基于深度学习与传统机器学习的人脸表情识别综述

现有的人脸表情识别技术基本局限于传统的机器学习算法,在光照强弱、有遮挡物、姿态变换等情况下,传统的机器学习算法鲁棒性差,难以运用到实际生活中。随着计算机GPU等硬件条件的发展、大数据时代的到来,深度学习在计算机视觉领域备受关注。本文从图像预处理、特征提取、特征分类等方面介绍了传统机器学习算法及其优缺点;从DBN、CNN等主流算法、发展方向、常用开发框架介绍了深度学习算法。最后总结和展望了传统机器学习与深度学习在人脸表情识别上的发展问题与趋势以及后续研究方向。     

基于随钻数据的岩性识别机器学习算法研究进展

机器学习算法是岩性识别领域重点研究内容之一。与传统岩性识别方法相比,通过监测随钻参数变化进行岩性识别,具有高精度、多信息、集成化、智能化的优点。近年来,随着岩性识别技术不断发展,机器学习算法在岩性识别领域的研究和应用日益广泛。利用机器学习算法分析随钻数据,能够提高岩性识别结果的准确性,更高效地识别地层的岩性和构造。为了厘清岩性识别机器学习算法的发展现状,发掘其在岩性识别技术领域中的技术难题,综述了岩性识别机器学习算法的研究进展。首先,简要介绍了机器学习的概念与发展历程;其次,分类阐述能够用于岩性识别领域的机器学习算法;再次,总结了岩性识别领域各类常用机器学习算法的应用现状,比较了各类算法在岩性识别应用中的优缺点;最后,总结了岩性识别算法存在的问题和面临的挑战,并对其下一步发展方向提出了建议,使未来能更加准确高效地利用机器学习算法分析处理随钻数据,实现机器学习算法与岩性识别技术的深度结合。     

卷积神经网络及其研究进展

深度学习是目前机器学习领域最热门的研究方向,轰动全球的AlphaGo就是用深度学习算法训练的.卷积神经网络是用深度学习算法训练的一种模型,它在计算机视觉领域应用广泛,而且获得了巨大的成功.本文的主要目的有2个:一是帮助读者深入理解卷积神经网络,包括网络结构、核心概念、操作和训练;二是对卷积神经网络的近期研究进展进行综述,重点综述了激活函数、池化、训练及应用4个方面的研究进展.另外,还对其面临的挑战和热点研究方向进行了讨论.本文将为从事相关研究的人员提供很好的帮助.     

机器学习在油气行业中的应用进展综述

近年来,随着深度学习的兴起,机器学习在油气领域得到了进一步深入发展。但是,由于油气行业的特殊性和复杂性,目前还没有建成适用于深度学习的训练样本库,也没有针对性的模型建立和选择方法体系。此外,深度学习方法的不可解释性,导致了学习的模型对环境的高度依赖,制约了机器学习在油气行业中的推广应用。从机器学习的发展阶段出发,介绍机器学习在油气行业各领域的应用中所涉及的重大突破及仍然存在的问题。针对油气行业中不同类型数据的处理方法、样本建立以及如何进行模型适应性分析等方面给出了建议,提出可解释机器学习在油气人工智能上的发展潜力以及研究方向。     

基于机器学习的裂纹识别研究现状及发展趋势

裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容,尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注。深度学习作为机器学习的一个分支,其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性。本文对基于机器学习的裂纹识别技术的发展情况、研究现状以及典型方法进行详细介绍:首先介绍了多种机器学习方法在裂纹识别领域的应用,并从特征提取算法和应用对象等方面介绍了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、K最近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)、神经网络、决策树和随机森林等常用的分类器;其次,从网络模型、数据集和应用对象等方面介绍了深度学习方法在裂纹识别领域的应用。同时,本文还对近20年(2000-2020年)的81篇相关文献进行对比分析,认为未来金属裂纹的识别依旧是热门研究,多种算法的混合会逐渐替代单一算法成为今后的发展方向。     

机器学习及其算法和发展研究

目前,机器学习领域的研究与应用取得了巨大进展,我们有必要对机器学习有个全面的认识.为此,本文对机器学习进行了较为系统的介绍,从机器学习的概念开始,综述了机器学习的发展简史及其分类,然后重点分析了机器学习的经典算法,接下来阐述了机器学习的最新研究进展、愿景及应用,最后探讨了机器学习面临的挑战.     

支持向量机的学习方法综述

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,已经成为当前机器学习界的研究热点.详细总结了支持向量机的学习方法,其学习方法主要分为3大类:分解算法、多变量更新算法和序列算法,比较了它们的优缺点;最后指出了学习算法的研究方向.     

图像多标签学习综述

图像语义标签的自动标注技术是当前信息检索领域的热点问题.图像标注本质上是一个机器学习问题,即如何根据图像的视觉内容推导图像的语义标签.综述了图像标注的发展和现状,并对目前比较流行的图像标注算法进行深入的讨论和比较研究.最后提出一种目前较新且值得深入研究的基于稀疏编码的图像标注算法.     

基于深度学习的应急手势识别算法研究

本文提出了一种基于深度学习的应急手势识别算法.首先采用深度图像传感器做手势分割获取应急手势数据集,其次采用肤色分割算法和本文提出的应急手势识别算法做实时性测试.与常规算法不同的是,本文构建了一个应急手势数据库,并建立了深度卷积神经网络模型,提出了7种应用于多种场景的应急手势识别算法.实验结果表明,本文应急手势识别算法优于现有的机器学习算法,识别率达99.95%,可广泛应用于人机交互场景.     

基于TensorFlow手写数字识别模型设计与实现

介绍了图像识别和机器学习基本原理和流程,深入分析了softmax回归算法,设计了手写数字识别模型,在TensorFlow上使用softmax回归算法实现了手写数字图像的识别,实验表明,使用TensorFlow能够快速实现图像识别、语音识别、自然语言处理等相关的机器学习和深度学习算法,可靠性和准确性较高。     

基于深度学习的医学图像配准研究进展

图像配准是图像引导手术、图像融合、器官图谱生成、肿瘤和骨骼生长监测等临床任务应用的关键技术,也是一个极具挑战性的问题。近年来,深度学习技术对医学图像处理方法的研究产生重要的影响,在医学图像配准领域发展迅速。对使用深度学习技术实现医学图像配准的研究进行综述,首先按照深度学习模型将医学图像配准方法分为3类,包括监督、弱监督和无监督医学图像配准;然后分别介绍国内外研究进展,并总结这些研究方法的优缺点;在此基础上,阐述常用的深度学习配准框架以及评价标准,并总结常用的开源医学影像数据集;最后对深度学习技术在医学配准图像领域中存在的问题进行分析,展望未来发展的方向。     

基于深度学习的无线物理层关键技术研究综述

目前深度学习在通信系统的上层中得到了广泛应用,随着技术不断发展,深度学习正在向通信系统的底层推进。为解决传统算法计算效率低、复杂度高等问题,深度学习已经被应用到无线通信物理层关键技术中。对深度学习在无线通信物理层关键技术中的应用进行了综述性讨论,包括深度学习定义、深度学习神经网络介绍、基于深度学习的无线物理层关键技术等。分析表明,深度学习与无线通信系统之间存在结合点,在传统的通信模块或算法中加入用深度学习训练的可学习的参数是当前比较具有竞争力的一种设计方案,有必要对此进行深入研究。     

基于深度学习的智能合约漏洞检测方法综述

智能合约是区块链三大特点之一,也是区块链具有应用价值和灵活性的领域.本质上,智能合约是一段用特定脚本语言实现的代码,不可避免地存在安全漏洞风险.如何及时准确地检查出各种智能合约的漏洞,就成为区块链安全研究的重点和热点.为了检测智能合约漏洞,研究者提出了各种分析方法,包括符号执行、形式化验证和模糊测试等.随着人工智能技术的快速发展,越来越多基于深度学习的方法被提出,并且在多个研究领域取得了很好的效果.目前,针对基于深度学习的智能合约漏洞检测方法并没有被详细地调查和分析.本文首先简要介绍了智能合约的概念以及智能合约漏洞相关的安全事件;然后对基于深度学习的方法中常用的智能合约特征进行分析;同时对智能合约漏洞检测中常用的深度学习模型进行描述.此外,为了进一步推动基于深度学习的智能合约漏洞检测方法的研究,本文将近年来基于深度学习的智能合约漏洞检测方法根据其特征提取形式进行了总结分类,从文本处理、静态分析和图像处理3个角度进行了分析介绍;最后,总结了该领域面临的挑战和未来的研究方向.     

基于双域信息的深度残差网络图像去噪

基于深度学习的去噪技术,通过考虑视觉伪影和整体平滑噪声,提高了图像的质量.然而,它们很少涉及边缘细节的恢复.为此,本文提出了一种基于双域信息的深度残差网络去噪模型,利用小波域信息与空间域信息的融合来扩展网络学习信息,通过在激活单元内引入多尺度学习和空洞卷积,以此提取图像特征,并减少了网络参数.为了进一步改善去噪结果,结合小波域损失和空间域损失构造联合损失函数,使得网络获取更多的边缘与细节.实验结果表明,本文提出的方法不仅可以有效去除图像噪声,而且可以更好地恢复图像纹理细节,在主观和客观评价中均获得了更好的结果.     

基于深度学习的高维光谱分类识别研究

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行分类识别研究和对比实验研究,解决原有方法对光谱分类可信度低的问题.实验结果证明:对于F、G、K 3种型星的分类精确度问题,深度学习方法明显优于原有其他分类方法.     

深度学习技术在影像密集匹配方面的进展与应用

在计算机视觉及摄影测量领域中,影像的密集匹配一直是研究的重点与难点之一。它在影像三维重建、数字表面模型生产中都具有不可或缺的作用。近几年来,随着深度学习的快速发展,基于深度学习的影像密集匹配算法也是层出不穷。本文通过对目前具有代表性的技术方法进行回顾,按照基于图像块的相似性度量学习和端对端生成视差图两类研究思路,叙述了深度学习在影像密集匹配中的研究进展与趋势,总结了现有方法的优点与不足,以期为影像匹配的研究提供具有参考价值的文献综述。     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

基于深度学习的智能合约漏洞检测方法

以太坊是当下最流行的区块链平台之一,目前已部署数千万个智能合约,控制了价值数千亿美元的以太坊加密货币。由智能合约漏洞引起的安全事件层出不穷,资金损失尤为严重。针对当前智能合约漏洞检测率较低、检测性能不足的问题,提出了基于深度学习的智能合约漏洞检测方法。编译以太坊智能合约源码,解析其对应的字节码得到操作码数据流,根据以太坊黄皮书中操作码与16进制数的对应关系构建字典,将操作码数据流转化为用16进制数表示的操作码序列。通过对操作码序列进行分析,设计循环神经网络、长短期记忆神经网络和卷积神经网络-长短期记忆神经网络3种不同的深度学习网络结构进行漏洞检测。在真实环境中采集了47 527个智能合约,针对智能合约6种漏洞的检测,卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型的Macro-F1达到了82.1%。大量的实验结果表明,所提出的模型和方法可实现高效的智能合约漏洞检测。     

一种基于深度学习的商标检测方法

网购时代，五花八门的产品品牌让消费者选择困难，同时也滋生了大量线上商标侵权行为。为此，本文提出了一种基于深度学习的商标检测方法。方法以YOLOv7-tiny网络模型为基础，首先，为提升多尺度检测能力，Neck部分的PAnet模块改为简化的自适应学习权重、多尺度特征融合网络SimBiFPN；接着，为关注关键语义信息，引入注意力机制，将Neck与Head间的卷积层Conv改为全维度动态卷积ODConv；最后，为了使算法具有像素级建模能力，将激活函数改为FRelu。选择天池平台数据集经Mosaic和Mixup数据增强后完成模型的训练与验证，最终，改进模型的mAP达到85.84%，较原始模型提升了近2个百分点，优于其它YOLO模型，且模型的参数量下降41%。方法的提出将有助于提高用户的在线购物效率，同时可加强商标侵权的打击力度。     

基于轻量级深度卷积神经网络的绝缘子检测

在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输入图像的深层特征;利用深度学习目标检测网络对所提取特征进行处理和训练学习,实现多尺度、多种类的绝缘子目标检测.实验结果表明:该方法可以准确快速地识别出以山林背景为主的瓷质和复合两类绝缘子,其检测精度分别达到96.29%和90.85%,且整体检测速度高达43 F·s~(-1),有效满足电力巡线中的绝缘子实时检测要求.