SIFT算法和卷积神经网络算法在图像检索领域的应用分析
卷积神经网络算法在图像识别中的应用研究
卷积神经网络算法在图像识别中的应用研究摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是当前图像识别领域最先进和最常用的算法之一。
本文围绕卷积神经网络算法在图像识别中的应用展开研究。
首先，介绍了卷积神经网络的基本原理和结构。
然后，探讨了卷积神经网络在图像识别中的应用，包括物体检测、图像分类和图像分割等方面。
接下来，分析了卷积神经网络算法在图像识别中的优势和挑战。
最后，展望了卷积神经网络算法在未来图像识别领域的发展趋势。
一、引言图像识别是人工智能领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
图像识别基于图像的特征和模式进行分类和分析，是计算机视觉的核心任务之一。
卷积神经网络是近年来图像识别领域的热门算法，具有出色的性能和广泛的应用领域。
本文将围绕卷积神经网络算法在图像识别中的应用进行详细研究。
二、卷积神经网络的基本原理和结构卷积神经网络是一种深度学习算法，受到了生物视觉系统的启发。
它通过多层神经网络来提取图像的特征，并在最后一层进行分类。
卷积神经网络的核心是卷积层、池化层和全连接层。
卷积层是卷积神经网络的核心组成部分，它通过卷积操作提取图像的局部特征。
卷积操作利用卷积核对待处理的图像进行滤波操作，得到每个位置的特征响应值。
通过多个卷积核的并行操作，可以提取不同的特征图。
池化层用于减小特征图的尺寸，同时保留主要特征。
常用的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化从特征图中选择最大值作为池化结果，平均池化则取平均值。
全连接层用于进行分类和输出结果。
它将提取的特征映射转化为一维向量，通过隐藏层和输出层进行分类。
三、卷积神经网络在图像识别中的应用卷积神经网络在图像识别中有广泛的应用。
以下分别介绍物体检测、图像分类和图像分割三个方面的应用。
1. 物体检测物体检测是指在图像中准确定位并识别出图像中包含的多个物体。
卷积神经网络通过滑动窗口和卷积操作来实现物体检测。
使用卷积神经网络进行物体检测不仅可以提高识别准确性，还可以提高处理速度。
图像分类与检索中的卷积神经网络
图像分类与检索中的卷积神经网络随着人类社会科技的不断进步，人们越来越重视图像分类和检索的技术。
在计算机视觉领域中，卷积神经网络应用广泛，被广泛应用于图像分类和检索中。
在本文中，我们将介绍卷积神经网络在图像分类和检索中的应用。
一、卷积神经网络原理卷积神经网络是一种非常有效的人工神经网络，它是由多层神经元组成的。
其基本原理是通过多次卷积操作捕捉到图像中的特征，然后通过池化操作将特征进行降维处理，最终将其输入到全连接层中进行分类或检索。
卷积操作是卷积神经网络中最重要的操作之一，其作用是提取图像的特征。
卷积操作使用一个卷积核扫描图像，将其与图像中的每个像素点相乘，最后将结果求和得到一个新的像素值。
通过卷积核的不同设置，可以捕捉到不同的特征信息。
池化操作也是卷积神经网络中的重要操作之一，其作用是在不减少特征信息的情况下，减少数据量，从而减少计算量。
通常情况下，池化操作是通过对一定区域内的特征进行降维处理，只保留最重要的信息。
全连接层是卷积神经网络中的最后一层，也是最关键的一层。
在这一层中，卷积神经网络使用机器学习算法进行分类或检索。
全连接层将池化操作的输出作为输入，通过权重参数进行计算，最后得到分类或检索的结果。
二、卷积神经网络在图像分类中的应用卷积神经网络在图像分类中表现出了极高的准确率和效率。
常用的卷积神经网络模型有LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet等。
这些模型使用卷积操作、池化操作和全连接层对图像进行特征提取和分类。
例如，对于识别手写数字的问题，可以采用LeNet模型进行分类。
LeNet模型首先对输入的手写数字图像进行卷积操作，捕捉图像中的特征信息。
然后进行池化操作，降维处理，减少计算量。
最后，将池化操作的结果输入到全连接层中进行分类，得到手写数字的识别结果。
三、卷积神经网络在图像检索中的应用卷积神经网络在图像检索中的应用也非常广泛。
具体地说，通过对卷积神经网络进行微调，可以提高图像检索的准确率。
卷积神经网络在医学图像识别中的应用方法
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种新兴的深度学习算法，近年来在医学图像识别领域取得了显著的突破。
本文将就卷积神经网络在医学图像识别中的应用方法进行探讨。
首先，卷积神经网络在医学图像识别中的应用方法包括数据预处理、模型选择、训练和优化等几个方面。
在数据预处理方面，医学图像通常具有复杂的结构和噪声，因此需要对图像进行预处理，例如去除噪声、增强对比度等。
同时，由于医学图像数据量庞大，还需要进行数据的标准化和归一化处理，以便于CNN模型的训练和优化。
其次，针对模型选择，卷积神经网络在医学图像识别中应用广泛。
CNN模型通过多层卷积核的运算，可以有效地提取图像的特征，并且具有较强的自适应性和泛化能力。
因此，常用的CNN模型包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。
在选择模型时，需要考虑医学图像的特点和需求，从而选择最适合的CNN模型。
再次，训练和优化是卷积神经网络在医学图像识别中的关键环节。
在训练过程中，需要使用大量的医学图像数据进行训练，并通过反向传播算法来不断优化模型的权重和偏置。
同时，还需要考虑过拟合和欠拟合等问题，在模型训练中采用适当的正则化和优化算法，以提高模型的泛化能力和准确率。
另外，卷积神经网络在医学图像识别中的应用方法还包括模型的评估和应用。
在模型评估方面，需要采用交叉验证等方法来评估模型的性能，并且比较不同模型之间的性能差异。
在模型应用方面，卷积神经网络可以用于医学图像的分割、分类、检测等任务，例如乳腺癌诊断、肺部结节检测等。
通过卷积神经网络的应用，可以提高医学图像识别的准确性和效率，为临床诊断和治疗提供更多的支持。
总的来说，卷积神经网络在医学图像识别中的应用方法涵盖了数据预处理、模型选择、训练和优化、模型评估和应用等几个方面。
通过对这些关键环节的合理处理，可以有效地提高医学图像识别的准确性和效率，为医学领域的发展和进步提供更多可能性。
图像处理领域的SIFT算法研究
图像处理领域的SIFT算法研究一、引言随着数字图像处理技术的不断发展，图像处理已经成为计算机科学和数学领域中的热门研究领域。
其中，视觉特征提取技术是图像处理中的重要一环。
在图像处理领域中，SIFT算法是一种非常重要的特征提取算法，它能够有效地进行图像匹配和目标识别等工作，并且在计算机视觉和机器学习等领域有着广泛的应用。
二、SIFT算法概述SIFT算法是由David Lowe在1999年提出的，是一种用来检测局部不变特征的算法。
它能够在不受旋转、尺度和亮度变化的影响下，从原始图像中提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点，从而表示图像特征。
SIFT算法在图像匹配、目标识别、三维重建等领域中有着广泛的应用。
SIFT算法主要由两个步骤组成：关键点检测和特征描述。
1. 关键点检测：关键点检测是指从图像中提取具有局部不变性、尺度不变性和方向性的关键点。
SIFT算法使用高斯差分金字塔来检测尺度不变的关键点。
首先，图像被缩放到不同的尺度，然后在每个尺度上使用高斯差分滤波器来检测关键点，最后使用非极大值抑制来排除冗余点。
这样，SIFT算法就可以检测到不同尺度下的关键点。
2. 特征描述：特征描述是指对关键点进行描述，生成具有方向性的特征向量。
SIFT算法使用方向直方图来描述关键点的方向特征。
首先，计算每个关键点周围的梯度方向和梯度幅值，然后根据梯度方向将关键点周围的像素划分到8个方向的区间中，最后生成128维的特征向量。
这样，SIFT算法就可以对图像提取出具有局部性、尺度性和方向性等特征的关键点进行描述。
三、SIFT算法的实现SIFT算法的实现主要包括图像金字塔的构建、高斯差分算法的实现、关键点检测、方向直方图的计算和特征向量的描述等步骤。
1. 图像金字塔的构建SIFT算法使用图像金字塔对图像进行多尺度处理。
图像金字塔是一种常用的图像分析方法，它通过对图像进行不同程度的缩放来实现多尺度分析。
SIFT算法使用高斯滤波器来对原始图像进行多次下采样，构建成一系列由不同尺度空间幅度调整的高斯模糊图像，从而建立起尺度空间范围内的金字塔结构，用于检测尺度不变的关键点。
SIFT算法详解及应用
SIFT算法详解及应用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种图像处理算法，它能够在不同尺度、旋转、光照条件下进行特征点匹配。
SIFT算法是计算机视觉领域的一个重要算法，广泛应用于目标识别、图像拼接、图像检索等方面。
首先，尺度空间极值检测是指在不同尺度上检测图像中的极值点，即图像中的局部最大值或最小值。
这样可以使特征点能够对应不同尺度的目标，使算法对尺度变化有鲁棒性。
为了实现这一步骤，SIFT算法使用了高斯差分金字塔来检测尺度空间中的极值点。
接下来是关键点定位，即确定在尺度空间极值点的位置以及对应的尺度。
SIFT算法通过比较每个极值点与其周围点的响应值大小来判断其是否为关键点。
同时，为了提高关键点的稳定性和准确性，算法还会对关键点位置进行亚像素精确化。
然后是关键点方向的确定，即为每个关键点分配一个主方向。
SIFT算法使用图像梯度方向的直方图来确定关键点的方向。
这样可以使得特征描述子具有旋转不变性，使算法在目标旋转的情况下仍能进行匹配。
最后是关键点的描述。
SIFT算法使用局部图像的梯度信息来描述关键点，即构建关键点的特征向量。
特征向量的构建过程主要包括将关键点周围的图像划分为若干个子区域，计算每个子区域的梯度直方图，并将所有子区域的直方图拼接成一个特征向量。
这样可以使得特征向量具有局部不变性和对光照变化的鲁棒性。
SIFT算法的应用非常广泛。
首先，在目标识别领域，SIFT算法能够检测和匹配图像中的关键点，从而实现目标的识别和定位。
其次，在图像拼接方面，SIFT算法能够提取图像中的特征点，并通过匹配这些特征点来完成图像的拼接。
此外，SIFT算法还可以应用于图像检索、三维重建、行人检测等领域。
总结起来，SIFT算法是一种具有尺度不变性和旋转不变性的图像处理算法。
它通过提取图像中的关键点，并构建关键点的描述子，实现了对不同尺度、旋转、光照条件下的目标识别和图像匹配。
基于SIFT特征的图像检索技术研究
然而，现有的基于SIFT特征的图像检索方法还存在一些挑战和问题，如特征 选择的不准确性和跨域性问题等。未来的研究可以针对这些问题展开深入探讨， 进一步提高图像检索的准确性和效率。此外，随着深度学习技术的快速发展，研 究者可以尝试将深度学习与基于SIFT特征的图像检索技术相结合，探索更有效的 图像特征表达和匹配方法。
1、图像特征提取
图像特征提取是图像检索的核心，它通过一定的算法从图像中提取出能够代 表图像内容的关键信息，如颜色、纹理、形状等。这些特征可以有效地描述图像 的内容和特征，为后续的图像比较和分析提供基础。常用的特征提取方法包括 SIFT、SURF、ORB等。
2、相似度比较
在提取出图像的特征之后，我们需要对这些特征进行比较，以确定两幅图像 的相似度。常用的相似度比较方法包括欧氏距离、余弦相似度、交叉相关等。这 些方法通过计算特征向量之间的距离或者相关系数，来评估两幅图像的相似程度。
3、检索算法
基于特征的图像检索技术中常用的检索算法包括基于内容的检索、基于神经 网络的检索和基于深度学习的检索等。其中，基于内容的检索通过比较查询图像 和库中图像的特征，找出最相似的图像；基于神经网络的检索通过训练神经网络 来学习图像特征和标签之间的关系，从而对新的图像进行分类和检索；基于深度 学习的检索通过构建深度神经网络模型，对图像进行深度特征提取和分类，从而 实现高精度的图像检索。
SIFT特征最早由David Lowe在1999年提出，具有尺度不变性、旋转不变性、 亮度不变性等优点。自提出以来，SIFT特征在计算机视觉领域得到了广泛应用， 包括目标识别、图像配准、图像检索等。在图像检索领域，SIFT特征可以有效地 表达图像的内容和特征，提高检索准确率。然而，现有的基于SIFT特征的图像检 索方法还存在一些问题，如特征选择不准确、匹配效率低等。
基于卷积神经网络的图像检索算法研究
基于卷积神经网络的图像检索算法研究一、引言随着图像数据不断增加，如何高效地管理和检索这些海量的图像数据成为了一个重要的研究方向。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)作为一个强大的图像识别工具，已经广泛应用于图像处理领域。
因此，基于卷积神经网络的图像检索算法也成为当前研究的热点之一。
二、相关工作基于卷积神经网络的图像检索算法已经有着广泛的研究和应用。
在这些算法中，通常采用的是将图像的特征进行编码，然后根据编码后的特征进行相似度计算。
下面列举几个较为典型的方法：1. Siamese NetworkSiamese Network双塔网络是一种经典的图像对比较方法。
它用两个相同的卷积神经网络分别提取两张图像的特征，然后将这两个特征向量进行拼接，最后采用欧几里得距离或余弦相似度等作为相似性度量，判断两张图像之间的相似度。
2. Triplet NetworkTriplet Network三塔网络基于Siamese Network的思想，增加了一个负样本，其中正样本和负样本与查询样本的距离之间的差距要大于一定的阈值，从而能够区分图像的相似性。
3. Deep learning to HashDeep learning to Hash是基于深度学习的哈希技术。
它将卷积神经网络用于特征提取，然后通过哈希函数将特征编码成二进制码。
这种哈希编码有着较高的检索效率。
三、研究重点基于卷积神经网络的图像检索算法，其本质上是图像相似度匹配。
因此，关键在于如何选择合适的相似度度量方法。
1. 欧几里得距离欧几里得距离是一种常见的相似度度量方法，在图像检索中也被广泛应用。
其公式如下：$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。
2. 余弦相似度余弦相似度是一种基于向量夹角的相似度度量方法。
其公式如下：$similarity=\cos(\theta)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_iy_i)}{\sqrt{\sum _{i=1}^{n}(x_i)^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_i)^2}}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。
卷积神经网络在医学图像自动分析中的应用
卷积神经网络在医学图像自动分析中的应用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于人工神经网络的算法。
它在图像、语音、文本等领域的人工智能应用中表现出色，并在医学图像自动分析中展示了强大的潜力和效果。
本文将详细讨论CNN在医学图像自动分析中的应用。
一、什么是卷积神经网络？卷积神经网络是一种多层神经网络结构，其中包含卷积层、池化层、全连接层等组件。
它们通过不断学习图像结构和特征，进行高效自动分类和识别。
CNN首次被应用于手写数字识别和图像分类等领域，而后广泛地应用于医学图像自动分析中。
二、 CNN在医学图像自动分析中的优点医学图像是对人类身体状况和生理结构的重要记录形式，但传统的图像分析方法会受到分辨率、噪声、光照、姿态、尺度等多种因素的影响。
而卷积神经网络具有以下优点：1.自动特征提取CNN对于医学图像的自动特征提取十分有效。
其基于神经网络结构的卷积层可自动提取图像的局部特征，形成特征映射。
经过池化层的处理，可提高特征的鲁棒性，降低数据维度以减少过拟合的可能性。
2.高准确率CNN在医学图像的自动分类和识别方面十分有效，其精度可高达98%以上。
该算法通过对大量数据的学习和分类，使用卷积和池化操作将图像的特征映射转换为输出值，从而实现自动识别。
3.灵活性CNN的神经网络架构具有灵活性，可根据不同的输入图像尺寸、分辨率、颜色等建立不同的网络结构。
同时，CNN还具有可训练性，通过调整网络权重和偏置，可不断优化算法的表现。
三、医学图像自动分析中的应用场景卷积神经网络在医学图像自动分析中的应用场景包括以下几个方面：1.肺结节分类肺结节是肺癌的早期诊断标志之一，CNN可有效自动分类不同类型的肺结节。
例如，肺结节的大小、边缘、形态、纹理等特征可被CNN自动提取并进行分类。
2.脑部影像分析CNN可应用于自动分析脑部影像的病症，例如卒中、脑癌、颅内出血等。
其自动学习的能力可以大大减少专业医师对脑部影像所需的时间和劳动量。
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SIFT算法和卷积神经网络算法在图像检索领域的应用分析1、引言基于内容的图像检索是由于图像信息的飞速膨胀而得到关注并被提出来的。
如何快速准确地提取图像信息内容是图像信息检索中最为关键的一步。
传统图像信息检索系统多利用图像的底层特征，如颜色、纹理、形状以及空间关系等。
这些特征对于图像检索有着不同的结果，但是同时也存在着不足，例如：颜色特征是一种全局的特征，它对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好的捕捉图像中对象的局部特征，也不能表达颜色空间分布的信息。
纹理特征也是一种全局特征，它只是物体表面的一种特性，并不能完全反映物体的本质属性。
基于形状的特征常常可以利用图像中感兴趣的目标进行检索，但是形状特征的提取，常常受到图像分割效果的影响。
空间关系特征可以加强对图像内容的描述和区分能力，但空间关系特征对图像或者，目标的旋转、平移、尺度变换等比较敏感，并且不能准确地表达场景的信息。
图像检索领域急需一种能够对目标进行特征提取，并且对图像目标亮度、旋转、平移、尺度甚至仿射不变的特征提取算法。
2、SIFT特征SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换）是一种电脑视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。
局部特征的描述与侦测可以帮助辨识物体，SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点，与目标的大小和旋转无关，对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。
使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测成功率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT 物体特征就足以计算出位置与方位。
在现今的电脑硬件速度和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。
SIFT特征的信息量大，也适合在海量数据库中快速准确匹配。
SIFT算法的特点有：（1）SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变形，是非常稳定的局部特征，现在应用非常广泛。
（仿射变换，又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并加上一个平移，变换为另一个向量空间。
）（2）独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；（3）多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；（4）高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；（5）可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。
SIFT算法可以解决的问题：目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。
而SIFT算法在一定程度上可解决：（1）目标的旋转、缩放、平移（RST，Rotation, Stretch, and Translate）（2）图像仿射/投影变换（视点Viewpoint）（3）光照影响（Illumination）（4）目标遮挡（Occlusion）（5）杂物场景（Clutter）（6）噪声SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点（特征点），并计算出关键点的方向。
SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。
David Lowe在他的论文中将SIFT算法分解为如下四步：（1）尺度空间极值侦测：搜索所有尺度上的图像位置。
通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。
（2）关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。
关键点的选择依据于它们的稳定程度。
（3）方向确定：基于图像局部的梯度方向，分配给每个关键点位置一个或多个方向。
所有后面的对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换，从而提供对于这些变换的不变性。
（4）关键点描述：在每个关键点周围的邻域内，在选定的尺度上测量图像局部的梯度。
这些梯度被变换成一种表示，这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变化。
SIFT能够找出独特的关键点，且关键点不会受移动、转动、缩放、仿射变换、亮度等外在因素的影响而改变其特性，因此能够有效应用在物体辨识上。
虽然SIFT在图像的不变特征提取方面拥有无与伦比的优势，但并不完美，仍然存在：（1）实时性不高。
（2）有时特征点较少。
（3）对边缘光滑的目标无法准确提取特征点。
等缺点，对模糊的图像和边缘平滑的图像，检测出的特征点过少，对圆形目标更是无能为力。
近来不断有人改进，其中最著名的有SURF和CSIFT。
图1 SIFT算法检测效果，来自CSDN3、卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是当前图像识别领域的研究热点，利用预先训练的CNN 网络提取的图像特征展示出了较强的图像识别能力。
CNN 是建立在传统人工神经网络上的一种深度学习算法，也是第一次成功训练的多层网络的学习算法。
3.1 传统神经网络结构神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究，人类的神经中枢视觉系统包括几十亿个神经元。
人工神经网络是模拟神经系统的一种算法，但是计算机资源有限，神经网络只能是模拟人脑的抽象简化的模型，和生物系统的工作方式还是有明显差距。
即便如此，人工神经网络依然具有生物系统的很多特点，如鲁棒性、高度并行、非线性、容错性、良好的学习能力等等。
神经网络是一个有向无环的网络结构，由许多个感知器分层互联而成，包括输入层、隐含层和输出层。
输入层直接接受样本的数据，经过一个或多个隐含层，依次向前传播到达输出层。
图2是一个典型的3层神经网络结构，包含一个输入层，一个隐含层和一个输出层；每一层都含有多个神经元（也称为感知器）。
箭头代表不用层次之间神经元信息传递。
图2 神经网络结构挺图需要注意的是，神经元和神经元之间的连接并不是简单的加权，而是需要加入偏置，然后进行加权，最后还要通过一个激励函数进行映射。
其原理如图3所示：图3 神经元Sigmoid单元图中x1~x n是从上一层网络神经元的输入信号，令W ij表示从上层神经元j到该层神经元i的权重，x0是偏置（bias）。
将输入表示为X，将权值表示为W，那么神经元i的输出与输入的关系可以表示为：3.2 BP算法原理人工神经网络可以从大量样本中学习到离散、连续或者向量形式的函数，在众多神经网络学习算法中，反向传播算法（Back Propagation，简称BP）是其中最杰出的代表，该算法性能最好且应用最为广泛，其主要思想是：导入训练样本，计算期望值和实际值的差值，然后通过不断的调整权值，减小两者误差，直到误差小到规定值为止。
BP算法具体步骤如下：（1）数据预处理，预处理的方法有很多，比如说去噪，归一化等，普通的神经网络都要用到归一化，即将数据等比例的映射到[0,1]和[-1,1]区间内，归一化处理可以将大范围数据映射到小范围区间内，防止网络收敛慢，训练时间长；也可以提高算法精确度，减小误差；另外需要归一化的一个重要原因是：神经网络的激活函数如Sigmoid和Tanh函数，只能处理[0,1]以及[-1,1]区间内的数据，只有在这个区间内，曲线变化才会明显。
一般的归一化方法都是线性方法。
（2）设置网络初值，传统的神经网络中，权值和阈值是随机给出的，一般随机变化的权值都是比较小的参数，过大的权重容易导致局部收敛和过拟合。
（3）根据给定的权值和阈值以及Sigmoid函数，计算隐含层各神经元的输入和输出，依次向前传递，计算每一层的输出值，这个输出值是网络计算出来的值。
（4）计算网络输出和期望值的差值，依次从后往前调整各个层次的权重，一般使用逻辑回归调节每个神经元的权值。
（5）重复迭代，直到全局误差满足要求。
3.3 卷积神经网络结构通过构建多个隐含层，传统神经网络算法也可以通过大量样本中学习出复杂的分类曲面，因此传统神经网络被广泛应用于语音识别和图像识别领域。
传统的模式识别方法，一般是首先设计一个算法用作特征提取，如常见的HOG特征、LBP特征以及SIFT特征，然后将提取的特征传入一个可训练的分类器，对分类器进行训练，最后将测试样本导入分类器进行分类。
这种模式下，由于提取出来的特征一般较小，因此可以设计一个全连接的多层网络作为分类器。
另一种思路是：考虑直接用神经网络进行特征提取和分类，而免去前面的特征提取过程。
反向传播算法可以将前面几层神经网络训练成特征提取器，把后面层次用来分类：只是这种方法有较大的弊端。
首先，如果直接用神经网络进行特征提取，要提取到足够好的特征，隐含层结点必定不能太少，而传入的语音频谱和图像的像素往往比较大。
假设输入层数据有1000个神经元（一般情况下远远不止），第一个隐含层有100个神经元，由于神经网络是全连接的，那么仅仅是这两层之间就有十万个以上的连接权重。
即使不考虑训练速度，如果没有足够的训练样本，这些参数也难以拟合网络；其次，全连接的网络对每一个样本进行学习，每一个样本的传入都会影响参数的更新，而传入的数据之间往往是有很大相似之处的，例如在图像识别中，两帧图像的差距可能只是很小的方位移动，而全连接的网络无法捕捉这种信息，不能根据样本对训练过程进行优化，费时又费力。
而卷积神经网络可以通过一定手段，充分利用数据的局部性特征，缓解这些问题。
卷积神经网络是受视觉神经机制启发而设计的一种多层感知器（Multi-layer Perceptron，简称MLP）。
与传统神经网络一样，它运用反向传播算法对网络进行训练。
不同的是，其网络结构进行了简化和改进。
如果将神经网络看作是一种训练生成分类器的算法，那么卷积神经网络可以概括为提取特征和训练生成分类器的算法。
卷积神经网络的三个基本概念是：局部感知野、权值共享以及时间或空间降采样，这种结构特点使网络对于输入的噪声、形变和扭曲等变化具有极强的适应性。
在一个卷积神经网络模型中，神经元可以分为两类，一类是用于特征提取的S元，另一类是抗形变的C元，S元中有两个重要的参数，即阈值参数和感受野；感受野就从输入层中提取多大的空间作为输入，阈值参数控制着输出对输入的反应程度。
同样，卷积神经网络是一个多层网络结构，它的每一个层实际上是由多个特征图构成，每一个特征图代表一种特征；每一个特征图上又有许多个独立的神经元。
对应的，将卷积神经网络的网络层分为卷积层和下采样层，也称为降采样或者子采样层；网络层次之间并非线性映射，从卷积层到下采样层是一个下采样层，从下采样层到卷积层则是一个卷积滤波的过程。
图4是一个简化的卷积神经网络结构：图4 卷积神经网络结构图其中，Input是输入层，通过3个可训练的数字滤波器，然后加上偏置，通过一个Sigmoid 函数，得到C1，C1是一个卷积层，由于是3个滤波器，因此包含了3个特征图，每个特征图代表学到的一组特征；从C1到S2的过程是一个下采样过程，具体做法是C1中的连续4个像素（2×2区域）求和，加权值加偏置，映射到S2中的一个点上，C1中的每一个特征图都单独下采样，因此S2也包含3个特征图，然后从S2到C3又是卷积滤波，从C3到S4是下采样，得到S4后，将特征拉成一条直线作用于神经网络。