用哪种神经网络进行图像识别好？

图像识别，是指利用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。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。

附件是一个基于弯耐matlab的车牌识别的源程序（可以实现），其中运斗包括车牌定位，车牌矫正，字符分割，字符识别4部分。还有已训练好的BP神经网络用于字符识别。可以对你的图像识别起一定参考旁闹磨作用。

RBM(risk-based monitoring):翻译过来就是基于风险的自查。换句话说就是一种适应性临床试验监测方法， 将监测重点和活动导向最具需求、最有可能影响受试者安全和数据质量的不断变化的领域 。

RBM具体是什么，我没接触过，更不知道如何实施和应用，但是我们公司目前在开发这个功能，但是什么时候能够应用，还不清楚。但是没吃过猪肉，也不能没见过猪跑啊，稍微了解一下也是可以的。下面的内容都是来自网上搜集和简单整理的来的：

2013年8月份，FDA第一次发布了RBM指导文件，刚开始不管是巨头制药公司还是一些CRO公司，采用这种策略的都非常少，但是到2018年已经达到60%的采用度了。可能越来越多人意识到这种策略的优越性和方便性，最重要的是节省成本！

在以前和现在都在采用的一种标准的监测方法—— 一种包括定期现场访问和来源文件验证(SDV) 的资源密集型方法（我们公司的肿瘤项目现在还在采用这种方法，也写过核查程序，很繁琐，得分成很多张报告，包括AE,CM核查等，而且核查逻辑隔几个月可能就得更新，所以你得一直修改程序。）。

但是随着临床试验的规模、数量和复杂性不断增轮兆加，这种方法成本不断增加，渐渐变得不再现实。于念桐启是便开发出了RBM这样一种策略。但不管是SDV还是RBM，可以说所有的临床试验，最重要的两条原则都是保护受试者和保证数据质量。

采用RBM策略的优势：

①：增强识别和管理患者资格问题、未报告的不良事件和方案偏差的能力，帮助监测安全风险。

    ②：中央数据审查能够及早发现质量问题，允许站点识别数据问题并及早作出纠正。

③：在site稽查中检验和发现的情况减少16%。

④：显著偏差的检出率提高17%。

⑤：在RBM与传统100% SDV方法的head-to-head比较中，关键数据的错误率降低了4倍。

    ⑥：与传统试验相比，RBM试仔如验中缺失页面的数量减少了45%。

说到缺失页中，在SDV中，有两张很重要的报告，也是最繁琐的两张报告，就是缺失页和缺失页_人工激活，我已经被折磨了不知道多少次了。原理好像是EDC的数据和DM那边的报告一起结合，通过一系列的逻辑判断到处，因为一开始程序并不是我写的，我只是在上一个人写的程序修修改改。

好了，今天就写这么一些，因为了解的也不多，你们可以去网上搜搜，虽然关于RBM的文章不多，但是写的也比我详细多了和好多了，等我再看看多一些文章，继续跟你们分享。

首先，介绍了深度学习的原理，并总结了公共和常用的面部表情数据集。然后，介绍了基于深度学习的面部表情识别的三个步骤，并总结了图像预处理和面部表情分类的主要方法。重点总结了目前用于提取性能良好的特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优缺点。最后，指出了面部表情识别存在的问题和可能的发展趋势。

深度学习采用的模型是深度神经网络（DNN）模型，即包含多个隐藏层（又称隐层）的神经网络（NN）。深度学习利用模型中的隐藏层，将原始输入逐余羡层转化为浅层特征、中层特征、高层特征，直至通过特征组合达到最终的任务目标。神经网络的研究起步较早，早期的感知器模型是神经网络最早的原型，也被称为单层神经网络（无隐藏层）。

然而，感知器只能做最简单的线性分类任务，甚至不能咐雀解决简单的xOR问题。但当网络中加入计算层后，它不仅能解决xOR问题，还能有很好的非线性分类效果。1986年，Rumelhar和Hinton等人提出了Back Propagation（BP）算法，解决了两层神经网络需要复杂计算的问题，从而带动了业界两层神经网络研究的高潮。定罪处斩，抄没家产，家人沦为奴婢。

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