人工智能在图像识别中的优化算法探讨
曹红峰 （ 杭州频卓电子工程有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0601-28Abstract
本论文探讨了人工智能在图像识别中的优化算法，重点聚焦于提高图像识别准确性和效率的问题。我们 研究了一系列最新的图像识别算法和技术，以优化模型性能，并提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的方法，以 改进图像特征提取和分类过程。通过实验验证，我们展示了该方法在多个领域的图像识别任务中的卓越性能，为人工 智能在图像识别中的应用提供了有力支持。
Keywords
人工智能；图像识别；优化算法；深度学习；卷积神经网络Full Text
PDFReferences
[1] 刘群. 深度学习在图像识别中的应用[J]. 计算机学
报， 2017， 40(2)： 179-191。
[2] 王明宇，李晓明. 卷积神经网络及其应用综述[J].
自动化学报， 2016， 42(2)： 219-232。
[3] 陈明，张磊. 深度学习技术在医学图像处理中的应
用[J]. 医疗装备， 2018， 31(3)： 44-47。
[4] 韩晓明，李宁. 深度学习与计算机视觉的研究与应
用[J]. 图像工程， 2019， 28(1)： 184-194。
报， 2017， 40(2)： 179-191。
[2] 王明宇，李晓明. 卷积神经网络及其应用综述[J].
自动化学报， 2016， 42(2)： 219-232。
[3] 陈明，张磊. 深度学习技术在医学图像处理中的应
用[J]. 医疗装备， 2018， 31(3)： 44-47。
[4] 韩晓明，李宁. 深度学习与计算机视觉的研究与应
用[J]. 图像工程， 2019， 28(1)： 184-194。
Copyright © 2024 曹红峰
Publishing time:2024-01-31
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