WIMI微美全息研究基于卷积神经网络的图像特征提取算法，挖掘图像数据价值

随着技术的快速进步和在线社交媒体的兴起，图像数据增长迅速。图像因其丰富的内容和直观性而成为人们日常交流的主要方式之一，因此经常被用作交流工具。近年来，图像识别是研究热点，图像包含了许多有价值的信息，有效的图像识别具有重要意义。图像识别可应用于生物医学病理诊断、环境侦察、智能人像识别等领域。

图像识别是图像分类和检测的基础，正确的图像分类结果对计算机视觉的发展具有重要意义。图像识别是通过提取图像的特征信息来分析图像类别的研究。由于图像信息非常复杂，因此提取有效的特征尤为重要。在图像识别中，图像特征提取是一个关键阶段，图像特征抽取的效果直接影响图像识别的有效性。随着现代工业的快速发展，图像数据以前所未有的速度爆炸和积累，随着信息挖掘的深入，越来越多的算法被应用于图像特征提取。

据了解，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)将卷积神经网络应用于图像特征提取，开发了基于卷积神经网络的图像特征提取算法系统。卷积神经网络是一种非常重要的深度学习方法，它解决了许多复杂的模式识别问题，在图像识别、语音识别和自然语言处理方面都有广泛应用。

WIMI利用卷积神经网络的局部连接性和权值共享性的特点，在图像处理的过程中，通过许多不同的卷积核参数的训练，自动提取相同图像的不同图像特征，池化操作大大减少训练参数的数量，减小特征图的大小，简化网络模型，提高训练效率。

卷积神经网络由卷积层和池化层两部分交替组成。卷积层负责对输入提取特征，池化层负责对特征进行整合处理。卷积层从图像中获取局部信息，池层用于大幅降低参数幅度，而完全连接层输出期望的结果。

首先，由卷积层提取初步特征，卷积层的作用就是提取图片中的某个初步特征，类似一个滤波器，经过大量的训练以后，机器自动调整卷积核的值，然后与图片矩阵做卷积，可以从图像中提取一定的特征出来，卷积核的数量对初步特征提取有很大影响，但是时间消耗相应地增加。然后由池化层提取主要特征，池化层的主要作用是可以减少训练参数的数量，降低卷积层输出的特征向量的维数和减少过度拟合现象，仅保留最有用的图像信息，并减少噪声的传播。在图像处理问题中，池化层能够降低特征图维度，为图像特征引入空间不变性，包括伸缩、旋转与平移等。

卷积层和池化层的共同作用下，不仅可以提取图像特征，同时大大减少原始图像带来的参数。最后，我们应用完全连接的层来生成一个等于我们需要的类数的分类器。将权重矩阵相乘，添加偏移值，然后使用激活函数使用梯度下降方法优化参数。全连接层用于线性分类，换句话说，其将检索到的高级特征向量在用于生成最终预测之前进行线性组合。

卷积核用于水平、垂直和对角扫描整个图片，以生成特征地图。当图片被处理时，输出图像中的每个像素都会使用一个受限的感受野，这意味着输入图像中的每一个像素只使用输入图像的一小部分。通过逐渐扩大每个连续卷积层的感受野，可以获得图像中更精细和抽象的信息，并经过几个卷积层的运算，最终得到不同大小的图像的抽象表示。

如果计算机能够像人类一样理解图像，那么它可以做很多人类甚至无法完成的工作，让计算机理解数字图像是当前计算机科学领域研究的重点主题。对于计算机而言，数字图像仅仅是一组数字组成的矩阵，因此需要特征提取算法来帮助计算机理解图像。

WIMI基于卷积神经网络的图像特征提取算法对于图像处理具有的平移和尺度不变性，可提高图像特征提取的准确度，其对进一步完成图像识别、图像分类等具有重要的意义。目前基于卷积神经网络的图像特征提取技术已广泛运用于医疗、安防、自动驾驶等领域，未来WIMI也将不断拓展其图像特征提取算法的运用领域。