卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有以下幾種應(yīng)用可供研究：

1、基于卷積網(wǎng)絡(luò)的形狀識(shí)別

物體的形狀是人的視覺(jué)系統(tǒng)分析和識(shí)別物體的基礎(chǔ)，幾何形狀是物體的本質(zhì)特征的表現(xiàn)，并具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變等特點(diǎn)，所以在模式識(shí)別領(lǐng)域，對(duì)于形狀的分析和識(shí)別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識(shí)別是三維圖像識(shí)別的基礎(chǔ)。

2、基于卷積網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測(cè)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的人臉檢測(cè)方法不同，它是通過(guò)直接作用于輸入樣本，用樣本來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并最終實(shí)現(xiàn)檢測(cè)任務(wù)的。它是非參數(shù)型的人臉檢測(cè)方法，可以省去傳統(tǒng)方法中建模、參數(shù)估計(jì)以及參數(shù)檢驗(yàn)、重建模型等的一系列復(fù)雜過(guò)程。本文針對(duì)圖像中任意大小、位置、姿勢(shì)、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。

3、文字識(shí)別系統(tǒng)

在經(jīng)典的模式識(shí)別中，一般是事先提取特征。提取諸多特征后，要對(duì)這些特征進(jìn)行相關(guān)性分析，找到最能代表字符的特征，去掉對(duì)分類無(wú)關(guān)和自相關(guān)的特征。然而，這些特征的提取太過(guò)依賴人的經(jīng)驗(yàn)和主觀意識(shí)，提取到的特征的不同對(duì)分類性能影響很大，甚至提取的特征的順序也會(huì)影響最后的分類性能。同時(shí)，圖像預(yù)處理的好壞也會(huì)影響到提取的特征。