郭 松，范存群

(1.呼伦贝尔学院 传媒学院，内蒙古 呼伦贝尔 021008; 2.中国气象局 国家卫星气象中心，北京 100081)

0 引言

图像识别主要通过强大的计算能力，对多源、大量图数据进行自动化地分析和理解，涉及统计、计算机技术、神经生物等学科。图像识别技术已广泛应用于医疗、遥感、铁路、交通等各大领域，有效的图像识别可以极大地提高生产效率。在图像识别实际应用中，往往需要对大量图像进行识别，其算法的运行效率以及稳定和有效性已经成为该领域亟需提高的方向。当前，图像识别技术主要围绕图像多种特征属性建立相关识别算法。

HARZALLAH等[1]提出一种图像分类和对象定位相组合方法,该方法通过上下文组合的方式阐述图像分类对于检测的优化，并在此基础上定义了非线性分类器。HUANG等[2]在特征编码的基础上给出一种演变式图像识别方法。CHEN 等[3]指出传统的图像分类系统存在的问题，在忽略多种色彩的情况下仅考虑图片亮度信息，这可能导致分类出现误差。刘岩等[4]提出一种基于支持向量机的复杂混合零件姿态图像识别方法。刘万军等[5]提出一种图像识别算法，该算法基于双重优化的卷积神经网络，在构造卷积神经网络时，建立了特征提取和回归分类的双重优化模型，实现了卷积过程和全连接过程的集成优化。在图像识别领域，魏涛等[6]提出一种自标注在线顺序极速学习机算法，以充分利用未标号数据，在目标域的数据较少、未标号数据较多的情况下提高模型识别能力。……