本文首先分析了图像识别技术以及bp神经网络算法，然后详细地阐述了人工神经网络图像识别技术。
【关键词】人工神经网络 bp神经网络图像识别识别技术
通常而言，所谓图像处理与识别，便是对实际图像进行转换与变换，进而达到识别的目的。图像往往具有相当庞大的信息量，在进行处理图像的时候要进行降维、数字化、滤波等程序，以往人们进行图像识别时采用投影法、不变矩法等方法，随着计算机技术的飞速发展，人工神经网络的图像识别技术将逐渐取代传统的图像识别方法，获得愈来愈广泛的应用。
1 人工神经网络图像识别技术概述
近年来，人工智能理论方面相关的理论越来越丰富，基于人工神经网络的图像识别技术也获得了非常广泛的应用，将图像识别技术与人工神经网络技术结合起来的优点是非常显著的，比如说：
（1）由于神经网络具有自学习功能，可以使得系统能够适应识别图像信息的不确定性以及识别环境的不断变化。
（2）在一般情况下，神经网络的信息都是存储在网络的连接结构以及连接权值之上，从而使图像信息表示是统一的形式，如此便使得知识库的建立与管理变得简便起来。
（3）由于神经网络所具有的并行处理机制，在处理图像时可以达到比较快的速度，如此便可以使图像识别的实时处理要求得以满足。
（4）由于神经网络可增加图像信息处理的容错性，识别系统在图像遭到干扰的时候仍然能正常工作，输出较准确的信息。
2 图像识别技术探析
2.1 简介
广义来讲，图像技术是各种与图像有关的技术的总称。根据研究方法以及抽象程度的不同可以将图像技术分为三个层次，分为：图像处理、图像分析以及图像理解，该技术与计算机视觉、模式识别以及计算机图形学等学科互相交叉，与生物学、数学、物理学、电子学计算机科学等学科互相借鉴。此外，随着计算机技术的发展，对图像技术的进一步研究离不开神经网络、人工智能等理论。
2.2 图像处理、图像识别与图像理解的关系
图像处理包括图像压缩、图像编码以及图像分割等等，对图像进行处理的目的是判断图像里是否具有所需的信息并滤出噪声，并对这些信息进行确定。常用方法有灰度，二值化，锐化，去噪等；图像识别则是将经过处理的图像予以匹配，并且对类别名称进行确定，图像识别可以在分割的基础之上对所需提取的特征进行筛选，然后再对这些特征进行提取，最终根据测量结果进行识别；所谓图像理解，指的是在图像处理与图像识别的基础上，根据分类作结构句法分析，对图像进行描述与解释。所以，图像理解包括图像处理、图像识别和结构分析。就图像理解部分而言，输入是图像，输出是对图像的描述解释。
3 人工神经网络结构和算法
在上个世纪八十年代，mcclelland与rumelhant提出了一种人工神经网络，截止现在，bp神经网络已经发展成为应用最为广泛的神经网络之一，它是一种多层前馈神经网络，包括输入层、输出层和输入层输出层之间隐藏层，如图1所示，便是一种典型的bp神经网络结构。
bp神经网络是通过不断迭代更新权值使实际输入与输出关系达到期望，由输出向输入层反向计算误差，从而通过梯度下降方法不断修正各层权值的网络。
bp神经网络结构算法如下所述：
（1）对权值矩阵，学习速率，最大学习次数，阈值等变量和参数进行初始化设置；
（2）在黑色节点处对样本进行输入；
（3）对输入样本，前向计算人工神经网络隐层及输出层各层神经元的输出；
（4）使用梯度下降方法不断修正各层权值及阀值，由梯度算子得到的权值为
（6）判断，判断是否大于最大迭代次数或者是否误差已经达到要求。如果大于最大迭代次数或误差达到要求，那么便直接转到第（7）步，否则，转到第（4）步对各个矩阵的权值继续修正，反复训练；
（7）看是否遍历所有样本，是则结束，否则跳回第（3）步继续。
bp神经网络操作简单而有效，可通过opencv的cvann_mlp类， matlab的模式识别工具箱nprtool等实现，经验得出在如下情况中人工神经网络尤为适用：
（1）大量数据可用，却不知道与输出之间关系；
（2）问题的解决方案随时间变化而变化；
（3）输出是模糊的函数关系，而非精确数字。
4 人工神经网络图像识别
传感器或摄像仪输入图像识别系统以后，其目标图像不能够与系统全部的参考图像完全一样，这是由于对应噪声干扰，光线不足和放缩旋转等问题。基于人工神经网络对畸变图像识别进行深层分析，并且利用 ccd 摄像头对图像信息进行采集，在此过程之中通过对摄像头方位进行更改对易出现畸变的图像进行采集，从而使得畸变图像所带信息组成样本库。在电脑里面输入样本库中的图像信息，并且进行模数的转化，变成数字图像，利用数字滤波来对数字图像信息进行处理。在神经网络之中输入样本图像数字信息来进行训练，一方面可以基于数字图像的像素点集合组成输入矩阵，用高维数据作为训练样本，通过主成分分析（pca）的方法进行降维，大大简化计算量；一方面可以基于数字图像的特征空间进行聚类分割，提取几何特征或者统计特征，输入到sofm神经网络或者hopfield神经网络，从而使其生成图像识别神经网络系统。在进行图像识别的时候使用ccd 摄像头来采集识别图像，并且把其模型转化为数字图像，预处理后，将其输入到训练好的神经网络识别系统里面，就其可以开展快速的计算，并进行识别。把图像识别技术与人工神经网络理论有机结合起来，可以非常有效地实现神经网络信息系统的一致性，此外，还可以将其对网络连接结果与权值进行存储，促进管理效率的提高，并对于知识库的构建也具有积极的作用。
5 结论
本文就基于人工神经网络的图像识别技术进行了详细地阐述，由综上研究可以基于人工神经网络的图像识别技术具有比较多的优点以及比较高的可行性，然而，我们对该技术存在的网络规模及复杂图像识别准确度上还应继续进行深入研究，以求技术突破。
神经网络在人脸识别中的应用 1.引言 早在上世纪60年代末, 人脸识别即引起了研究者的强烈兴趣.但早期的人脸识别一般都需要人的某些先验知识, 无法摆脱人的干预。进入上世纪9O年代, 由于高速度、高性能计算机的出现,人脸识别的方法有了重大突破, 进入了真正的机器自动识别阶段, 人脸识别研究得到了前所未有的重视。人脸识别方法有很多种: (1)特征脸方法。这种方法起源于图像描述技术，采用特征脸识别方法有良好的稳定性、位移不变性、特征向量与图像的高度成比例变化以及转置不变性。不足之处是受表情变化、光照角度强度变化和视角变化等严重影响, 鲁棒性较差。(2)隐马尔可夫模型方法(HiddenMarkovMode1)是用于描述信号统计特征的一组统计模型。HMM的基本理论是由Baum和Welch等人在20世纪6O年代末70年代初建立, 在语音识别中应用较多。 (3)弹性图匹配方法。弹性图匹配方法是一种基于动态连接结构的方法。它将人脸用格状的稀疏图表示。 (4)神经网络方法。人工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的, 是一个非线性动力学系统, 其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单, 功能有限, 但由大量冲经元所构成的网络系统却能够实现复杂丰富的功能。神经网络系统除了具有集体运算的能力和自适应的学习能力外, 还有根强的容错性和鲁棒性.善于联想、综合和推广。神经网络模型各种各样。它们是从不同的角度对生物神经系统不同层次的描述和模拟。有代表性的网络模型有感知器、多层映射BP网络、RBF网络等。目前, 在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型都是采用BP网络及其变化形式, 它也是前向网络的核心部分, 是人工神经网络最精华的部分。2BP神经网络的人脸识别BP神经网络用于人脸识别一般应先对输入图像实行图像预处理,然后进行特征提取,接下来就是BP网络训练,最后用训练好的网络进行识别,获得识别结果。 2.基于特征脸和BP 神经网络的人脸识别方法 2.1特征脸分析 这种方法是根据图像的统计特征进行正交变换( K-L 变换) [3] , 以去除样 本间的相关性, 然后根据特征值的大小选择特征向量( 主分量) , 由于这些特 征向量的图像类似人脸, 所以称为特征脸[4, 5] 。下面就这种方法作简要介绍。 X∈RN 为表示一幅图像的随机向量, 这里N是图像的大小, X 由图像的行或列连 接而成的向量。假设有p 个人, 每个人有r1 ( 1≤i≤P) 个人脸样本图像, 样 本集为{ Xji } , Xji表示第j个人的第i个样本。那么每个人样本均值向量为 mi ( 1≤ i≤p) ; 总体样本均值向量为m; 类间散布矩阵为
软件著作权-说明书范本（二） 设计说明书 中国版权保护中心接收登记的文档包含两种：操作说明书或设计说明书。 设计说明书适合没有界面的嵌入式软件，插件软件，后台运行软件以及游戏软件。一般包含结构图，软件流程图，函数说明，模块说明，数据接口，出错设计等。 操作说明书适合管理类软件，有操作界面，一般应包含登录界面，主界面，功能界面截图，截图之间有相应的文字说明，能全面展示软件的主要功能。 格式要求：一、说明书应提交前、后各连续30页，不足60页的，应当全部提交。 二、说明书页眉应标注软件的名称和版本号，应当与申请表中名称完 全一致，页眉右上应标注页码，说明书每页不少于30行，有图除 外，另外截图应该清晰完整。 范例如下： 设计说明书
一、引言 目的 编写详细设计说明书是软件开发过程必不可少的部分，其目的是为了使开发人员在完成概要设计说明书的基础上完成概要设计规定的各项模块的具体实现的设计工作。 二、软件总体设计 2.1软件需求概括 本软件采用传统的软件开发生命周期的方法，采用自顶向下，逐步求精的结构化的软件设计方法。 本软件主要有以下几方面的功能 (1)连接设备 (2)提取数据 (3)保存数据 (4)删除仪器数据 (5)查看历史数据 定义 本项目定义为一个典型的多点互动探伤软件。它将实现多点设备和系统程序的无缝对接，以实现多点互动功能。 2.2需求概述 1.要求利用PQLib硬件商提供的SDK开发出对应的触摸屏系统。 2.系统要显示图片，并实现图片相关所有的多点操作，包括放大，缩小，旋转，平移的功能。 3.要提供美观的图片菜单，在菜单中要提供必要的图片简介信息。 4.系统图片的维护更新要方便。 2.3条件与限制 系统开发的条件是普通PC以及相对应的系统，本次开发所用的系统是WINDOW SERVER2003以及ADOBE FlashCS4。由于硬件开发商提供的开发文档不是很详尽，这对系统开发产生了一定限制影响。 总体设计 2.4总体结构和模块接口设计 系统整体结构框架如图
基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别
基于MATLAB BP神经网络的数字图像识别 【摘要】随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动的呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活服务。如今我们也可以把这些技术应用在交通领域。作为智能交通系统(InteUigent Traffic System，简称ITS)中的一个重要组成部分的车牌识别技术，当然就是其中的重点研究对象。车辆牌照识别(License P1ate Recognition，简称LPR)，是一种关于计算机的包括图像处理、数学技术、数据库、信息技术以及智能技术于一体的综合技术。用MATLAB做车牌识别比用其他工具有许多优势，因为MATLAB在图像的灰度化、二值化、滤波等方面都有很大优势，所以,本次实验我们利用MA TLAB的这些优点来对车牌进行识别。 【关键词】BP神经网络；图像识别；字符识别；特征提取；车牌；Matlab 一课题研究背景 （一）图像识别的提出及应用 随着信息化时代的不断发展，人们越来越多地使用信息化的手段来解决各种问题——办公自动化、先进制造业、电子商务等利用计算机技术而产生的新兴行业正不断靠近我们的生活。在信息社会中，我们每天都接触大量的数据——工作数据、个人数据、无意间获得的数据等——在这些数据中，有些数据需要我们人工处理，而有些则可以利用计算机快速准确的完成——字符识别就是其中的一个范畴。 字符识别是一种图像识别技术，他的输入是一张带有某种字符的图片，而输出则是计算机中对于图片中字符的反应结果。所以，可以广泛的应用于各种领域：如，车牌检测、手写识别、自动阅读器、机器视觉……在生活生产的各个方面都起到了非常重要的作用。（二）图像识别技术的发展趋势 虽然图像识别技术还不是非常成熟，但现其已经有了很多可喜的成果，比如图像模式识别，图像文字识别。并且其还在飞速的发展着，图像识别的应用正朝着不同的领域渗透着，像计算机图像生成，图像传输与图像通信，高清晰度电视，机器人视觉及图像测量，办公室自动化，像跟踪及光学制导，医用图像处理与材料分析中的图像分析系统，遥感图像处理和空间探测，图像变形技术等等。从所列举的图像技术的多方面应用及其理论基础可以看出，它们无一不涉及高科技的前沿课题，充分说明了图像技术是前沿性与基础性的有机统一。 可以预计21世纪，图像技术将经历一个飞跃发展的成熟阶段，为深入人民生活创造新的文化环境，成为提高生产的自动化、智能化水平的基础科学之一。图像技术的基础性研究，特别是结合人工智能与视觉处理的新算法，从更高水平提取图像信息的丰富内涵，成为人类运算量最大、直观性最强，与现实世界直接联系的视觉和“形象思维”这一智能的模拟和复现，是一个很难而重要的任务。“图像技术”这一上世纪后期诞生的高科技之花，其前途是不可限量的。 随着21世纪经济全球化和信息时代的发展，作为信息来源的自动检测、图像识别技术越来越受到人们的重视。近年来计算机的飞速发展和数字图像处理技术的日趋成熟，为传统的交通管理带来了巨大转变。图像处理技术发展相当快，而其中对汽车牌照等相关信息的自动采集和管理对于交通车辆管理、园区车辆管理、停车场管理、交警稽查等方面有着十分重要的意义，成为信息处理技术的一项重要研究课题。汽车牌照自动识
软件详细设计说明书 v1.0 200X年月XX日 修订历史记录
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目录 1引言 (4) 1.1编写目的 (4) 1.2背景 (4) 1.3定义 (4) 1.4设计依据 (4) 2软件系统结构 (4) 2.1功能需求 (4) 2.2子模块划分 (4) 2.3子模块间关系 (4) 3公共数据结构 (4) 4程序设计说明 (5) 4.1程序1设计说明 (5) 4.1.1程序描述 (5) 4.1.2功能 (5) 4.1.3性能 (5) 4.1.4输入 (5) 4.1.5输出 (5) 4.1.6算法 (5) 4.1.7流程 (5) 4.2程序2设计说明 (5) 5模块重用说明 (5)
1引言 1.1编写目的 〖说明编写这份软件详细设计说明书的目的〗 1.2背景 〖说明待开发软件（子）系统的名称和此软件（子）系统所属大系统的名称； 说明任务的来源（开发背景和市场背景）等；该软件（子）系统与大系统中其他子系统的关系。〗 1.3定义 〖列出本文档中所用到的专门术语的定义和缩写词的原意〗 1.4设计依据 〖列出本文档所引用的有关设计依据（标题、文件编号、版本号、作者、发布日期、出版单位），包括本项目内部已编写的有效文档、出版刊物和国家标准或规范〗2软件系统结构 2.1功能需求 2.2子模块划分 〖说明本软件系统(或模块)的实现，即其内部的子模块划分（给出程序的名称和标识符）。建议以图形说明。〗 1.XXXXXXXX 2.XXXXXXXX 3.XXXXXXXX 4.XXXXXXXX 5.XXXXXXXX 6.XXXXXXXX 2.3子模块间关系 〖说明各子模块间的控制、顺序等耦合关系。〗 3公共数据结构 〖给出本软件系统使用的每一个公共数据结构的类型定义、存储方式，公共数据结构内各元素项的类型定义、初始取值、可能取值的范围及相应的物理含义。建议以类似Ｃ语言的数据说明格式来描述。〗
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。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，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
基于OpenCV识别库的面部图像识别系统的设计 本系统采用J2EE技术并以OpenCV开源计算机视觉库技术为基础，实现一套具有身份验证功能的面部图像识别信息管理系统。系统使用MySQL数据库提供数据支撑，依托于J2EE的稳定性和Java平台的可移植性使得本系统可以在各个操作系统平台中运行，同时提供在互联网中使用面部识别技术的一套较为完备的解决方案。 标签：OpenCV；人脸识别；生物学特征 引言 随着信息技术的飞速发展以及互联网的深入普及，越来越多的行业和领域使用信息技术产品以提高工作效率和管理水平。但是由于人们隐私信息的保护意识薄弱，出现了许多信息安全的问题。在人们对于信息安全越来越重视的情况下，许多技术被应用到信息安全领域中来。较为先进的技术有虹膜识别技术、遗传基因识别技术以及指纹识别技术等。而论文采用的是当前热点的面部图像识别技术。 1 系统实现算法及功能分析 1.1 面部图像的生物学特征模型的建立 本系统是利用面部图形的生物学特征来识别不同的人。由于每个人的面部图像都有各自的特征但又具有一定的通性，需要应用生物学中相关知识加以解决。可以利用已有的生物学测量手段以及现有的算法构建人的面部图像生物学特征模型（简称：面部模型），并应用于系统中，面部模型的建立为面部图像识别的功能提供实现依据。 1.2 知识特征库及面部识别引擎的建立 在前述面部模型建立完成后，需要建立相应的知识库以及面部识别引擎方可进行身份的识别。可经过大量数据的采集和分析后建立知识库，并根据知识库的特点建立相应的识别引擎。此识别引擎对外开放，在本系统中提供其它外来程序的调用接口，其它系统能够通过本接口实现识别引擎的调用实现对于面部图形的识别，从而达到识别引擎的可复用性。在技术条件允许的情况下，提供知识库的智能训练以及半自动构建支持。 1.3 面部图像的采集与预处理 本系统中采用了预留API接口，利用USB图形捕获设备采集数据图像。经过USB设备的捕获，使用JMF（Java Media Framework）来处理已捕获的图像数据，对捕获的图像进行面部图行检测和实时定位跟踪。
本文首先分析了图像识别技术以及bp神经网络算法，然后详细地阐述了人工神经网络图像识别技术。 【关键词】人工神经网络 bp神经网络图像识别识别技术 通常而言，所谓图像处理与识别，便是对实际图像进行转换与变换，进而达到识别的目的。图像往往具有相当庞大的信息量，在进行处理图像的时候要进行降维、数字化、滤波等程序，以往人们进行图像识别时采用投影法、不变矩法等方法，随着计算机技术的飞速发展，人工神经网络的图像识别技术将逐渐取代传统的图像识别方法，获得愈来愈广泛的应用。 1 人工神经网络图像识别技术概述 近年来，人工智能理论方面相关的理论越来越丰富，基于人工神经网络的图像识别技术也获得了非常广泛的应用，将图像识别技术与人工神经网络技术结合起来的优点是非常显著的，比如说： （1）由于神经网络具有自学习功能，可以使得系统能够适应识别图像信息的不确定性以及识别环境的不断变化。 （2）在一般情况下，神经网络的信息都是存储在网络的连接结构以及连接权值之上，从而使图像信息表示是统一的形式，如此便使得知识库的建立与管理变得简便起来。 （3）由于神经网络所具有的并行处理机制，在处理图像时可以达到比较快的速度，如此便可以使图像识别的实时处理要求得以满足。 （4）由于神经网络可增加图像信息处理的容错性，识别系统在图像遭到干扰的时候仍然能正常工作，输出较准确的信息。 2 图像识别技术探析 2.1 简介 广义来讲，图像技术是各种与图像有关的技术的总称。根据研究方法以及抽象程度的不同可以将图像技术分为三个层次，分为：图像处理、图像分析以及图像理解，该技术与计算机视觉、模式识别以及计算机图形学等学科互相交叉，与生物学、数学、物理学、电子学计算机科学等学科互相借鉴。此外，随着计算机技术的发展，对图像技术的进一步研究离不开神经网络、人工智能等理论。 2.2 图像处理、图像识别与图像理解的关系 图像处理包括图像压缩、图像编码以及图像分割等等，对图像进行处理的目的是判断图像里是否具有所需的信息并滤出噪声，并对这些信息进行确定。常用方法有灰度，二值化，锐化，去噪等；图像识别则是将经过处理的图像予以匹配，并且对类别名称进行确定，图像识别可以在分割的基础之上对所需提取的特征进行筛选，然后再对这些特征进行提取，最终根据测量结果进行识别；所谓图像理解，指的是在图像处理与图像识别的基础上，根据分类作结构句法分析，对图像进行描述与解释。所以，图像理解包括图像处理、图像识别和结构分析。就图像理解部分而言，输入是图像，输出是对图像的描述解释。 3 人工神经网络结构和算法 在上个世纪八十年代，mcclelland与rumelhant提出了一种人工神经网络，截止现在，bp神经网络已经发展成为应用最为广泛的神经网络之一，它是一种多层前馈神经网络，包括输入层、输出层和输入层输出层之间隐藏层，如图1所示，便是一种典型的bp神经网络结构。 bp神经网络是通过不断迭代更新权值使实际输入与输出关系达到期望，由输出向输入层反向计算误差，从而通过梯度下降方法不断修正各层权值的网络。 bp神经网络结构算法如下所述： （1）对权值矩阵，学习速率，最大学习次数，阈值等变量和参数进行初始化设置； （2）在黑色节点处对样本进行输入；
软件体系结构设计说明书 1.文档简介 [本节主要是描述软件体系结构设计说明书的目的、范围、相关术语、参考资料和本文档的摘要性介绍。软件体系结构设计属于高层设计文档，是符合现代软件工程要求的概要设计。] 1.1 目的 [软件体系结构设计说明书，将从设计的角度对系统进行综合的描述，使用不同的视图来描述其不同方面。在本小节中，将对该文档的结构进行简要的说明，明确该文档针对的读者群，指导他们正确的地使用该文档。] 1.2 范围 [说明该文档所涉及的内容范围，以及将影响的内容。] 1.3 定义、首字母缩写词和缩略语 [与其它文档一样，该文档也需要将本文档中所涉及的所有术语、缩略语进行详细的定义。还有一种可简明的做法，就是维护在一个项目词汇表中，这样就可以避免在每个文档中都重复很多内容。] 1.4参考资料 [在这一小节中，应完整地列出该文档引用的所有文档。对于每个引用的文档都应该给出标题、标识号、日期以及来源，为阅读者查找这些文档提供足够详细的信息。] 1.5 概述 [在本小节中，主要是说明软件体系结构设计说明书各个部分所包含的主要内容，就像一个文章摘要一样。同时也应该对文档的组织方式进行解释。] 2. 体系结构表示方式 [本节说明软件体系结构在当前系统中的作用及其表示方式。它将列举其所必需的用例视图、逻辑视图、进程视图、部署视图或实施视图，并分别说明这些视图包含哪些类型的模型元素。]
3. 软件体系结构的目标和约束 [本节说明对软件体系结构具有某种重要影响的软件需求和用户目标，例如，系统安全性、保密性、第三方组件的使用、可移植性、发布和重新使用。它还要记录可能适用的特殊约束：设计与实施策略、开发工具、团队结构、时间表、遗留系统等。] 4.用例视图 [本节使用用例分析技术所生成的系统用例模型，描述其中的一些用例或场景。在该模型中纳入用例或场景，应该是系统中最重要、最核心的功能部分。] [另外，在本节中还应该选择一个主要的用例，对其进行描述与解释，以帮助读者了解软件的实际工作方式，解释不同的设计模型元素如何帮助系统实现。] 5. 逻辑视图 [逻辑视图主要是反映系统本质的问题领域类模型，在逻辑视图中将列出组成系统的子系统、包。而对每个子系统、包分解成为一个个类，并说明这些关键的实体类的职责、关系、操作、属性。这也是OO思想的体现，以类、类与类之间的协作、包、包与包之间的协作模型来表达系统的逻辑组织结构。] 5.1概述 [在本小节中，列出逻辑视图的顶层图，该图将反映系统由哪些包组成，每个包之间的关系与协作，以及包的层次结构。使得读者对整个软件体系结构有一个整体的了解。] 5.2影响软件体系结构的重要设计包 [在本小节中，将从逻辑视图中选择有重要意义的设计包，每个设计包有一个小节来描述，说明这些包的名称、简要的说明、该包中的主要类和相关的类图。对于包中的重要的类，还应该说明其名称、简要说明、主要职责、操作、属性等。] 6. 进程视图 [本节主要描述该软件体系结构下，系统运行态的情况。描述系统在执行时，包括哪些进程（包括线程、进程、进程组），以及它们之间是如何进行通信的、如何进行消息传递、接口如何。并且来说明如何进行组织。]
（人工智能）关于图像识别与人工智能的就业情况
关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我仍真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解壹下。下面是转载的壹篇文章： 就我见来，个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（壹维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合，采集的信息很多均是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这壹块，如果有医学图像处理的背景，去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了壹个选择方向，且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。
医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争，来头均不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心，simens的于上海和深圳，GE和柯达均于上海，飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场，而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以于这些地方的待遇均仍能够，前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题，做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司：大恒和凌云，均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的仍不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司：诺基亚和pixelworks
编号∶______ 版本∶______ 软件详细设计说明书 项目名称：xxxxxxxxxxxx子系统 委托单位： 承办单位： 编写: xxxxxx 2002 年05 月01 日 校对: xxxxxx 2002 年05 月10 日 审核: xxxxxx 2002 年05 月15 日 批准: xxxxxx 2002 年05 月25 日
目录 1.引言 (3) 1.1目的 (3) 1.2背景 (3) 1.3参考资料 (3) 2.总体设计 (4) 2.1软件描述 (4) 2.2设计方法 (4) 2.3软件结构 (4) 2.4模块设计说明 (10) 2.4．1总控模块 (10) 2.4．2所长室模块 (10) 2.4.3综合室模块 (18) 2.4.5 机械一室模块 (27) 2.4.6 机械二室模块 (31) 2.4.7 化工一室模块 (36) 2.4.7化工二室模块 (40) 2.4.8电器室模块 (40) 2.4.9轻工室模块 (40) 2.4.10统计汇总模块 (41) 2.4.11领导查询模块 (41) 2.4.12公共查询模块 (42)
1.引言 1.1目的 编写详细设计说明书是软件开发过程必不可少的部分，其目的是为了使开发人员在完成概要设计说明书的基础上完成概要设计规定的各项模块的具体实现的设计工作。 1.2背景 一、软件名称 检测信息系统质量监督检验子模块 二、相关单位 委托单位∶技术检测中心 承办单位∶石油大学(华东) 主管部门∶技术检测中心信息中心 1.3参考资料 1、<<石油工业应用软件工程规范>> SY/T 5232-1999 2、实用软件工程郑人杰清华大学出版社
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
XX概要设计说明书
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填写说明 1. 系统结构的定义 本体系对整个软件系统按如下结构方式进行划分：系统子系统模块子模块 其中： （1）“系统子系统”划分属于“系统设计”，在系统设计说明书中予以描述。 （2）“子系统模块”划分属于“概要设计”，在本说明书中予以描述。 （3）“模块子模块”划分属于“详细设计”，在详细设计说明书中予以描述。如果系统相对简单，可以省略“子模块”这一层次。 2. 如果填写了系统设计说明书，则在本说明书中略过“系统子系统”划分的相关内容（即第2章）。 3. 如果系统相对简单，不需要做“系统子系统”划分，这种情况下，取消填写系统设计说明书，只须填写本说明书，直接套用“子系统模块”划分（即第3章）进行“系统模块”划分（把其中“子系统”一词替换为“系统”），并删除本说明书中“系统子系统”划分的相关内容（第2章）。
目录 1. 简介 ................................................................ 错误!未定义书签。 . 背景和目的.................................................... 错误!未定义书签。 . 范围.......................................................... 错误!未定义书签。 . 术语和缩略语.................................................. 错误!未定义书签。 2. 系统总体设计 ........................................................ 错误!未定义书签。 . 任务概述...................................................... 错误!未定义书签。 目标 .................................................... 错误!未定义书签。 需求概述 ................................................ 错误!未定义书签。 . 设计概述...................................................... 错误!未定义书签。 总体约束 ................................................ 错误!未定义书签。 系统外部接口 ............................................ 错误!未定义书签。 设计方案概述 ............................................ 错误!未定义书签。 . 系统架构设计.................................................. 错误!未定义书签。 系统的逻辑架构设计 ...................................... 错误!未定义书签。 系统的物理架构设计 ...................................... 错误!未定义书签。 . 子系统定义.................................................... 错误!未定义书签。 子系统列表 .............................................. 错误!未定义书签。 子系统间关系 ............................................ 错误!未定义书签。 3. 子系统1设计 ........................................................ 错误!未定义书签。 . 任务概述...................................................... 错误!未定义书签。 目标 .................................................... 错误!未定义书签。 需求概述 ................................................ 错误!未定义书签。 . 设计概述...................................................... 错误!未定义书签。 总体约束 ................................................ 错误!未定义书签。 子系统外部接口 .......................................... 错误!未定义书签。 设计方案概述 ............................................ 错误!未定义书签。 . 子系统架构设计................................................ 错误!未定义书签。 . 模块定义...................................................... 错误!未定义书签。
写人脸检测程序的时候顺带写的，网络格式是靠读入一个文件定义的，文件的格式如下： 输入图像长输入图像宽隐层神经元个数输出神经元个数 不同网络结构数量 [连接位置不同的隐层神经元的个数连接的隐层神经元个数] [隐层神经元连接的输入神经元的位置表] 下面是一个例子： 24 28 52 1 3 16 32 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 9 9 9 9 9 9 10 10 10 10 10 10 11 11 11 11 11 11 12 12 12 12 12 12 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16 13 13 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16
Xxx系统 详细设计说明书 (内部资料请勿外传)编写：日期： 检查：日期： 审核：日期： 批准：日期： XX公司 版权所有不得复制 文档变更记录
目录 1. 引言错误!未定义书签。 编写目的和范围错误!未定义书签。 术语表错误!未定义书签。 参考资料错误!未定义书签。 使用的文字处理和绘图工具错误!未定义书签。 2. 全局数据结构说明错误!未定义书签。 常量错误!未定义书签。 变量错误!未定义书签。 数据结构错误!未定义书签。 3. 模块设计错误!未定义书签。 用例图错误!未定义书签。 功能设计说明错误!未定义书签。 模块1 错误!未定义书签。 模块2 错误!未定义书签。 4. 接口设计错误!未定义书签。 内部接口错误!未定义书签。 外部接口错误!未定义书签。 接口说明错误!未定义书签。 调用方式错误!未定义书签。 5. 数据库设计错误!未定义书签。 6. 系统安全保密设计错误!未定义书签。 说明错误!未定义书签。 设计错误!未定义书签。 数据传输部分错误!未定义书签。 IP过滤分部错误!未定义书签。 身份验证部分错误!未定义书签。 7. 系统性能设计错误!未定义书签。 8. 系统出错处理错误!未定义书签。
引言 背景 此文档的背景 编写目的和范围 说明写这份详细设计说明书的目的。 本详细设计说明书编写的目的是说明程序模块的设计考虑，包括程序描述、输入/输出、算法和流程逻辑等，为软件编程和系统维护提供基础。本说明书的预期读者为系统设计人员、软件开发人员、软件测试人员和项目评审人员。 术语表 定义系统或产品中涉及的重要术语，为读者在阅读文档时提供必要的参考信息。 参考资料 列出有关资料的名称、作者、文件编号或版本等。参考资料包括： a．需求说明书、架构设计说明书等； b．本项目的其他已发表的文件； 使用的文字处理和绘图工具 文字处理软件：[编写设计文档使用的文字处理软件，如RedOffice ] 绘图工具：[使用的UML工具，如Rose、Jude、Visio] 设计概述 任务和目标 需求概述 运行环境概述 条件与限制 详细设计方法和工具 系统详细需求分析 主要对系统级的需求进行分析。首先应对需求分析提出的企业需求进一步确认，并对由于情况变化而带来的需求变化进行较为详细的分析。 详细需求分析 详细功能需求分析 详细性能需求分析 详细资源需求分析 详细接口需求分析 详细系统运行环境及限制条件分析 总体方案确认 着重解决系统总体结构确认及界面划分问题。
图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。
来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与
软件设计说明
目录 1围 (1) 1.1标识 (1) 1.2系统概述 (1) 1.3文档概述 (1) 2引用文档 (1) 3CSCI 级设计决策 (1) 4CSCI 体系结构设计 (2) 4.1CSCI部件 (2) 4.2执行方案 (3) 4.3接口设计 (3) 4.3.1接口标识和接口图 (3) 4.3.x （接口的项目唯一标识符） (4) 5CSCI 详细设计 (6) 5.X （软件单元的项目唯一标识符，或者一组软件单元的标志符） (6) 6需求可追踪性 (9) 7注解 (11) 附录A (11)
软件设计说明 1围 1.1标识 要求：本节应包含这个文档所适用的系统和软件的完全标识，（若适用）应包括标识号、名称、缩略名、版本号及发布号。 1.2系统概述 要求： 1）本节主要描述本文档适用的系统和软件的用途； 2）概述系统开发、运行和维护的历史； 3）标识项目的投资方、需方、用户、开发方和保障机构； 4）标识当前和计划的运行现场； 5）列出其它有关文档。 1.3文档概述 本节应概述本文档的用途和容，描述与它的使用有关的性或私密性考虑。 2引用文档 列出引用的所有文档，包括文档的编号、标题、修订版本和日期。 3CSCI 级设计决策 要求：本章应根据需要分节给出CSCI 级设计决策，即CSCI 行为设计的决策（忽略其部实现，从用户角度出发描述系统将怎样运转以满足需求）和其它影响组成该CSCI 的软件单元的选择与设计的决策。如果在需求中所有这些决策是明确的，或者这些决策要推迟到CSCI 的软件单元的设计时指出，则本章应如实述。 针对关键性需求（例如对安全性、性、私密性等需求）作出的设计决策，应在专门的章节中加以叙述。 CSCI 级设计决策的例子如下： 1）关于CSCI 将接收的输入和将产生的输出的设计决策，包括与其它系统、HWCI、CSCI 和用户的接口（本文档的4.3.x 节指出本说明要考虑的主题）； 2）有关响应每个输入或条件的CSCI 行为的设计决策，包括CSCI 要执行的动作、响应时间和其它性能特性，模型化的物理系统的说明，选定的方程式/算法/规则，以及对不允许的输入或条件进行的处理； 3）有关数据库/数据文件如何呈现给用户的设计决策（本文档的4.3.x 节标识了本说明