基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

基于深度卷积神经网络的水稻病害图像识别研究

水稻病害类型多,采集过来的图像病斑交界特征复杂多变。即便同类别水稻病害在不同的生长时期,发生在叶片、茎秆、穗部等部位呈现的病斑特征也不一样,而且不同类型病害也存在相似病斑,这些都给水稻病害图像的精准识别带来了相当大的困难。采用深度卷积神经网络模型,使用数据集扩增技术,运用fine-tune方法对网络进行调参及构建,将自然场景下采集的常见8类水稻病害图像输入网络模型中进行训练和测试,在有限的图像数量下取得较高的识别精度,其中纹枯病的准确率为93%。不同于其他方法仅聚焦在水稻叶部或稻穗部,本文识别的图像是多株水稻的场景,可为水稻病害远程自动诊断提供关键技术支持。     

基于深度卷积神经网络的自动垃圾分类

垃圾分类已经成为当前社会生活的新风尚.本论述针对当前垃圾分类工作环境差和容易分类出错的问题,研究基于深度学习的垃圾自动分类方法,并设计基于深度残差卷积神经网络ResNet50的垃圾识别方法.为避免垃圾图像数据集中训练数据量的不足,采用对使用ImageNet训练好的ResNet50模型进行迁移微调的方法来优化网络参数.在...     

The Modeling of Fuzzy ART Neural Network Based on Self-defined Closeness Degree and Its Application

This paper defines and proves a new closeness degree firstly, and then presents an improved-CFART neural network model, after introducing the closeness degree into the standard fuzzy ART model. This paper also develops an information analysis and simulation system based on the recognition of industrial real-time data from field. The results of simulation experiments demonstrate that the CFART model has excellent capability of pattern recognition for dynamic waveform.     

基于机器视觉的PCB板误差校正方法

为评价6轮摇臂-转向架式月球探测车的地面通过性，分析了其失去越障通过性的类型，确定了通过性几何参数．推导了失去通过性的条件，包括车身悬起和越过垂直障碍失去通过性的条件，由此对越过壕沟失去通过性的条件进行了分析，确定了月球探测车悬起失效、越过垂直障碍、跨越壕沟的极限尺寸，并给出了运用ADAMS软件仿真越过垂直障碍过程时各车轮所受正压力曲线．最后，对探测车原理样机的地面越障通过性进行了模拟实验．     

图像识别的最大模糊积分识别法

以两个模糊集的相容度为基础，给出了Ｆｕｚｚｙ识别的最大Ｆｕｚｚｙ积分识别法，该方法计算简单，能体现两个Ｆｕｚｚｙ集的平均相容度，Ｆｕｚｚｙ集的可能度与Ｆｕｚｚｙ积分的一种应用。     

Robustness Proof on A United Watermarking Based on CRT Theorem

A new method of embedding and detecting a joint watermarking is proposed. It applies the asmuth-bloom secret sharing scheme, which is based on CRT (Chinese remainder theorem) theorem, to the digital watermarking technology. On the base of describing the watermarking embedding proceeding and analyzing the watermarking detection proceeding, a series of experiments is done. The experiments emphasize on the method‘s robust proving and security analysis. And the experiments show that the method can resist the attacks of JPEG compress, geometry, noise and gray adjusting. The results of the experiments show that the method has a nice recognition of copyright for joint ownership.     

多层前馈神经网络的快速学习算法及其仿真研究

本文主要研究多层前馈神经网络的快速学习问题。文中首先概述了多层前馈神经网络的B—P学习算法,并分析了这种算法的主要缺陷,在此基础上提出了若干克服和缓解这些缺陷的技术方法,由此构造了一种新的多层前馈神经网络的快速B—P学习算法即FB—P算法。通过对FB—P算法学习过程进行较详细的分析,本文还建立了一种改进的FB—P学习算法即MFB—P算法。最后本文以三层前馈神经网络识别五类地面目标图像为例,对文中提出的FB—P和MFB—P学习算法的性能(即学习速度与推广特性)进行了计算机仿真实验,同时与B—P学习算法的性能作比较,理论分析与仿真实验表明:MFB—P与FB—P学习算法比B—P学习算法具有更快的收敛速度,且MFB—P算法收敛最快;MFB—P算法比FB—P和B—P学习算法具有更好的推广特性,而后两者的推广特性则大致相同。     

能认出主人的照相手机

日本京都的欧姆龙公司最近开发出一款新型软件——OKAO面部图像识别系统。在照相手机上安装该软件，可以使其具有识别主人面部图像的功能，从而为手机新增了一项安全措施。     

一种运动目标亚像素拉移的估计方法

采用频域分析的方法，充分利用图像的相位信息，在对数谱的基础上提出了一种可以使目标位移估计达到亚像素级的方法，这种方法不依赖于图像内容，与以往算法相比不仅精度高，而且易于实现，提出的图像预处理方法提高了图像信噪比，减少了图像的分布噪声在频域中的影响，使得算法更具鲁棒性。