可以进一步分类的依据 。

（3）模型训练与优化

进行深度学习时，模型训练是极为关键的步骤，在仿刺参识别运用里，一般采用体量庞大的数据集来作训练，像是MNIST手写数字的数据集合，又好似ImageNet内容图像分类的数据集合。要提升模型的普及化能力以及精准程度，就得恰当开展超参数调整与模型结构规划。另外，还得思索该如何高效地评测模型性能，以及怎样去应对过度拟合的状况。

（4）数据预处理

在训练之前，对原始数据开展一系列处理步骤以求适应模型需求，此项操作被称作数据预处理。存在多种相关步骤，其中包含但不限于归一化、数据扩充、数据增强等内容。良好的此类处理能够显著提升模型训练效率以及结果质量。在仿刺参识别研究里，合理的该种处理方法能够帮模型更快收敛至最优解，进而提高识别精度 。

2.1.1 图像处理技术

如下对内容像实施处理的技术，是辨别仿刺参工作进程里的一项非常关键的要点存在，于开展仿刺参辨别这个行为作业期间，得要针对内容像开展预先处理工作还有对其中特征予以提取等相关种种操作，从而达成提升识别精准程度以及效率的目的，以下呈现的是有关内容像处理此项技术的详尽阐述说明。

（一）内容像预处理

在开展仿刺参内容像识别以前，需先行对采集得来的内容像开展预处理，有鉴于此，有这样几种步骤加以实施，分别是，内容像去噪，内容像增强，内容像缩放等，其中云手机网页版，去噪的目的在于抹去内容像里一些无关紧要的信息，像背景噪声之类的，增强的目的在于提升内容像的质量，让其更符合后续识别处理的要求，缩放的目的在于把不同尺寸的内容像加以调整，使之达到统一尺寸，从而方便后续卷积神经网络的处理，至此，句号。

（二）特征提取

仿刺参识别里那极为关键重要、不能稍有差池的特性提取一道工序当中呢需要借助能把存在区别但十分相像的海参自身模样体态的特定形态方面纹路纹理也包含了外在看上去那种颜色颜色情况色彩特点给予辨析提取的方式来获得有用信息这些通过各种专门方法得出的种种具体特点会起着对某个特别为辨识仿刺参专门设计的神经网络能够进行训练教导模型还具备后续用来开展有效识别使用作用这些常用并且常常采用的专门分析提取特性方式包含了边缘如何确切判断其具体位置是否在仿刺参之上确认这种技术还有角点检测方法这种方式能够精准找出仿刺参上一些具有识别价值的特定角点除此进一步我们依旧能够采用基于深度学习专门针对特性提取所使用的方式类型比如利用特定神经网络使得能够自动学习内容像特征利用这样一种方式能够在整体水平上极大提升识别的准确程度 。

（三）内容像格式转换及标准化处理

还要对内容像做格式变换和标准处理了后kiayun手机版登录app游戏登录入口.手机端安装.cc，才以适应卷积神经网络的输入需求，比如说使彩色素材化成灰度品类再归整于独有的尺度与范围这般，得以帮忙消冗计算而且提高识别的速度效率喽而且还能够经规范操纵而除去不同内容的光照不同等缘由对识别所得而起致效应之类的影响影响 。 而且通过对标准进行加工进而除去起因于不同内容像间存在光照方面出现差值等要素而对于识别成果造成的干扰了哦 。 这些处理是能够帮助我们开展精简运算以及提升整体识别工作效率效果的了哟 。

内容像处理技术，在仿刺参识别进程里，起着关系重大关键至极的作用，凭借像利用多种技术手段，像是专门进行内容像预处理、开展特征提取、做内容像格式转换以及开展标准化处理等等，这么做就能够有非常显著明显的效果可以有效提升提高准确性和运作办事方面有效的提升以及增加效率，可以从这个基础之上结合卷积神经网络诸多深度学习科学技术先进经验这样的思路来执行，能够进一步有力地推动促进推广以及提高推进仿刺参准确识别的研究以及实际应用方面的发展进步，除此之外另外对于内容像处理技术在实际应用场景进行优化以及改进提升也是未来进行研究的属于重要方向领域范畴之内的其中一个方向 。拿噪声去除、背景干扰抑制等这些方面来说，依旧得进一步去探索、去研究更为有效的算法与方法才行。与此同时，伴随着计算技术的发展以及进步，往后对于内容像处理技术的性能与效率方面的要求也会持续提高，这同样给相关领域的研究提供了非常广阔的空间以及挑战呀。内容像处理技术在实际当中的发展以及完善，将会极大地推动仿刺参识别技术的进步以及应用拓展进程。【表】呈现出了内容像处理技术里的一些关键步骤、所能用到的应用工具以及算法哟。关乎公式的部分，暂时不会涉及具体公式的那些内容，而是会在后面持续的研究里头，依据具体对应的应用场景去作阐述以及推导？

2.1.2 特征提取方法

在深度学习相关领域里，有一种被广泛应用于内容图像以及视频分析这两个方面的人工神经网络模型，它被称作卷积神经网络，也就是CNN，这种模型特别擅长去处理那些具备局部相关性的数据物件，像是呈现出画面静止状态的照片或者显示着一个个时段动态画面的视频帧。在针对仿刺参也就是所谓“红珊瑚”这一物体所开展的识别实践任务当中，特征提取这一操作步骤事实上是整个识别具体进程路径里面被视为非常关键的环节要点之一。

研究人员为了能从仿刺参内容里，进行有效的特征提取，通常会采用一系列高级的计算机视觉技术，这些技术包含：

边缘检测，是借助计算像素间的梯度，以此来识别内容像里的边缘信息。此方法能够捕捉物体轮廓的变化，这对于区分不同种类的仿刺参极为有帮助的。

有一种操作叫直方内容均衡化，它是针对原始内容像的，通过实施像这样的直方内容均衡化这种操作以后，一方面是可以让内容像的对比度得到增强的，另一方面还能够减少噪声所带来的影响，进而能够提高之后进行的特征提取的那种效果 。

小波变换，借助它把模拟信号转变成离散信号，借此达成对内容像频率成分予以分解以及重构。采用这样的办法可以呈现出内容像里的高频细节信息，这对突显仿刺参独有的纹理特征颇具帮助。

把空间域信号借由傅里叶变换转化成频域信号，随后通过滤波器对特定频率范围之内的能量予以控制，这就是傅里叶变换。此方法适用于去除背景干扰，进而保留关键特征。

这样一些特征提取方法，彼此之间相互结合，会一道作用于仿刺参内容表象，而后最终产生高质量的特征表示，以此来方便后续的分类以及识别工作。源自经过精心设计的特征提取策略，可以明显提升仿刺参识别系统的准确性以及鲁棒性。

2.2 深度学习概述

深度学习，也就是Deep Learning，属机器学习即Machine Learning的一个子领域，其立足于人工神经网络，也就是Artificial Neural Networks，特别是多层的神经网络结构，深度学习模型的结构含有多个隐藏层，这致使模型能够从大规模数据里自动提取以及抽象复杂的特征 。

（1）神经网络基础