卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在激光再現(xiàn)防偽圖像識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、人們的生活中充滿著各式各樣的商品，因?yàn)榧倜皞瘟由唐贩簽E，商品的防偽顯得尤其重要。一種防偽力度較高的技術(shù)是加密的激光防偽技術(shù)，即將信息隱藏在標(biāo)識(shí)中，通過激光照射標(biāo)識(shí)才能再現(xiàn)隱藏的信息，常見的信息為圖像、文字等。而激光再現(xiàn)防偽圖像是指相干光源照射加密的防偽標(biāo)識(shí)時(shí)再現(xiàn)的圖像信息。那么，選則合適的算法來獲取針對(duì)該類圖像的較高的識(shí)別率非常有意義。
　　前人已經(jīng)針對(duì)激光再現(xiàn)防偽圖像識(shí)別的問題采用了傳統(tǒng)的模板匹配的算法，該算法的結(jié)果有較高的提升

2、空間。目前，已知人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好的逼近非線性函數(shù)，且已經(jīng)在很多圖像識(shí)別領(lǐng)域得到了應(yīng)用，但還未有人將該方法應(yīng)用在激光再現(xiàn)防偽圖像識(shí)別的領(lǐng)域中。本文首先采用淺層網(wǎng)絡(luò)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，具體為對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理、提取特征值、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到的識(shí)別率較傳統(tǒng)的模板匹配識(shí)別的方法較優(yōu)，但是在某些圖像樣品識(shí)別的識(shí)別率還是可以再優(yōu)化。究其原因，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相對(duì)于深度學(xué)習(xí)的算法，其網(wǎng)絡(luò)層次不夠深，因此，它的特征表達(dá)效果不夠好。因此，本文又通