深度学习在图像识别中的应用

深度学习通过建立深层神经网络来模拟人脑进行分析、学习和解释数据,被广泛用于图像识别领域.首先,简述了深度学习在图像识别中的研究现状;其次,介绍了卷积神经网络、深度置信网络、循环神经网络和生成对抗网络等几种常用于图像识别领域的深度学习网络模型;然后,从人脸识别、动作识别、跌倒检测等方面,论述了深度学习在图像识别领域的典型应用;最后,探讨了该领域的研究难点及发展前景.深度学习可以从不同的图像中自动提取相似的特征并进行分类,识别率高,鲁棒性强,推动了人工智能背景下图像识别的发展.无监督学习、对抗网络等将成为深度学习领域的热点.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于深度学习的维吾尔文扫描体识别

基于深度学习的神经网络在中英文的图像文字识别中有着广泛的应用,而在维吾尔文识别的相关研究中应用有限.针对维吾尔文属于粘连性文字难于识别的问题,建立了维吾尔文图像识别的数据集,提出了TRBGA模型,并与主流的网络做了对比实验.实验表明:所提出的识别方法准确率达到了99.395％,优于传统的识别方法.     

基于深度学习的SSL VPN加密流量的分类识别

随着虚拟专用网技术的广泛使用，VPN加密流量的分类识别对于网络安全管理的重要性愈发明显，而传统流量分类技术在提取特征和关键协议字段时效率较低.因此，本文提出一种基于卷积神经网络的深度学习模型，用以实现SSL VPN加密流量的分类识别，并减少特征工程中的人力成本.首先，将流量区分为VPN加密流量和非VPN加密流量，并且确定出这两类流量所属的服务类型；然后对所有流量进行分类，识别出产生流量的应用类型.考虑到网络流量中存在的时序关系，采用一维卷积神经网络作为深度学习的模型，通过构建Pytorch的实验环境，采用ISCX2016数据集，实现对VPN加密流量的分类任务.通过参数优化，除数据量较小的数据类型外，应用识别的平均F1-score为91.73%,流量识别的平均F1-score为91.13%.实验结果表明，基于一维卷积神经网络的深度学习方法对于识别SSL VPN流量是可行和有效的.     

基于图的半监督深度学习及其在新生儿疼痛表情识别中的应用

针对新生儿疼痛表情识别任务中由于有类别标签样本数量不足而导致分类准确率不高的问题,提出了 一种基于图的半监督深度学习(Graph-based Semi-supervised Deep Learning,GSDL)方法.首先,使用训练集中少量有类别标签的样本对深度神经网络模型进行初步训练,得到初始模型;然后,利用初始模型...     

基于深度学习的人脸识别方法研究综述

针对基于深度学习的人脸识别这一生物特征识别领域的研究热点进行了综述.阐释了人脸识别及深度学习模型的基本结构;总结了该技术在国内外的研究现状及其应用,如基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别方法、深度非线性人脸形状提取方法、基于深度学习的人脸姿态鲁棒性建模、有约束环境中的全自动人脸识别、基于深度学习的视频监控下的人脸识别、基于深度学习的低分辨率人脸识别以及其他基于深度学习的人脸信息的识别等;分析了当前人脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势.     

深度学习在轴承故障诊断领域的应用研究

深度学习具有强大的学习能力和特征分类能力,能够在海量、多源和高维测量数据中进行特征提取,具有不依赖人工干预而进行模型诊断和泛化的能力,广泛应用于设备故障诊断领域。阐述了深度学习的典型模型:深度置信网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自编码器(AE),重点论述了深度学习在轴承故障诊断领域的应用进展。最后讨论了深度学习在轴承故障诊断领域所存在的问题及发展趋势。     

基于标记分布学习的人脸年龄识别算法

针对人脸年龄识别可用数据集普遍不足的问题,为提升可用数据集不变情况下人脸年龄识别的精度,在深度学习(DL)框架中引入标记分布学习(LDL)策略,命名为DL-LDL,其中卷积神经网络用于自动提取人脸特征,改进的标记分布学习用于学习真实年龄及相邻年龄之间的模糊性和多义性,以丰富年龄信息,提高识别精度.将DL-LDL方法在MORPH和FG-NET这2个公开数据集上进行了试验测试.结果表明：DL-LDL方法提高了年龄识别的精度,与现有最先进的人脸年龄识别方法相比,在MORPH和FG-NET上的平均绝对误差分别降低了8.2%和13.8%.     

基于深度学习的框架结构损伤识别研究

卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型是两种应用广泛的深度学习网络模型,为探究两种模型在结构损伤识别应用中的效果,采用两种网络模型对钢框架结构的损伤识别进行研究.以3层框架结构为例,选用削减单元自身动力特性后的模态应变能差作为损伤指标,分别输入到两种神经网络模型中,对梁柱单元的损伤程度识别和损伤位置识别进行分析.结果表明：两种网络模型均能很快掌握结构单元的动力特性,在学习了框架结构的模态特征后,均能够精准地识别出损伤单元的位置,同时能较为准确地预测出单元的损伤程度,验证了两种网络模型在以模态应变能差为指标的损伤识别中具有较好的适用性.对比两种网络模型的表现,发现卷积神经网络具有较高的训练效率和较好的泛化性能.     

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...     

基于深度学习的农作物病虫害研究进展

病虫害严重影响农业和环境的可持续发展,导致农作物产量损失和品质下降。深度学习技术为病虫害识别和防治提供了新方法,在识别准确率和效率方面呈现出独特优势。在归纳总结深度学习技术发展历史、算法的优缺点基础上,探讨其在农作物病虫害研究中的应用现状、存在的问题和发展趋势。CNN(convolutional neural networks)架构是病虫害识别的核心技术,基于迁移学习的深度学习技术是研究热点。为加快深度学习技术在农业领域的应用,促进智慧农业的发展,应加快建设农作物病虫害数据集、优化深度学习架构、搭建移动平台、研究单一和混合病虫害图像分割技术、融合无人机和卫星遥感影像与地面观测数据,实现大面积农作物病虫害的识别与检测。通过深度学习技术在农作物病虫害识别中的应用,可以在保护生态平衡的基础上加强对病虫害防治,保障农作物的产量和质量。     

基于深度学习的图像人脸识别方法研究

使用计算机进行面部表情识别是当前人脸面部表情识别的热点,在深度学习技术的基础上,应用级联分类器对面部进行整体检测和分区定位后,提出并使用了一种基于自注意力机制的深度卷积神经网络,模型采用Mini-Xception为基本网络融合了注意力机制,再通过训练卷积神经网络构建表情分类模型,最后实现较为快速准确的表情识别。文中采用几种方法进行实验对比,并对最终的实验结果加以分析。结果表明,在相同的参数设置下提出的方法能明显提高分类性能、识别的精准度以及面部表情变化检测的实时速度。     

基于深度学习的手写数字分类问题研究

手写体数字因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大,针对手写体数字识别的特点及要求,使用深度学习算法进行分类,通过对样本的训练完成手写体数字的识别,同时与SVM算法及BP神经网络分类效果进行对比;实验结果表明深度学习在识别手写体数字时具有更高的准确率。     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于深度学习的X射线焊缝缺陷识别

为了提高缺陷识别效率,提出利用基于深度学习网络进行焊缝缺陷识别。在分析X射线焊缝缺陷图像特征的基础上,构建一种基于模拟视觉感知原理的深度学习网络结构,并对卷积神经网络的卷积模板大小及层数进行了分析,对卷积神经网络隐藏层中2种不同的激活函数进行了实验验证,针对性地提出优化方法。该深度学习神经网络可以避免对焊缝缺陷图像特征的提取,直接判断疑似缺陷图像是否为缺陷。对580张图像进行了实验,结果表明,本文所提方法对SDR图像的识别准确率超过98%,优于传统方法。且所设计系统具有自动学习X射线焊缝缺陷图像中复杂的深度特征的特点,实用性较强。     

基于近邻样本联合学习模型的疟疾识别算法

疟疾早期诊断可以有效防止疾病暴发.深度学习在细胞形态和组织图像检测等任务中具有出色能力.已有许多基于深度学习的疟疾研究,但它们主要用于环状体和红细胞二分类.本文首次研究疟疾多阶段识别,并提出近邻样本联合学习(neighbor sample joint learning,NSJL)模型.NSJL包括卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征学习、领域相关性挖掘和图特征嵌入.它提取CNN特征,并将其与K近邻(K-nearset neighbor,K-NN)建立的邻域图传入图卷积网络(graph convolutional network,GCN).为评估NSJL,将其与先进方法比较,结果表明NSJL模型可达92.50%准确率,92.84%精确度,92.50%召回率和92.52%F1分数,至少高于其他方法7%的准确率表明其优秀疟疾识别能力.     

深度学习在目标检测的研究综述

现如今计算机视觉领域的研究热点之一是目标检测,其根本是对图像中指定目标的识别。而深度学习是目前发展快速,应用广泛的一种技术,其具备的学习能力可以在目标检测中对目标进行图像识别、特征提取以及分类识别等操作。通过介绍深度学习的研究进展、分析了各种网络模型的特点。最后总结了深度学习在目标检测领域的应用发展,结合当前问题和挑战,分析了以后的研究发展。     

基于深度学习的车标识别算法的研究与实现

依据深度学习算法可以自主进行特征学习和识别的特点,提出一种基于Keras深度学习框架的车标识别算法。将该方法将ResNet50和Inception V3两模型相结合构建训练网络,以此建立分类器对车标图像进行识别。实验结果表明,该方法与传统的卷积神经网络分类进行比对,提高了车标识别的准确率。     

基于深度学习的离心泵空化状态识别

空化状态识别是离心泵状态监测的难点之一,为了提高空化状态识别的效果,提出了一种基于深度学习的离心泵空化状态识别方法。首先,采集了在3种工况下泵壳的振动信号,分别构建了振动信号的改进倍频带特征矩阵和时频特征矩阵;然后,基于自动编码器构建了深度学习网络,通过无监督训练自动学习输入数据的特征,利用监督训练对网络的参数进行了调整;最后,运用深度学习网络,对离心泵的4类空化状态进行了分类识别。研究表明,无论是基于改进倍频带特征矩阵还是基于时频特征矩阵,深度学习网络对4类空化状态都有很好的识别效果,尤其是对于弱空化状态,深度学习网络比BP神经网络更有效。     

基于深度学习的图像标注

随着个人计算机和互联网上数字图像数量的快速增长,用户越来越多借助于"语义概念"来检索感兴趣图像。然而由于图像底层特征刻画和高层语义概念描述间存在很大的差异,使得现有图像标注算法性能不甚理想。因此,文中提出基于多模态深度学习的图像标注框架,旨在应用卷积神经网络技术优化深层神经网络的参数,提高标注精度。具体地,文中提出的多模态深度学习标注框架利用两阶段学习,优化神经网络参数:(1)利用深度神经网络,优化各单模态参数;(2)利用相关性,实现多模态的最优组合。公共数据集的实验表明,该方案可以有效地提高图像标注的性能。