基于步行时足底压力信息的前交叉韧带断裂辅助诊断方法

为了辨识动态足底压力信息与前交叉韧带断裂的关系, 将步行时的足底压力数据转换成图像, 采用深度学习中的卷积神经网络模型, 在给定足量输入图像与分类结果的情况下, 不断更新神经网络的参数, 建立图像与前交叉韧带断裂的关系。将足底压力测试系统(FootScan^®)采集的数据分为训练集和测试集两个部分。训练集用于调整模型的参数, 帮助模型更好地分析并找到足底压力信息与前交叉韧带断裂的关系; 测试集用于模拟诊断, 对比真实情况, 评估准确性, 并评估其作为临床辅助诊断方法的性能。结果表明, 提出的投票法模型的诊断正确率超过90%, 并且从得到足底压力数据到产生诊断结果, 总耗时仅3秒左右。由此得出, 所提出的基于步行时足底压力信息的深度学习模型, 可以在很短时间内辅助诊断前交叉韧带断裂, 为临床辅助诊断及康复提供参考。     

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.     

基于深度卷积神经网络的图像哈希认证方法

提出了一种基于深度卷积神经网络的图像哈希认证方法.首先构建深度卷积神经网络AlexNet模型,训练该网络得到预定的网络性能;然后由训练好的卷积神经网络提取图像的特征,最后生成图像哈希序列用于图像内容的篡改认证.实验结果表明,相比同类方法,文中提出的图像哈希认证方法具有较高的区分性,同时对随机攻击、JPEG压缩、加性高斯噪声等具有可接受的鲁棒性. ROC曲线表明,文中提出的方法实现了区分性与鲁棒性的均衡.     

基于改进的卷积神经网络模型的中国绘画图像分类方法

提出了一种改进的卷积神经网络模型,在传统卷积神经网络中加入Inception模块,提取出图像的多尺度特征,同时引入残差连接,充分利用图像的底层特征信息.在模型中加入批标准化技术与重叠池化技术,减轻模型的过拟合.最后将提取出的特征信息输入到softmax分类器进行分类.为了验证改进模型在中国绘画图像分类上的可行性和有效性,将改进模型、传统卷积神经网络模型、LeNet模型、HOG+SVM算法用于对中国绘画图像进行分类.实验结果表明,改进模型可以有效提取中国绘画图像特征信息,减轻过拟合,进而提升模型的分类精度.     

基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先,以壁面障碍物准确识别为目标,构建壁面障碍物图像库;然后,通过对VGG-16网络简化后进行优化,得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上,设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成,进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作,并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后,通过学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型.实验结果表明,障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.     

卷积神经网络在MRl图像诊断中的应用

基于卷积神经网络对颅内组织器官疾病诊断提出了创新思路.选取帕金森病患者图像通过灰度映射、直方图均衡化、改进的小波去噪、图像增强等预处理,以VGG-Net网络模型为基础设计并搭建卷积神经网络,采取正则化策略避免过拟合问题,用患者MRI图像集对网络模型进行5次十折交叉验证,同时通过反卷积网络实现特征可视化,挖掘疾病潜在特征.实验结果和客观评价表明,本文搭建的网络可根据患者MRI图像实现良好的辅助诊断.     

卷积特征图融合与显著性检测的图像检索

针对基于深度学习的图像检索提取特征往往包含了复杂的背景噪声,导致图像检索的精确率并不高的问题,提出一种特征图融合与显著性检测的方法.首先,训练用于分类的深度卷积神经网络模型.然后,并将图像卷积之后的特征图谱进行融合,得到图像的显著性区域.最后,通过计算图像显著性特征的余弦距离来进行检索.实验结果证明:相比目前主流的方法,文中方法能够有效提高检测精度,且鲁棒性较高.     

一种GAF-CNN行星齿轮箱故障诊断方法

为将深度学习识别2D图像的优势应用于行星齿轮箱故障诊断，提出一种格拉姆角场-卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断模型.利用格拉姆角场中的格拉姆角差场和格拉姆角和场两种方法，将行星齿轮箱振动信号转化为2D图像，提取图像特征并输入优化后的卷积神经网络模型，最终获得理想的识别精度.通过研究网络参数、不同网络层对故障诊断模型的影响，构建模型的最优组合.试验和对比结果表明，格拉姆角差场卷积神经网络比格拉姆角和场卷积神经网络具有更高的识别精度，在行星齿轮箱故障诊断方面的效果优于其他智能算法.      

多通道卷积神经网络图像识别方法

为了更好地利用图像数据中隐含的特征信息,将多方向梯度信息作为边缘信息的基本表达,提出了一种基于图像梯度的多通道卷积神经网络图像识别方法。先将图像进行Sobel算子处理,得到水平方向、垂直方向及两个对角方向的4个梯度图像。然后,建立4个多层卷积神经网络,学习4个不同方向梯度图像的特征。再将4个不同方向的特征进行随机化特征融合,得到样本的特征后经过批标准化处理。最后,通过分类器得到分类结果。在数据库Cifar-10和MNIST上进行了验证,验证结果表明:本文提出的模型具有较好的泛化能力,相比单通道卷积神经网络,在两个数据库中识别错误率分别降低了9.85%和0.38%。     

基于LBP与卷积神经网络的人脸识别

卷积神经网络在人脸识别上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征.为了提取更加全面的人脸特征,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)与卷积神经网络相结合的新方法.首先,提取人脸图片的LBP特征图像,然后把LBP图像与原RGB图像结合作为网络输入数据,并且使用随机梯度下降法训练网络参数,最后用训练得到的网络模型对人脸图片进行识别.通过在LFW(labeled face in the wild)人脸识别数据库上的实验表明,在卷积神经网络中加入LBP图像信息可以提高人脸识别的准确率.另外,当增加训练数据时,提出的方法得到的识别率会进一步提高,更说明提出方法的有效性.     

基于多尺度一维卷积神经网络的弯管冲蚀损伤智能检测方法

针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积层。在MS-1DCNN模型中,把通过模拟实验所得弯管冲蚀损伤原始时域信号作为多尺度一维卷积神经网络的输入,这样能解决传统方法依赖人工提取特征和专家知识的问题;然后,通过多尺度卷积层和池化层的交替连接对输入信号进行特征提取;最后,经由输出层输出弯管冲蚀损伤分类结果。模型试验结果表明：基于MS-1DCNN弯管冲蚀损伤检测方法可以有效检测出弯管冲蚀损伤,且平均检测准确率达到99.18%。研究可为高压管汇冲蚀损伤智能检测提供一种新思路。     

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

针对卷积神经网络特征提取不够充分且识别率低等问题,提出了一种多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先,为了增加网络的宽度和深度,在网络中引入Inception结构来提取特征的多样性;然后,将提取到的高层次特征与低层次特征进行融合,利用池化层的特征,将融合后的特征送入全连接层,对其特征进行融合处理来增加网络的非线性表达,使网络学习到的特征更加丰富;最后,输出层经过Softmax分类器对表情进行分类,在公开数据集FER2013和CK+上进行实验,并且对实验结果进行分析。实验结果表明:改进后的网络结构在FER2013和CK+数据集的面部表情上,识别率分别提高了0.06%和2.25%。所提方法在人脸表情识别中对卷积神经网络设置和参数配置方面具有参考价值。     

基于改进的卷积神经网络多姿态人脸识别研究

针对目前的人脸识别算法在面对不同姿态下的人脸图像时识别率低的问题,提出了一种基于改进的卷积神经网络的算法。该算法通过对经典的卷积神经网络LeNet-5 的卷积核数目、卷积核尺寸、池化层方式和正则化手段等参数进行了优化改进,从而能对多姿态人脸图像特征进行有效提取。仿真实验结果表明,该算法在识别率与识别时间上均有显著提高。     

基于改进的SqueezeNet的人脸识别

针对众多基于卷积神经网络的人脸识别技术在追求提高人脸识别率上,忽视了网络模型输入参数,导致模型输入参数多、训练时间长和无法在内存小的硬件上运行等问题,提出一种基于改进的Squeeze Net的人脸识别模型。改进的Squeeze Net模型保留了原网络模型中的小卷积核去提取图片特征,还采用首尾池化层分别引入对应的后续卷积层进行特征融合,提取细微的人脸纹理特征来稳定模型收敛性,防止小的卷积核在复杂的人脸训练集上产生过拟合。针对分类函数Softmax的改进,采用L2范数约束的方法,将最后一层的特征约束在一个球面内,减少相同特征间距,提高网络收敛能力。通过两种改进后的Squeeze Net模型在与其他的先进模型对比,在不降低人脸识别准确率的前提下,具有输入参数少、模型易于收敛和能够运行在内存小的硬件设备的优势。结果在CASIA-WebFace和ORL人脸库上得到了有效性的实验验证。     

基于深度CNN的改进弱监督学习方法设计与验证

针对包含目标、尺度和平移变化较强的空间信息难以获取大量训练样本的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCCN)的弱监督学习方法,从3个层面对当前卷积神经网络进行扩展。为了提取分辨率更高的局部特征,同时考虑到全卷积网络(full convolution network,FCN)在全监督式学习下的高效性能,使用FCN作为后端模块;为了获取更多的通用特征,增加一个多映射弱监督学习的传输层,对与补充性类模态相关的多个局部特征进行显式学习;为了优化训练过程,改进了池化层,使用全局图像标签进行训练,将空间得分聚合为全局预测。使用图像分类、弱监督逐点目标定位和图像分割3种常用的机器视觉任务进行评估。多个公开数据库的实验结果表明,所提方法能够有效地学习强局部特征,具有良好的分类和定位效果。     

基于多层特征深度融合的卷积神经网络人脸识别方法

针对传统神经网络在人脸图像的训练过程中没有将高低卷积层信息进行融合,为充分利用图像各层特征信息,提出一种基于三层特征融合的全连接卷积神经网络模型,算法将原有网络最后三层特征结合,并将提取的特征信息与最后一层全连接层结合,从而增加了浅层特征的表达,加强了深层特征的提取效果,促使改进后的卷积神经网络提取的信息更加完备;同时将损失函数和中心函数加权联合,以提高人脸图像的识别率和区分性.在CASIA-webface人脸数据库进行的实验结果表明,改进后的网络模型识别率达到98. 7%,优于DCNN等算法,并将训练好的网络模型应用到YALE、PERET、LFW-A等人脸库上,相比其他方法识别率都有所提升.     

面向遥感图像的小样本目标检测改进算法研究

针对传统的遥感图像目标检测中面临的小样本以及目标样本分布不均衡等问题, 提出了一种基于改进的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的遥感图像小样本目标检测算法. 首先, 该算法利用 $K$ 近邻($K$-nearest neighbor, kNN)回归分别对每个点和卷积层提取特征构建局部邻域; 同时, 通过最大池化聚合所有局部特征进行全局特征表示; 最后, 采用全连接层与缩放指数型线性单元(scaled expected linear unit, SELU)激活函数计算各类别对应的概率并分类. 实验结果表明, 该算法能够更有效地融合局部特征, 提高了遥感图像小样本目标识别与检测的精度, 同时保持信息的非局部扩散.     

基于卷积神经网络的商品图像精细分类

针对某一类别商品图像的精细分类,研究并实现了深度学习中的卷积神经网络方法。所设计的卷积神经网络由2个卷积层、2个亚采样层及1个完全连接层组成,特征平面的神经元只对其感受野的重叠区域做出反应,由反向传播算法调整网络参数最终完成学习任务。通过鞋类图像的精细分类实验表明,该方法平均分类正确率可达91.5%。     

基于注意力机制的卷积循环网络语音降噪

不同噪声在频谱上具有不同的特性,为了解决卷积神经网络对含有不同噪声的语音降噪的局限性,通过引入通道注意力机制作为卷积循环网络的中间层,将卷积层中不同功能的卷积核赋予不同的权重,使模型在训练时能够对输入数据更有针对性的去除噪声部分,从而达到更好的降噪效果。针对含有15种噪声的含噪语音分别应用循环神经网络、卷积循环神经网络等三种模型进行降噪处理,结果表明引入注意力机制的模型相比于其他两种模型,在PESQ和STOI评分上都有所提高,且引入注意力机制的模型能够更好的保留语音的谐波信息。