基于机器学习的计算机视觉系统网络图像识别方法研究  

作　　者：朱庆华 

机构地区：[1]河南长业智能科技发展有限公司,河南郑州450000

出　　处：《信息记录材料》2023年第11期161-163,共3页Information Recording Materials

摘　　要：本文以计算机视觉系统网络图像识别方法为研究对象,对现有基于机器学习的识别方法从设计原理、算法设计和处理流程等方面进行阐释。通过分析发现,复杂视觉网络图像识别过程中存在高辨识率和高速性难以实现的问题。为此,在原本算法原理基础上,研究人员引入结构平衡网络,区别于像素作为节点的方式,将图像的灰度矩阵作为连接权值矩阵,借助Hadamard乘积变换区分连接权值,提取特征参量,遍历灰度图像,加权处理特征参数,最终实现识别方法改进目标。将改进后的方法应用于工件识别中,结合数据证明所设计的方法在计算机视觉系统网络图像识别中的有效性。

关 键 词：机器学习 计算机视觉系统 网络图像识别 结构平衡网络 

分 类 号：TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]