关于计算机理论性论文2200字_计算机理论性毕业论文范文模板

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  关于计算机理论性论文2200字(一):计算机智能化图像识别技术的理论性研究论文
 
  摘要:科学技术的发展推动了互联网的发展,计算机智能化图像识别技术也逐渐成熟起来。尤其是面对当前激烈的竞争条件下计算机智能化图像识别技术有利于促进各个领域的发展。本文对计算机智能化图像识别技术的理论概念以及研究方法进行了深入的研究,同时也对计算机智能化图像识别技术进行了分析和阐述,这对促进我们国家科学技术的发展有着十分深刻的意义。
 
  关键词:计算机智能化、图像识别技术、理论研究
 
  计算机智能化图像识别技术主要是通过使用计算机对图像进行处理。随着计算机的不断发展,计算机智能化处理技术被应用的越来越广泛。在信息技术不断发展的今天,人们对图像的感知以及识别已经不仅仅只是通过身体去感受,计算机智能化处理技术能够获得更加全面的信息,进而帮助人们更好的去决策。虽然计算机技术在我国已经有了很大的进步,但是想要赶上国际的步伐就必须在理论上对计算机智能化技术进行突破。本文就是讲重点放在如何创新与发展计算机图像处理技术。
 
  一、计算机智能化图像识别技术的理论概述
 
  计算机智能化图像识别技术一般是由5个部分组成的,也就是将需要识别的图像通过某种特定的方式输入到计算机内,经过对计算机的数据进行处理以及再识别进行匹配。计算机识别图像的第一步就是将图像输入到计算机内进行图像的预处理。所谓的预处理就是将图像与背景进行分离,并且将图像的细节进行细化,增强图像的二值化发展,计算机智能化图像识别的速度还需要进行大大的提高。图像的真实性能够大大的增加,虚假性大大的降低。图像特征值的表现形式也是可以计算出来的。在计算机智能化图像识别系统中,需要将图像进行匹配,通过精确的方法将图像分配到不同的数据库内,进而减少计算机搜索图像的时间。将图像和之前的图像进行分析就需要将智能化识别系统进行对比,准确判断输入的图像的性质。
 
  二、计算机智能化图像识别技术的常用方法
 
  1.统计识别法
 
  实际图像中的背景与图像存在线性关系【1】,是不可分割的,需要统一进行划分。所以需要使用误差较小的方法。统计识别法就是分类误差最小的方法,也是最常用的一种方法。统计识别法指的就是将数学决策作为理论基础,建立起统计学的基本知识,通过建立模型对图像进行统计,进而找出图像中的规律,利用整体图像的特点对图像的本质进行识别。通过这种方法识别出来的图像误差是极其小的,图像特点的本质也是十分明显的。
 
  2.句法识别法
 
  这种方法是作为一种补充法【2】,用来补充统计识别法。他的图像的特性主要就是依靠描述符号来进行识别的。因为句法识别的主要语言就是内部句法的层次性,并对这些结构进行组合排列。分层表述的主要方式就是将复杂的图像简化为多层次的图像或者将负责的图像简化单层的图像。有效的突出被识别图像的基本机构的信息。这种方法也是十分有效的。
 
  3.神经网络识别法
 
  我们所研究的神经网络识别方法,主要指的就是利用神经网络系统中的方法对图像做出识别,这是一种网络神经识别的主要方式。神经网络的存在能够实现分布式的模式处理,大规模的进行处理,通过适应进行重新组合,神经网络识别具有自组织的能力【3】。所以,这类方式在进行处理的时候将模糊不清的条件全都清晰化,将不确定的条件确定下来,这对处理对象有着十分重要的作用,效果也是十分显著的。
 
  三、计算机智能化图像识别技术的特点
 
  1.智能化图像识别技术存储的信息量大
 
  在使用計算机处理图像的时候应该采用二维信息进行处理,这就无形之中要求了计算机的配置。需要高配置以及运行速度快的计算机进行存储,而且要求是十分严格的【4】。相对于语言信息来说,图像信息需要的频率带要宽一些,不管是在计算机使用过程中还是图像形成的过程中,都需要对图像的传输进行处理。处理完了以后进行实时存储,这对图像识别技术有一定的要求,需要一定的科学技术来实现。
 
  2.智能化图像识别技术的相关性大
 
  计算机系统中的各个数据对像素都是有一定要求的,也是具有一定关联性的。因此,计算机在智能化图像识别的时候【5】,需要将输入的信息进行处理,通过对图像进行识别而对数据图像进行有效的匹配以及分类。在对三位景物进行选取的时候,输入图像的时候应该呈现出三位景物的基本特点,几何的基本信息的處理更加智能化。所以,在对三维立体景物进行处理的时候必须要进行适当的假设,也需要对其进行重新测量。计算机在智能处理数据的时候应该适当的引导图像进行自动化处理,以便于解决在图像识别过程中产生的一系列的问题。
 
  3.智能化图像识别技术存在人为因素
 
  在计算机识别图像并对图像进行处理以后【6】,需要人来对其进行评价。所以,计算机在进行智能化处理图像的时候受到一定认为因素的影响,并且受影响的程度还挺大。但是,人类的眼睛会受到周围情况的改变,甚至于情绪的改变也会影响眼睛识别的程度。所以,为了能够提高计算机在处理图像时候的准确度,应该尽量避免使用人的眼睛进行,可以让机器模仿人的视觉进行处理,计算机能够充分模拟人们对图像的观察和评价,也能够充分模仿观察以及评价时的状态。
 
  结语:在信息技术不断发展的今天,人们对图像的感知以及识别已经不仅仅只是通过身体去感受,计算机智能化处理技术能够获得更加全面的信息,进而帮助人们更好的去决策。
 
  计算机理论性毕业论文范文模板(二):计算机智能化图像识别技术的理论性突破论文
 
  摘要:随着现代计算机技术的不断发展,信息技术发展迅猛,推动了计算机智能化水平的提升。计算机在图像识别中,采用智能化技术,可以提高计算机识别的精准度,因此智能化对图像识别有着重要的意义。目前,计算机智能化图像识别技术促进了我国各个领域的发展与进步,关系着社会经济的健康发展,尤其是国际竞争环境的情况下,显得更为重要。本文以计算机智能化图像识别技术作为研究的重心,对计算机智能化图像识别技术进行不断的创新与完善,提高计算机图像的识别精准度,并提出相应的对策,推动计算机智能化图像识别技术的发展。
 
  关键词:计算机智能化;图像识别;理论性突破
 
  DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.05.111
 
  智能化是计算机技术发展的主要方向,计算机智能化图像识别技术也是借助计算机系统分析和处理输入的图像,并识别出多种模式的对象。随着计算机技术的普及应用,计算机智能化图像识别技术也得到了提升,可以帮助人们更快的获取所需要的信息。图像识别与处理技术起步较晚,但是简单的图像识别技术还是比较完善的,但是还是无法追随时代的步伐,因此必须要在理论上对计算机智能化图像识别技术进行突破是非常有必要的,使得图像识别技术也具备高度的智能化,可以深入应用到社会的各个领域中。
 
  1图像识别技术的概述
 
  计算机图像识别技术起步较晚,随着近年来,计算机技术的深入应用,摄像头等设备也在不断在完善,智能化技术的产生与应用,给计算机图像识别技术提供了相应的设备基础。图像处理在计算机出现的早期,并没有数字信号技术,因此只能以模拟信号的形式存在,对于图像的识别相当困难。如今随着计算机技术的快速发展,数字处理技术也在不断的完善,可以将模拟图像转换成数字,从而实现对数字图像的非线性处理。目前计算机智能化图像识别技术深入应用到社会的多个领域,比如密码锁、罪犯对比等。智能化图像识别技术,并不具备相应的硬件架构,需要通过软件的方式来实现,常用的图像识别软件技术有三种,统计、结构、神经网络,在实际应用中,根据图像识别需求有针对性的选择。
 
  计算机对于图像的处理与识别比较复杂,因此在计算机智能化图像识别过程中,很难对识别的目标与图像整体进行线性区分。因此可以借助统计法,建立数学模型,统计图像中的元素并找出其中规律,完成图像识别的内容。结构法是基于空间关系的,弥补统计法的不足,是统计法的延伸,可以更加完善的处理图像。神经网络发展较晚,是近年来新型的技术,其主要原料就是根据神经网络的特点,设置节点,并依靠庞大的神经网络完成复杂的图像识别。这种技术具备高度的智能化,可以模仿人脑的特点,成为当前图像识别应用最为广泛的方法。
 
  2计算机智能化图像识别技术的特点和优势
 
  2.1计算机智能化图像识别技术的主要特点
 
  计算机智能化图像识别技术的主要特点,主要有三点:信息量大;相关性强;人为因素影响。计算机对图像信息的处理主要采用二位信息的方式,计算机在对图像进行处理与识别的时候,需要较高的运行速度以及存储量,图像信息所需的带宽也较高。因此,计算机在进行图像图像识别或者图像的传输过程,要保障计算机的运行速度和硬件设备。其次计算机系统对图像的像素处理都有着较强的关联性;计算机在对图像进行识别的过程中要对图像信息进行压缩,然后才可以对其进行分类与匹配,尤其是三维景物。图像本身没有对其再现的能力,因此要对其进行重新测量,避免计算机智能化图像识别过程中引起的问题。最后,计算机智能化图像识别是模拟人脑,因此受到人的影响较大。人的眼睛在对图像进行识别的时候,会受到周围环境和自身的情绪、个人喜好等影响。因此,想要提高计算机智能化图像识别技术的,就应该充分模拟人们对图像观测的动态活动,提高计算机模拟人的视觉还原程度。
 
  2.2计算机智能化图像识别技术的主要优势
 
  计算机智能化图像识别技术的主要优势:其一,准确度高;受到现在科学技术水平的限制,只能对单一的图像进行数字转换处理,基本的扫描仪都可以对其进行处理。这就使得计算机智能化图像识别技术可以满足任何用户对图像准确度的要求。其二,表现性强;计算机智能化图像处理技术可以通过结构法,清晰的反映图像的关联关系,因此如果图像的存储过程或者输入过程出现故障,计算机智能化图像识別系统就可以根据关联关系对其进行还原,保障了像素精度。其三,灵活性强,计算机在进行图像识别和处理的过程中,可以根据的图像的实际情况来对其进行缩放。图像信息的来源也各不相同,无论是来自显微镜还是来自天文望远镜下,利用计算机智能化图像识别系统的识别功能,对其进行正确的编码并进行组合,从而在计算机上清晰的显示出来。
 
  3计算机智能化图像识别技术的理论性突破
 
  3.1计算机智能化图像识别技术更加的标准和高效
 
  计算机的运行速度是人类日常和生活工作的基本要求,尤其是当代,人们追求更高的效率、更高的质量。计算机智能图像识别技术自身就对计算机设备有着高的要求,随着科技的不断进步,计算机的硬件设备也在逐渐的完善,系统配置与之前相比也有了长足的进展,计在对图像进行采集和处理的过程中,提高了计算机的分辨率,并计时更新计算机图像的存储设备。计算机将图像作为二维信息进行处理,因此在对三维图像进行处理的时候,要对其进行改进。另外,这里值得注意的是,计算机在对图像进行处理之前,要对其进行整理和压缩,在这一过程中,可以采用多媒体的形式对其进行信息转换,并提高智能化的水平,尽量模拟人的思维意识来进行操作,从而提高计算机智能化图像识别技术。
 
  3.2计算机智能化图像识别技术更加的科学,朝向多维方向发展
 
  现在常用的计算机图像识别技术都是基于二维平面的图像进行分析,很难是实现对三维空间下的图像识别。近年来,大型神经网络的出现,给图像的三维识别提供了相应的基础,但是神经网络需要复杂的计算,但是这些需要借助优秀的计算机性能。随着计算机性能的不断提升,目前的计算机硬件和软件技术都比较完善,可以满足计算机智能化图像识别技术的基本要求。因此计算机对图像识别也开始从二位角度向多维角度发展,但是目前的图像识别技术受到视觉计算理论的限制,因此需要完善计算机智能化图像识别技术的理论基础,并视觉计算理论进行突破,配合神经网络算法,从而实现智能化图像识别技术的理论性突破。
 
  4计算机智能化图像识别技术的实际应用
 
  4.1计算机智能化图像识别技术在医学领域的应用
 
  计算机智能化技术应用在医学界领域中,可以有效的识别染色体以及细胞进行识别,可以帮助医生更好的进行医学研究并及时了解患者的情况。因此图像的识别的精准度关系着医学界的正确诊断,在大型医院中,计算机智能话识别水平都十分高端。比如CT影像技术、心电图分析、彩超、超声波等都可以采用计算机图像识别技术,对其进行快速的识别,帮助医疗人员对其进行准确性的诊断,有效的提高
 
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  (上接第127页)
 
  了我国的医疗水平。
 
  4.2计算机智能化图像识别技术在文学艺术领域中的应用
 
  计算机智能化图像识别技术在文学艺术领域中应用也比较广泛,比如电视广播,利用计算机技术可以对拍摄的画面进行处理与识别,保证画面质量的高度清晰。计算机技术还可以对动态图像进行采集加工,并进行自动的调整,从而合成电视画面,调整像素和色彩,避免图像播出失贞的情况发生。另外,计算机智能化识别技术在动画制作、服装设计等领域都有着重要的作用。
 
  4.3计算机智能化图像识别技术在社会服务中的应用
 
  计算机智能化图像识别技术在社会服务领域也得到了普遍的应用,近年来,随着科技的快速发展,智能化技术在很多方面替代人工操作,可以减少人力资源的使用,节约成本。比如大门通道的电子身份认证,超级柜台认证等都可以采用计算机智能化图像识别技术,提高服务质量和服务速度,在一定程度上还提高了安全系數。计算机智能化图像识别技术还被广泛应用在航空事业、通信工程等领域,有效的促进了社会经济的快速发展。
 
  4.4计算机智能化图像识别技术在工程建设中的应用
 
  计算机智能化图像识别技术也被广泛应用在工程建设领域中,它可以有效实现对相关零件的检测与分类,并有效解决输电线路故障的分析与排查。在工程项目的施工过程中,施工人员可以利用计算机智能化图像识别技术,可以有效的减少施工误差,从而保证工程项目的质量。
 
  5总结
 
  随着计算机技术的快速发展,硬件设备和软件系统不断完善,这些给计算机智能化图像识别技术提供了发展基础,本文对计算机智能化图像识别技术进行了分析,并对其未来的发展趋势进行预测,促进计算机智能化图像识别技术在社会各个领域中的普及应用。

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