图像识别

引言：从传统图像处理到深度学习

随着计算机视觉技术的发展，图像识别逐渐成为了一个热门的研究方向。在过去，传统的图像处理方法主要依赖于手工设计的特征来提取和分析图片内容。这些方法包括边缘检测、角点定位以及使用哈里斯角点等。然而，在面对复杂多变的场景时，这些手工设计的方法往往难以满足实际需求。

进入21世纪以来，深度学习技术开始崭露头角，并且在图像识别领域展现出了巨大的潜力。不同于传统方法依赖于人为设定特征，深度学习通过构建多层次的神经网络来自动从数据中提取特征，极大地提高了图像识别的准确性和鲁棒性。其中最具代表性的便是基于卷积神经网络（CNN）的模型。

什么是卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据（如时间序列或图像）的深度学习模型。它通过一系列卷积层、池化层和全连接层等组件，从输入数据中提取多层次的特征表示。这种设计使得CNN在识别图像中的模式和结构方面表现出色，因此广泛应用于计算机视觉领域。

卷积层是CNN的核心组成部分之一。它通过应用一系列可学习的权重（即滤波器或内核）对输入数据进行卷积运算，从而提取局部特征。每个滤波器可以捕获不同类型的特征，例如边缘、纹理等。

在卷积之后，通常会引入一个激活函数来引入非线性特性。常用的激活函数包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid和Tanh。其中，ReLU因其计算效率高而被广泛使用。