基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位

由于人脸姿态、表情、遮挡物、光照问题的影响,人脸关键点检测时通常会出现较大的误差,为了准确且可靠地检测关键点,提出了一种基于级联卷积神经网络的方法。利用人脸检测器检测到的人脸图像作为输入,第一层卷积神经网络直接检测所有的5个人脸关键点。随后根据这些检测到的点裁剪出5个人脸局部图像,级联的第二层网络使用5个不同的卷积神经网络单独地定位每个点。在实验测试环节,级联卷积神经网络方法的使用将人脸关键点的平均定位误差降低到了1.264像素。在LFPW人脸数据库上的实验结果表明:该算法在定位准确性和可靠性上要优于单个CNN的方法以及其他方法,该算法在GPU(图形处理器)模式下处理一个人脸图像仅需15.9毫秒。     

深度学习下的高效单幅图像超分辨率重建方法

提出一种基于深度学习的高效单幅图像超分辨率重建方法,增加一个亚像素卷积层和一个替换的级联卷积,即设计一个具有合适深度的卷积神经网络,以保证图像的重建质量,并采用级联小卷积核提高运行速度.在标准的公共数据集上进行实验测试,结果表明:与亚像素卷积神经网络(ESPCN)算法相比,所提算法重建的高分辨率图像的质量和速度皆显著提高;将其应用于实际项目中,可端到端地重建低分辨率服装风格图像,获得高分辨率图像.     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于级联卷积神经网络的驾驶员分心驾驶行为检测

针对驾驶员分心驾驶行为检测,设计一种级联卷积神经网络检测框架。检测框架由第一级分心行为预筛选卷积网络和第二级分心行为精确检测卷积网络两个全卷积网络级联构成。预筛选卷积网络是一个轻量级的图像分类网络,负责对原始数据进行快速筛选,其网络层数少、训练速度快,结构特征冗余较少,能够减少后续网络的计算负担;分心行为精确检测卷积网络采用VGG(Visual geometry group)模型特征提取的深度迁移学习检测算法网络,通过迁移学习重新训练分类器和部分卷积层。提出的级联神经网络最终可以实现9种驾驶员分心驾驶行为的准确识别检测。实验结果表明,相比主流单模型检测方法,在保证算法效率的同时准确率均有明显提升,准确率达到93.3%,有效降低了误检率。该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于深度网络分级特征图的图像超分辨率重建

从低分辨率图像中提取特征图恢复高分辨率图像中的高频信息是超分辨率重建的一个关键问题,针对该问题提出一个新的基于卷积神经网络的超分辨率重建算法.网络结构由卷积层与子像素卷积组成,特征提取网络中卷积层提取低分辨率图像的特征,重建网络中子像素卷积神经网络作为上采样算子.针对不能充分利用多级特征图的问题,采用跳跃连接和特征图联结在特征提取网络末端跨通道融合特征图,同时降低特征图的维度.并在此基础上再次提取特征图应用于重建.实验结果表明,算法在PSNR、SSIM和人类视觉效果上与其他基于深度学习的算法相比有着显著的提高.     

基于深度学习One-stage方法的焊缝缺陷智能识别研究

目前基于深度学习的卷积神经网络在对焊缝缺陷射线图像进行智能识别时,多采用基于候选区域的two-stage方法,检测速度难以满足实时性要求。针对该问题,提出基于深度卷积神经网络的one-stage焊缝缺陷识别定位算法,将整张图像输入网络,并直接在输出图像上标定目标缺陷位置及类别。通过采用特征金字塔、减小网络深度、引入跳跃连接卷积块和K-means算法等方法对YOLO网络进行改进,提高了网络对焊缝缺陷识别定位的准确率和速度。实验结果表明:该方法比two-stage识别定位算法和YOLO原网络在检测速度和检测精度方面都有所提升,单个图像的平均识别准确率为94.9%,召回率为94.1%,处理时间为19.58 ms,具备焊缝缺陷在线实时识别的工程应用价值。     

基于生成对抗网络的图像真实噪声去除算法

深度卷积神经网络已被成功应用于图像高斯白噪声的去除。针对去除真实图像噪声的需要,本文提出了一种基于生成对抗网络的去噪算法。生成网络采用U-net结构,并通过嵌入残差密集块以更好地提取图像特征与减少细节丢失。同时,判别网络采用全卷积网络架构来实现图像的像素级分类,以提升判别器性能。此外,设计了一种增强网络结构,以进一步提高去噪图像质量。仿真实验结果表明,该算法视觉效果以及去噪性能指标PSNR、SSIM均优于其他同类算法,能够更有效地恢复图像细节。     

基于时空感知级联神经网络的视频前背景分离

针对在复杂情景下视频前背景分离技术中存在的前景泄露问题,设计开发了一个端对端的二级级联深度卷积神经网络,实现了对输入视频序列进行精确的前景和背景分离.所提网络由一级前景检测子网络和二级背景重建子网络串联而成.一级网络融合时间和空间信息,其输入包含2个部分:第1个部分是3张连续的彩色RGB视频帧,分别为上一帧、当前帧和下一帧;第2个部分是3张与彩色视频帧相对应的光流图.一级前景检测子网络通过结合2部分输入对视频序列中运动的前景进行精确检测,生成二值化的前景掩膜.该部分网络是一个编码器-解码器网络:编码器采用VGG16的前5个卷积块,用来提取两部分输入的特征图,并在经过每一个卷积层后对两类特征图进行特征融合;解码器由5个反卷积模块构成,通过学习特征空间到图像空间的映射,从而生成当前帧的二值化的前景掩膜.二级网络包含3个部分:编码器、传输层和解码器.二级网络能够利用当前帧和生成的前景掩膜对缺失的背景图像进行高质量的修复重建.实验结果表明,本文所提时空感知级联卷积神经网络在公共数据集上取得了较其他方法更好的结果,能够应对各种复杂场景,具有较强的通用性和泛化能力,且前景检测和背景重建结果显著超越多种现有方法.     

基于多任务级联卷积网络模型的人脸检测和识别

深度学习的集成特征提取这一优点使得它广泛应用于人脸检测和识别。提出了一种多任务级联卷积网络模型(Multitask Cascaded Convolution Network,MTCNN)。基于Tensor Flow平台,基于改进的任务级联卷积网络模型检测到人脸,并且用Face Net算法对人脸进行特征提取,用KNN算法对人脸进行识别。实验结果表明,对不同光照下多人图像和遮挡图像的人脸进行检测和识别,具有良好的鲁棒性。     

融合多尺度注意力和双向LSTM的行人重识别

将深度学习应用于行人重识别领域,嵌入多尺度注意力融合模块至神经网络中进行多尺度特征提取和表示,可有效提升注意力机制对深度学习网络的识别性能。提出了一种基于SE block的多尺度通道注意力融合模块,并结合ResNet50卷积神经网络提取特征;然后通过双向LSTM网络进一步提取特征序列上下文信息,在提高模型对图像重要特征的提取能力的同时,降低对图像冗余特征的关注度;最后使用级联难采样三元组损失函数和交叉熵损失函数共同训练网络模型,使样本能够在高维特征空间中实现聚类,进一步提升模型识别准确性。所提出算法在Market1501数据集和CUHK03数据集分别进行实验,并在同等条件下和其他注意力模块算法进行比较。为进一步验证各模块作用,对算法进行消融实验,以验证各模块的有效性,实验结果表明,所提出方法可有效应用于行人重识别     

基于脉冲神经网络人脸特征提取

运用基于复杂度和最佳阈值算法对人脸图像进行人眼特征定位并标准化图像,引入生物并行机制的脉冲神经网络训练输入图像,获得稳定的神经元突触强度矩阵,选取此矩阵系数作为人脸特征向量,用最近邻法则分类识别.利用该突触强度分布矩阵,注入刺激电流,神经网络中原始图像得以重建.实验证明,该方法在表情、姿态变化以及深度旋转的图像中特征定位准确,识别率较高.     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

基于级联卷积神经网络的人脸检测算法

为了解决大部分基于深度学习的方法直接提取深度抽象特征,无法在速度与精度上取得均衡问题,该文将传统的级联框架与深度卷积神经网络结合,提出了一种新的基于级联的由浅至深的卷积神经网络人脸检测方法。首先通过融合全脸与部分人脸的全卷积神经网络置信图谱快速定位人脸候选区域,然后采用深度神经网络提取人脸鲁棒性特征,对候选区域进一步分类验证,并用联合回归的方法确定最终人脸位置,提高检测精确度。所提出的方法与一些代表性的算法对比和分析,在FDDB、AFW权威评测集上达到了可比较的精度,且能快速地进行检测。     

基于深度卷积生成对抗网络的植物图像识别方法的研究

提出使用深度卷积生成对抗网络进行植物图像识别方法.首先,利用生成式对抗网络生成植物图像样本,然后,利用判别网络中的卷积神经网络来提取图像特征,实现对生成网络产生的样本进行判别,以提升模型对图像数据分布的理解,从而达到了通过构建卷积神经网络对生产样本的质量进行测试的目标.实验结果表明,该方法生成的植物图像能够有效的提高卷积神经网络的识别准确率.     

基于级联卷积神经网络的公路路基病害识别

针对当前公路路基病害识别中探地雷达(GPR)技术的数据分析还依赖于人工识别,识别效率低、准确性差问题,建立了级联卷积神经网络来实现自动识别探地雷达图像所反映路基病害的任务。级联卷积神经网络系统由2个卷积神经网络组成,分别用于识别低分辨率和高分辨率探地雷达图像。神经网络的建立包括训练、验证和测试3个步骤。通过训练和测试的结果验证了级联卷积神经网络系统的稳定性,并将级联卷积神经网络和Sobel边缘检测,K值聚类分析进行比较,以论证其优越性。结果表明:级联卷积神经网络在路基病害分类训练中的识别准确率为97.46%,验证中的识别准确率为95.80%,其识别路基病害的精度较高;级联卷积神经网络对发射频率300、500、900 MHz的图像分类准确率分别为94.20%、93.89%、94.57%,对不同公路结构的图像分类准确率分别为94.80%、94.78%、94.28%、94.21%,可见级联卷积神经网络的识别准确性不受雷达发射频率和路面结构的影响;当图像分辨率较低时,Sobel边缘检测和K值聚类分析无法准确提取路基病害几何特征信息,级联卷积神经网络可通过分类器2准确识别;当图像分辨率较高时,Sobel边缘检测和K值聚类分析仅能提取路基病害的部分特征,后续病害类型的识别需要人工完成。可见级联卷积神经网络较其他算法在路基病害识别方面更准确、高效。     

基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像

为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络,并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿,使得图像质量提升.通过实验对比,本文算法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1 db.     

基于多尺度深度卷积特征的图像检索

为了检索图像中不同位置和不同大小的感兴趣目标,提出一种基于多尺度深度卷积特征的图像检索方法.首先利用卷积神经网络构造一个深度学习框架,利用随机梯度下降和后向传播算法训练深度学习模型;其次利用训练得到的模型提取图像在不同尺度下的卷积特征,对不同尺度下的卷积特征进行PCA降维,研究降维后的检索性能;最后为了提高深度特征对图像的刻画能力,对不同尺度下降维后的卷积特征进行特征融合.大量的实验表明本文所提算法对图像检索是有效的.     

基于深度学习的隧道裂缝识别方法

为提高隧道衬砌裂缝的识别精度和速度,提出一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝自动识别算法。该算法使用两个深度卷积神经网络分别实现隧道衬砌图像分类和裂缝识别。首先使用图像分类网络对隧道衬砌图像进行分类,筛选出含有裂缝的图像;然后使用裂缝识别网络,结合滑动窗口扫描的方式对含有裂缝的图像进行裂缝识别,得到初步的裂缝定位结果;最后根据初步的裂缝定位结果进行图像分割,并计算出裂缝的长度值和宽度值。实验结果表明:图像分类和裂缝识别的准确率均达到98%;处理单张不包含裂缝的大尺度图像耗时0. 008 s,处理单张包含裂缝的图像耗时0. 688 s;施工缝、线缆、字迹等对裂缝识别的影响减弱。     

基于卷积神经网络的单幅图像室内物体姿态估计

单幅图像的目标检测和物体姿态估计一直是计算机视觉领域中非常重要的研究内容.利用卷积神经网络对单幅室内场景图像进行研究分析,提出了一种基于卷积神经网络的单幅图像室内物体姿态估计算法.该算法采用直接分类预测的方法来实现物体的姿态估计.通过改进Faster-RCNN网络结构,利用室内场景数据集SUNRGB-D训练网络,实现端到端单幅室内图像目标检测和姿态估计.实验结果表明,该算法目标检测平均准确度为70%,姿态估计结果中平移估计准确度为28%,旋转角度估计准确度为30%.