联合鲁棒判别特征抽取与选择及在图像识别问题上的应用

文献综述

摘要: 图像识别是人工智能的一个重要分支，无论是我们的生活方面还是在科研方面都有着十分重要的地位。随着现如今信息时代的高速发展，信息量的增多，研究图像识别并使其过程速度更快，效率更高，结果更可靠地方向成为一种研究趋势。

关键词： 鲁棒 特征抽取 图像识别

1. 研究的目的与意义

图像识别是指利用信息处理与计算机技术，采用数学方法，对图像进行处理、分析和理解的过程来达到计算机自动识别目标和对象的技术。图像识别是人工智能科学的一个重要的分支，在我们的日常生活以及科研方面、工业生产中都有很广泛的应用。例如我们去超市使用支付宝扫描二维码就是一个图像识别的过程，人脸识别手机解锁，再如在医学上医学图像分析、识别等。有关图像识别技术的研究一直是广受关注，尤其是特征提取的研究，因为特征提取性能的好坏对分类识别有很大的作用。

随着科学技术飞速发展，各个领域的数据量以指数速度增长，大部分学科里的信息爆炸。这些数据更复杂，高维数据不仅复杂还有很大的不确定性。图像就是其中之一，根据不同种类的图像由不同的潜在的变量导致数据的非线性。

所以，高效地从高维复杂数据中获取信息和规律成为当今信息科学与技术面临的问题。研究图像识别问题就成了重要的热门话题。

二．国内外的研究概况以及图像识别的应用

图像识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。