一种元卷积网络和持续学习融合的洞库类目标识别方法

洞库类目标是高价值识别目标,针对洞库类目标样本数据难以获得、样本内部数据相似度较高、人工设计识别特征方法局限性较大、普通深度网络需要海量数据等问题,提出了结合元学习和深度卷积网络的元-卷积网络（MCNN）,并融合持续学习理论的洞库类目标识别方法（MCNN-LLS）.首先结合深度卷积网络、元学习的理论建立元-卷积网络,该网络可利用旧知识指导新知识的训练,利用小样本数据即可训练得到识别能力较高的深度洞库模型;然后融合持续学习理论,建立持续学习系统（LLS）,设计专家审核模型判别深度洞库模型的识别结果,并引入潜在任务、模型异步更新等方法,达到模型持续学习、持续更新的效果.实验表明,本文方法所需样本数量少,对洞库类目标识别准确率高,且识别能力可随识别过程中新数据的积累逐步提高.      

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

基于多任务学习的口腔白斑与扁平苔藓的分割与识别

口腔白斑属于癌前病变或潜在的恶性疾患范畴,诊断意义尤为重要;口腔扁平苔藓是一种常见的口腔黏膜慢性炎性疾病。两种疾病的症状相似度高导致利用传统目标识别算法难以准确识别。为此,该文提出了一种基于多任务学习卷积神经网络的口腔斑纹类疾病的目标检测、分割与识别算法。该算法通过改进的Mask R-CNN网络提取口腔斑纹类疾病图像的高维特征,以检测出相关病变的具体位置和精准区域,并识别出病损的种类。算法的改进之处在于图像检测与识别的分支网络利用分割子网络的高维特征以关注病变区域的特征,提高了口腔白斑与扁平苔藓识别的准确性。实验表明,该文所提方法相对于现有传统识别方法和常见多任务学习方法具有更高的准确性和敏感性。     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于Bandelet变换的手背静脉识别算法

提出一种基于Bandelet变换的手背静脉识别算法, 该算法利用Bandelet变换对静脉图像进行特征点提取, 通过提取的特征点构造了表征静脉纹理特征的特征向量, 通过计算待识别样本特征向量与目标样本特征向量的相关系数得出其相似度, 并在利用自制采集设备采集的样本库上对算法进行测试, 给出了实验结果.     

基于改进的模糊c均值聚类水凝胶图像分割

基于实验图像中目标与背景区域具有明显的色差和形状差异且其直方图有明显双峰的特性,提出一种改进的模糊c均值聚类和数学形态学相结合的算法,将目标图像有效地分割出来.首先依据像素邻域间的约束属性以及二维直方图对角线元素含有稳定图像信息的特点,在模糊c均值聚类算法基础上对聚类目标函数进行改进,并将二维直方图对角函数引入隶属度函数中,最终将目标区域有效地分割出来.实验结果表明:该方法具有识别精度高、计算量小、去噪能力强的特点.     

基于RFID位置语义的室内移动轨迹聚类算法

面向室内空间的移动轨迹聚类有利于发现室内热点和用户移动模式.针对室内环境在定位技术、距离度量等方面的特殊性,充分考虑室内移动轨迹的空间和语义特征,提出一种基于无线射频识别(radio frequency identi-fication,RFID)位置语义的室内移动轨迹聚类方法.该方法对原始轨迹提取特征点,可简化轨迹以降低算法时间复杂度;从空间形状和位置语义2个方面加权计算轨迹相似度,其中,空间相似度通过定义适用于室内三维空间的距离函数来计算,语义相似度计算基于最长公共子序列思想,并引入移动对象在轨迹点的到达时间和停留时间;利用线性表存储轨迹相似度,采用改进的层次聚类方法对移动轨迹进行聚类.实验结果表明,该方法能够有效地进行室内轨迹聚类并具有较高的效率.     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

一种基于视觉的库区可疑目标识别算法研究

针对库区巡检图像采集设备对图像目标智能识别需求,进行基于视觉的远距离可疑目标识别算法设计与实现. 采用目标检测算法对图像进行目标识别并采集,通过基于卷积神经网络的深度学习模型卷积层对目标图像提取特征,采用基于机器学习传统方法的浅层网络对特征进行可疑目标分类. 根据算法设计实验,实验结果表明本算法模型识别效果良好,可有效减少人工识别工作量,能满足实际应用需要要求.      

一种基于形状特征与SVM的列车故障连接件识别方法

针对货车故障图像检测系统中连接件定位、缺失的问题,提出了一种基于形状特征支持向量机学习模型的定位、识别方法。该方法首先采用门限阈值对灰度化后的列车图像进行处理,以减少外界环境对目标轮廓提取的影响。然后以目标形心为基准,生成识别算法的目标形状描述子,并用直方图对其进行量化处理。最后引入支持向量机完成连接件正/负样本的训练与判别。实验结果表明,该识别算法能够在复杂环境中判别连接件的定位与缺失信息,定位识别的效果几乎不受伸缩、旋转、平移等几何变换的影响,具有一定的稳定性。     

基于关键点的点对特征三维目标识别算法

针对复杂场景下的三维点云目标识别速度慢,准确率低的问题,提出了一种基于关键点的点对特征三维目标识别算法. 通过直接对关键点建立点对特征,避免了周围邻域局部曲面的特征计算,具有空间维度小和计算速度快的特点. 使用哈希表存储,加快了特征匹配的时间. 利用快速投票方案对模型点云和场景点云进行匹配识别,生成候选位姿,利用贪婪算法对候选位姿进行聚类与筛选,采用ICP算法对物体位姿进行优化,基于配准后的点云重叠情况完成目标识别. 对提出的算法在多个数据集以及真实场景下进行了实验,验证了所提出的识别方法具有可行性和有效性,且对噪声的鲁棒性较强,具有一定的实际工程应用价值.      

基于峰谷点特征的红外目标自动识别方法

研究了红外目标图像峰谷点特征提取的方法,提出了一种目标识别相似性度量准则,证明了这种相似性度量在尺度和小角度旋转等变化情况下的不变性,并在此基础上提出了一种基于目标峰谷点特征的自动目标识别算法．真实场景下长波红外目标图像实验证明了该算法的正确性和有效性．     

基于卷积神经网络的低分辨雷达目标一步识别技术

现有低分辨雷达目标识别通常采用先特征提取、再进行目标分类的两步识别算法,存在识别率难以提高和方法泛化性不足的问题,因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的低分辨雷达目标一步识别算法。该算法直接将采样数据作为输入,利用设计的一维CNN,通过卷积池化等操作自动获取数据深层本质特征,无需特征提取,实现对目标的一步识别。仿真实验结果表明:基于CNN的低分辨雷达目标一步识别方法的识别率较传统基于提取特征的两步识别方法提高了10.31%,识别时间较传统两步识别方法减少了0.142 s,充分证明了一步识别方法的有效性,为低分辨雷达目标识别问题提供了新的解决途径。     

基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别

针对红外电厂目标识别问题，提出了基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别方法．该方法研究了前视成像末制导过程中图像目标尺度变化引起的视点角度和特征尺度变化规律，建立了分层次的时空特征模型，根据显著性选取目标特征，采用贝叶斯网络把不同尺度下的显著性特征进行融合，得到正确的识别结果．实验表明，该方法能将多尺度目标的不精确、不完整的特征进行融合处理，从而完成了目标的可靠识别．     

基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像目标识别

为了解决现有合成孔径雷达(SAR)图像目标识别算法识别率不高、泛化能力不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的SAR图像目标识别模型CMNet网络。通过设计针对SAR图像特点的特征提取网络,在损失函数中引入中心损失与Softmax损失联合监督训练过程,兼顾类内聚合和类间分离,提高算法精度和泛化能力。网络模型中所有卷积层后引入批量归一化层加快模型收敛速度、防止过拟合。实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库进行测试,10类目标平均识别率达到99. 30%。结果表明,提出的CMNet网络模型具有较高的识别率和泛化能力,在公开数据集上取得较好结果。     

一种自标签特征点异源图像目标检测算法

由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别. 针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法. 算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力. 利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题. 并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别. 本文采集了不同场景下的可见光-红外无人机影像作为测试数据. 在异源测试数据集上,选择了6种不同的先进算法与本文算法进行了对比试验. 实验结果表明,该算法较现有的6种先进算法能够提取到更多、更精确的异源图像共有特征,与其他测试算法相比在异源图像测试数据上的平均精度有了明显提升.      

基于Harris-改进LBP的特征匹配及目标定位算法

为满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求, 提出一种基于Harris及改进局部二值模式(LBP)的特征匹配和目标定位快速算法. 首先采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后提出一种新的特征点描述子定义方法, 先利用胡矩确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做标准化处理, 提取标准化局部图像LBP特征作为特征点描述子; 最后通过计算两张图像中各特征点描述子间的汉明距离实现特征匹配, 再根据匹配结果估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高.     

基于体态特征集的生猪行为识别研究

为实现生猪异常行为的自动化监测,本文提出了一种数字化表示生猪体态特征的行为识别研究。首先对猪场采集到的视频图像采用改进的Grabcut分割算法进行生猪目标提取;然后基于生猪轮廓图像建立生猪的体态参数特征集,包括圆形度、矩形度和Hu不变矩等12个特征,并利用类内类间距离判据对样本数据建立的特征集进行特征优选;最后构建决策树支持向量机(DT-SVM)对生猪体态行为进行分层识别。实验结果表明,本文选择的最优特征集可以有效地表征生猪体态信息,DT-SVM对单只猪的站立、躺卧行为和扎堆猪的适度扎堆、过度扎堆行为都有较高的识别率,为进一步探索生猪异常行为分析奠定了基础。     

基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5：0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。