深度模型集成的不良图像分类

移动通信技术的飞速发展在提升用户通信体验的同时也为不良信息的散布提供了便利,针对如何在大量数据中进行不良内容的识别与过滤问题,提出一种基于深度模型集成的不良图像分类模型(EDM),通过集成多个结构不同、信息互补的深度模型来最优地区分分布差异较大的不良图像.为了验证本方法的有效性,建立一个真实移动通信场景下的不良图像数据集,并在此数据集上与基于传统支持向量机(SVM)的不良图像分类模型、基于深度卷积神经网络的Alexnet、VGG与Googlenet分类模型做对比.实验结果表明:本文所提深度模型集成方法在不良图像分类性能上明显优于其他模型,分类精度、精确率和召回率分别达到94%、84%和98%.     

基于集成学习的束支传导阻滞识别方法

为提升基于心电图的左、右束支传导阻滞自动化诊断性能,提出了一种以多导联心电图卷积神经网络模型作为基学习器的集成学习诊断方法.首先从临床12导联同步静态心电图中提取出有效诊断导联数据并分割为若干个多导联单心搏数据切片.采用自助采样法抽取多个数据子集,并对每个子集以不同方式进行数据扰动后输入基学习器,得到相应的预测模型.然后以贝叶斯方法作为集成学习的结合策略融合多个模型进行预测.最后采用投票法结合1例心电图中的多个心搏分类结果给出诊断.实验结果表明,该方法具有较高的灵敏度和特异度,具有临床应用价值.     

基于标签相关性的卷积神经网络多标签分类

多标签分类问题已广泛应用于文本分类、图像分类、生物基因功能分类、视频语义注释等.相比较于单标签分类,多标签分类更符合真实世界的客观规律.然而,已有的卷积神经网络多标签分类算法没有探究标签之间相关性,为此提出了一种基于标签相关性卷积神经网络多标签分类,即计算标签之间共现相似度方法,同时为了解决卷积神经网络预测精度高,训练时间长的缺点,引入了迁移学习的方法加快了模型的训练时间.实验表明,提出的算法优于传统的多标签分类算法.     

基于生成对抗网络的肺结节良恶性诊断算法

针对实性肺结节CT影像数据量少、人工标注耗时耗力等问题,提出一种结合生成对抗网络和集成学习的实性肺结节良恶性计算机辅助诊断方法.首先,使用基于梯度惩罚的生成对抗网络对肺结节CT影像数据集进行扩充,缓解由数据量少、样本类别不均衡导致的模型过拟合.然后,利用卷积神经网络进行CT影像特征提取,并通过主成分分析对深度特征进行降维.最后,联合CT图像特征和有效临床信息,采用集成学习方法构建分类模型预测实性肺结节良恶性.基于多中心临床数据分析表明,相比于传统卷积神经网络模型,所提出方法有更好的预测性能.     

基于深度残差卷积神经网络的高光谱图像超分辨方法

卷积神经网络由于其强大的非线性表达能力在自然图像的处理问题中已经获得了非常大的成功。传统的稀疏表示方法利用精确配准的高分辨率多光谱图像,从而限制了实际应用。针对传统方法的不足,本文提出了一种基于深度残差卷积神经网络的单高光谱图像超分辨率方法,无需对应的多光谱图像。我们构建深度残差卷积神经网络挖掘低分辨率遥感图像和高分辨率遥感图像之间的非线性关系。构建的深度学习网络串联多个残差块,并去除一些不必要的模块,如批标准化层,每个残差块只包含两个卷积层,这样在保证模型效果的同时又加快模型的效率。此外,因为遥感图像训练数据缺乏,我们充分挖掘自然图像和高光谱图像之间的相似性,利用自然图像样本训练卷积神经网络,进一步利用迁移学习将训练好的网络模型引入到高分辨率遥感图像超分辨问题上,解决了训练样本缺乏问题。最后,基于实际的遥感数据超分辨实验结果表明,本文所提出的方法具有良好的性能,能得到较好的超分辨效果。     

基于情感轮和多任务卷积神经网络的图像情感分布学习

图像情感分布学习可以对多种情绪同时进行建模,但现有的模型缺乏有效的方法直接考虑情绪之间的相关性.针对这一问题,该文提出一种基于情感轮和多任务卷积神经网络(EW-MTCNN)的图像情感分布学习模型,通过先验知识模块将心理学情感知识直接引入到深度神经网络中.基于Mikel's情感轮定义成对情绪之间的相关性,EW-MTCNN模型采用多任务卷积神经网络学习情绪之间的相关性信息,同时优化情感分布预测和情绪分类任务.EW-MTCNN模型由3个模块组成,3个模块分别是图像特征提取层、情感轮先验知识层和多任务损失层.在情感分布数据集(Emotion6)和单标签数据集(Artphoto)上进行对比实验的结果表明:EW-MTCNN模型在情感分布预测与情绪分类任务上比其他情感分布学习方法具有更优的性能.     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

基于加权投票集成的极化SAR图像分类方法

提出了一种新的基于加权投票准则集成的极化合成孔径雷达系统(PolSAR)图像分类方法.该方法采用加权投票集成的方法根据不同个体的学习结果进行合,并从而提高极化SAR图像的分类精度.首先,输入极化图像数据并获得所需要的特征作为特征集.再从图像的每一类中选取多组像素点组成多个训练样本子集;然后,基于不同的样本子集训练学习得到不同的分类器,并对像素点进行分类得到预测标记,再由这些预测标记计算得出相应的加权系数;最后,通过加权系数将预测标记合并起来得到最终的极化SAR分类结果.实验结果证明,所提出的算法在AIRSAR和Radarsat-2数据上取得了很好的分类结果.     

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.      

基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用于神经网络训练。其次构建残差卷积神经网络模型,设计残差学习单元,结合扩增数据集形成特征映射,采用softmax函数训练网络并进行特征块判断,并结合阈值设置实现三维乳腺超声影像自适应分割。实验结果表明,该算法能更细致地完成图像分割,算法平均运行耗时为52.3 s,图像分割精度为95.5%,且F1分数值高,整体性能佳,为卷积神经网络分割应用提供参考。     

基于Mask R-CNN的满文文档版面分析

提出一种基于Mask R-CNN深度学习框架的满文文档版面分析方法,将满文文档版面分析问题转化为基于深度学习的图像实例分割问题。使用ResNet101网络和FPN网络构成的卷积神经网络自动提取满文文档图像特征,特征图经过RPN网络和RoI Align层生成新的特征图。新特征图经过全连接层完成感兴趣区域的类别和边框预测,并经过全卷积神经网络对感兴趣区域的像素进行分类得到mask预测,最终实现满文文档图像的实例分割。通过《新满汉大辞典》的文档图像构建了满文文档图像数据集,算法在该满文文档图像数据集上进行了实验。实验结果表明,本算法在满文文档版面分析中取得了较好的检测和分割效果。     

基于卷积神经网络的烟雾检测

针对已提出的很多烟雾检测方法中都是基于手工制作的特征或者使用原始图片直接作为神经网络的输入,减少了深度学习的鲁棒性。为解决这些问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的烟雾检测方法。使用图片归一化方式消除光照的影响,利用烟雾颜色检测烟雾候选区域,CNN自动提取烟雾候选区域的特征,进行烟雾识别,根据分类结果得到报警信号。针对烟雾产生初期烟雾区域相对较小的问题,利用扩大候选区域的策略提高烟雾检测的及时性。由于训练数据少或不平衡引起的过度拟合,使用数据增强技术从原始数据集生成更多训练样本解决该问题。实验结果表明,该方法能有效地检测烟雾,且具有更高的准确率和更好的鲁棒性。     

基于卷积神经网络的高光谱图像谱-空联合分类

随着深度学习的发展,卷积神经网络在各种视觉任务中都具有优越的性能;特别是在二维图像分类上,更是获得了很高的分类精度。针对于高光谱图像分类问题,设计了一种新的卷积运算;利用高光谱图像谱-空联合信息建立三维卷积神经网络对其进行分类;并针对高光谱图像样本不均匀性,在网络输出不同类别加入不同的权重加以训练。通过对两个公开高光谱图像数据集的测试,相对于传统方法,能够得到更高的分类精度,表明卷积神经网络对高光谱图像具有更强的特征表达能力。     

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.     

基于生成对抗网络的宫颈细胞图像数据增强

为了在数据集过小时更好的训练卷积神经网络,本文提出一种方法通过训练GAN(生成对抗网络)生成新的样本进行图像数据增强。扩充后的数据集应用于训练图像分类模型,得到了不错的效果。针对Herlev宫颈细胞数据集的二分类问题,本文首先使用原始训练集训练GAN,生成了大量高质量的高分辨率细胞图像,将每类训练集扩充到24 000例。然后使用扩充后的训练集进行分类网络训练,在Resnet迁移学习的验证集准确率高达97%,高于仿射变换扩充的数据集的训练结果93%,可见本文方法可以有效地实现图像的数据增强。本文方法也可用于其他领域的图像数据增强。     

基于灰度纹理指纹的恶意代码分类

随着各种新技术的出现,传统的恶意代码的识别和分类技术存在着检测率瓶颈、实时监测效率不高的问题,为了提高准确率,提出了一种基于图像纹理指纹特征与深度学习神经网络结合的分类方法。该方法首先将数据集中恶意代码的二进制文件建模为灰度图,采用改进的灰度共生矩阵提取出恶意代码中的指纹特征图像,并选择不同步长扩展样本量,然后将该指纹特征图像作为输入数据集并采用卷积神经网络模型中进行分类训练。结果表明,该方法可以有效地分类恶意代码,准确率可达96.2%,并在泛化测试中取得了较好的效果。