基于深度学习与生成对抗网络的图像识别算法与传统方法的比较研究
计算机视觉与模式识别
2024-08-08 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
本文研究了基于深度学习与生成对抗网络（GAN）相结合的图像识别算法，并将其与传统的图像识别方法进行了比较。本研究的目的是评估深度学习技术，特别是GAN，在图像识别领域的优势和应用前景。首先，本文回顾了传统图像识别方法的基本原理和技术，包括基于特征提取的经典算法，如SIFT、HOG及其与支持向量机（SVM）、随机森林等分类器的结合。然后，介绍了GAN的工作原理、网络结构及其在图像生成与识别中的独特优势。为了验证GAN在图像识别中的有效性，设计并实施了一系列实验，使用多个公开图像数据集进行训练和测试。实验结果表明，与传统方法相比，GAN在处理复杂图像、识别准确率和抗噪声能力方面表现出色。具体而言，GAN能够更好地捕捉图像的高维特征和细节，显著提升识别性能。此外，GAN在处理图像噪声、部分缺失信息以及生成高质量图像方面展现出独特优势。
引用
@article{arxiv.2408.03568,
title = {A comparative study of generative adversarial networks for image recognition algorithms based on deep learning and traditional methods},
author = {Yihao Zhong and Yijing Wei and Yingbin Liang and Xiqing Liu and Rongwei Ji and Yiru Cang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03568},
year = {2024}
}