典型相关分析与多伯努利相关模型的图像标注

文章提出一种基于图像的视觉词袋与文本标注的典型相关分析与分割无关的多伯努利相关模型的自动图像标注算法。在图像标注与分类任务中,矢量量化图像局部描述子得到的视觉词袋特征已显示了其鲁棒性与可区分性,文中对视觉词袋与文本特征作典型相关分析,确保投影变换后新的视觉特征与文本特征的相关性最大化,从而有效地在视觉与文本2种模态中建立联系,契合了自动图像标注的主旨。文中还提出了一种简化的多伯努利相关模型,实验结果证明了典型相关分析比概率潜藏语义分析更适合于图像自动标注,也证明了简化的多伯努利相关模型的有效性。     

一种基于深度玻尔兹曼机的半监督典型相关分析算法

从模式分类的角度出发,针对典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)算法不适应于高层次关联的缺陷,提出了改进算法。将深度学习理论与典型相关分析算法相结合,基于深度玻尔兹曼机理论提出了一种半监督典型相关分析算法。通过深度玻尔兹曼机提取出样本的显层特征与隐层特征,结合已标注样本的监督信息,构造出最有效的鉴别特征。依据ORL、Yale和AR人脸数据库进行仿真实验,实验结果表明:本文算法与其他的方法相比,具有更好的识别效果。     

基于限制玻尔兹曼机的无极性标注情感分类研究

已有的网络评论情感分类算法都需要手工标注词汇情感倾向,然而网络评论具有表达形式自由、模式多变、词汇更新速度快等特点,手工标注的方式适应能力较低。为解决上述问题,结合限制玻尔兹曼机和相似差异向量运算,通过降低向量相似度,强调其差异性的方式,提出基于限制玻尔兹曼机的无词汇标注情感分类算法。实验表明,该算法虽褒义精确度稍低于支持向量机,但是在贬义精确度上优于支持向量机,并且不需要进行词汇情感倾向标注,降低了算法的复杂度,提高了泛化能力。     

深度学习与一致性表示空间学习的跨媒体检索

提出一种基于深度学习与一致性表示空间学习的方法,针对图像与文本2种模态,分别采用卷积神经网络模型和潜在狄利克雷分布算法学习图像的深度特征和文档的主题概率分布;通过一个概率模型将两个高度异构的向量空间非线性映射到一个一致性表示空间;采用中心相关性算法计算不同模态信息在此空间的距离.在Wikipedia Dataset上的实验结果表明:在单模态输入检索中,文中方法的平均准确率为38.43%,相比于其他方法有明显提高.     

基于软件工程与叠层深度学习的工件文本识别算法

目的解决当前图像特征训练不充分,系统软件不规范,导致文本识别不准确的问题。方法分别从系统软件开发和识别算法验证的角度出发,提出基于软件工程与叠层深度学习的工件文本识别算法。首先,根据系统功能需求,进行软件模块化分析,设计出集算法计算、硬件控制、逻辑通信和数据存储于一体的系统架构。然后,基于自适应阈值分割与图像校正,对工件文本图像进行预处理,得到准确的包含文本目标的二值图像区域。最后,利用叠层DAE构成L层深度网络,计算权值矩阵,达到对文本图像轮廓特征深度训练学习的目的。结果利用所提算法获得了复杂干扰条件下的文本识别结果。结论实验测试结果显示:与当前文本识别技术相比,本文算法拥有更高的准确性与现场实用性。     

基于区域空间与词汇加权的图像自动标注

图像自动标注是图像检索与图像理解中重要而又极具挑战性的问题.针对现有模型忽略了图像不同区域对图像整体贡献程度的差异性,提出了基于区域空间加权的标注方法,改善了图像的区域特征生成概率估计.此外,针对现有模型未考虑词汇本身重要性以及词汇分布对标注性能的影响,提出了基于词汇固定权值的标注方法、基于平滑词汇频率的标注方法以及基于词汇TF-IDF加权的标注方法,对词汇的生成概率估计部分进行了改进.综合以上区域空间改进与词汇改进,提出了WDVRM图像标注模型.通过在Corel数据库进行的实验,验证了WDVRM模型的有效性.     

基于深度学习的图像标注

随着个人计算机和互联网上数字图像数量的快速增长,用户越来越多借助于"语义概念"来检索感兴趣图像。然而由于图像底层特征刻画和高层语义概念描述间存在很大的差异,使得现有图像标注算法性能不甚理想。因此,文中提出基于多模态深度学习的图像标注框架,旨在应用卷积神经网络技术优化深层神经网络的参数,提高标注精度。具体地,文中提出的多模态深度学习标注框架利用两阶段学习,优化神经网络参数:(1)利用深度神经网络,优化各单模态参数;(2)利用相关性,实现多模态的最优组合。公共数据集的实验表明,该方案可以有效地提高图像标注的性能。     

深度玻尔兹曼机在故障诊断中的应用研究

构建了一个基于深度玻尔兹曼机的故障诊断系统。首先,基于一个滚动轴承故障实验平台,对深度玻尔曼兹机的在滚动轴承故障诊断领域应用进行了深度分析;然后将方案应用于20 kg级的航空涡喷发动机的故障诊断中;通过与BP神经网络和支持向量机故障诊断模型进行对比,实验结果表明:采用深度玻尔兹曼机对机械设备故障进行故障识别,具有更高的准确性和可靠性。     

基于Mask R-CNN的荧光编码微球图像检测方法

为降低荧光编码微球技术的应用成本,提出了一种基于Mask R-CNN目标检测算法的荧光编码微球图像检测方法.首先基于TensorFlow和Keras深度学习框架搭建Mask R-CNN网络模型,整体网络由特征提取网络,候选区域生成网络和分支处理网络3部分构成;通过有标注定性图像样本集训练网络模型,并使用合成图像实现训练集数据增强;将待检测定性图像样本输入训练完成的网络模型获得定性图像的语义掩膜.实验结果表明,对于单色和双色微球定性实验图像,平均检测准确度分别达94.17%和95.96%,可实现荧光编码微球定性图像的边界框检测、分类以及语义掩膜生成.     

基于深度中心匹配哈希网络的足迹压力图像检索

以赤足足迹压力图像为研究对象,采集了40人的5 230幅赤足足迹压力图像,在具有较低存储消耗的哈希算法基础上,结合深度学习方法设计了一种深度中心匹配哈希(DCMH)网络实现足迹的检索．该网络首先根据足迹压力图像的特点构建深度特征融合模块,提取反映足迹形态结构的全局特征和压力分布的局部特征,并将两种特征进行融合;然后在哈希编码模块通过全连接层将融合后的特征映射为1 024维特征向量,并通过哈希层生成哈希码;在网络优化过程中通过构建深度中心匹配损失函数从而减小哈希码与对应哈希中心之间的距离．深度中心匹配损失函数通过伯努利分布生成哈希中心,设计对数中心损失函数减小同类足迹压力图像数据哈希码与哈希中心的距离,并设计相似性损失函数作为正则化项约束每个批次数据间的相似性关系．通过在40人的赤足足迹压力图像数据上进行图像检索实验,本文算法检索结果的mAP可以达到0.99,优于传统的哈希算法及常用的深度哈希算法,为足迹的进一步的现场应用提供技术支撑．