机器视觉中的卷积神经网络结构分析

视觉不论对生物界还是人类，都起到了至关重要的作用。随着人工智能浪潮的大势来袭，包括机器视觉、计算机视觉等在内的智能视觉也在人工智能领域逐步扮演着越来越重要的角色。

智能视觉涉及心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学等诸多领域，主要指利用计算机来模拟人或再现与人类有关的某些智能行为的技术，客观的来说，这是从事物的图像中提取信息进行处理并加以理解，从而最终用于实际的生产生活中去的过程。

由此可见，图像分析是智能视觉中最为重要的一环。图像分析与图像处理关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。

图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别；而图像处理侧重于信号处理方面的研究，如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及滤波的研究。

图像分析和计算机科学领域中的模式识别、计算机视觉关系更密切一些。概括地说，图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，从而提取具有一定智能性的信息。

图像分析要求我们人类教会计算机识别物品，我们把一类物品的大量图片丢给计算机，让计算机去识别它，然后我们根据不同物品的不同特点建立简单的几何模型，比如一些矩形、三角形、圆形等的组合，从而让计算机更好地识别出不同物品。

然而，实际操作的结果与上述的原理出现了很大的偏差，因为在现实世界中同种物品也大多有着不同的形态。比如一个杯子，它的形状可以是圆柱状的、立方体的、不规则形状的等等，如果按照上述的原理进行图像分析的话，那我们需要为所有杯子设计出对应的模型来教给计算机如何去识别“杯子”这一生活中简单的物品，显然这是不可能完成的任务。

所以后来，科学家们从孩子们学习的过程中获得了灵感。孩子的父母在教育孩子认识“杯子”的时候并没有告诉孩子如何去构建一个杯子的几何模型，孩子们学会认识“杯子”是什么物品是依靠经验来学习的。于是，科学家们用机器学习的方式来处理这个问题，而其中很重要的技术在于“卷积神经网络”。

“卷积神经网络”是一个多层的神经网络，与其他深度学习网络最大的区别是拥有可以与二维数据直接卷积操作的卷积层。卷积神经网络的优点是能够直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式 。

卷积神经网络的基本网络结构可以分为四个部分：输入层、卷积层、全连接层和输出层。在利用卷积神经网络进行图像分析的过程中，首先将图片分解为部分重复的小区域，卷积神经网络中的小神经元集合与输入图像的一个小区域相连，也就是相当于把每一个小区域都输入到神经网络中来识别。

这样做的好处是集合有重叠的平铺开来，网络中的每一层都重复同样的过程，所以网络能够容忍输入图像的一定程度上的变形。然后对输入的图像邻域进行卷积处理得到图像的邻域特征图，再通过池化技术将小邻域内进行下采样过程从而得到新的特征。

如此一来，我们就将一个图片缩减成了较小的序列，最后我们再将这个数列输入到另外的一个“完全连接”神经网络中，这个网络决定图片是否匹配。所以整个过程经过卷积化、最大池化、“完全连接”神经网络，结合实际问题我们可以决定卷积、最大池化的次数，卷积层增多有助于识别更加复杂的特征，调用最大池化函数有助于缩小数据大小。近年来卷积神经网络在图像分析领域得到了广阔的应用。

随着科技的高速发展，视觉智能领域的图像分析过程也越来越充满挑战性，卷积神经网络的出现解决了传统处理方式中出现的问题。

伴随着人工神经网络的不断发展，人工智能的视觉智能在未来将更加高效、准确，不断进步的图像分析过程也将为人工智能的发展带来巨大优势，因此，我们绝对有理由相信，未来的人工智能将不断为人类带来惊喜。