研究背景及意义
1.课题背景
近年来移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：第一，从用户读取信息的习惯来看，相比于文字，图片能够为用户提供更加生动、容易理解、有趣及更具艺术感的信息；第二，从图片来源来看，智能手机为我们带来方便的拍摄和截屏手段，帮助我们更快的用图片来采集和记录信息。但伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，计算机的图像识别技术就显得尤为重要。另一方面。[1]。
2.研究目的和意义
图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。百度李彦宏在2011年提到“全新的读图时代已经来临”，现在随着图形识别技术的不断进步，越来越多的科技公司开始涉及图形识别领域，这标志着读图时代正式到来，并且将引领我们进入更加智能的未来。
因此，如何对图像信息进行处理成为一个重要的研究方向图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
- 国内外研究概况
1.Yolo
Yolo是一种用于目标检测的统一模型，它的构造很简单可以直接在全图像上训练。与基于分类器的方法不同，Yolo是针对直接对应于检测性能的损失函数进行训练的，整个模型是联合训练的[1]。整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统的运行首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。YOLO的优点主要有两点：第一Yolo采用一个CNN网络来实现检测，是单管道策略，其训练与预测都是end-to-end，所以Yolo算法比较简洁且速度快。第二点由于Yolo是对整张图片做卷积，所以其在检测目标有更大的视野，它不容易对背景误判。而Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框，而且属于一个类别。对于小物体，Yolo的表现会不如人意。
2.R-FCN :Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks[2]
R-FCN为了解决图像分类中平移不变性和目标检测中平移变换性的困境，构造position-sensitive score map，并且整个网络是全卷积网络，从而在处理一张图像时基本上共享了所有的计算。R-FCN会在共享卷积层的最后一层网络上接上一个卷积层，而该卷积层就是位置敏感得分图position-sensitive score map，该map是一层卷积层，它的height和width和共享卷积层的一样（即具有同样的感受野），但是它的通道个数为K*K*(C 1) 。其中C表示物体类别种数，再加上1个背景类别，所以共有(C 1)类，而每个类别都有 K*K个score maps。现在我们只针对其中的一个类别来进行说明，假设我们的目标属于人这个类别，那么其有 K*K 个score maps，每一个score map表示原始图像中的哪些位置含有人的某个部位，该score map会在含有对应的人体的某个部位的位置有高的响应值，也就是说每一个score map都是用来描述人体的其中一个部位出现在该score map的何处，而在出现的地方就有高响应值”。既然是这样，那么我们只要将RoI的各个子区域对应到属于人的每一个score map上然后获取它的响应值就好了。但是要注意的是，由于一个score map都是只属于一个类别的一个部位的，所以RoI的第 i个子区域一定要到第i张score map上去寻找对应区域的响应值，因为RoI的第i个子区域需要的部位和第i张score map关注的部位是对应的。那么现在该RoI的K*K个子区域都已经分别在属于人的K*K个score maps上找到其响应值了，那么如果这些响应值都很高，那么就证明该RoI是人。
3.SSD: Single Shot MultiBox Detector[3]
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