基于多特征的洞库类目标识别方法

针对洞库类目标自动识别研究较少、识别率较低、识别方法成本较高等问题,设计了基于多种特征的洞库类目标识别算法.探讨了典型洞库类目标的模型并总结其主要特征;其次利用HOG特征对输入图像进行初步筛选,筛选出包含有洞库类目标的图像;然后基于洞库类目标的灰度特征提出了一种图像局部自适应阈值生成算法Wiblack提取图像中的疑似目标;最后搭建了洞库类目标的数学模型,并提出了基于形状相似度的目标判别算法,采用圆形相似度与椭圆形状相似度二次相似度判别方法,最终得出识别结果并描述目标轮廓,完成目标识别.实验结果表明该方法在洞库类目标的识别应用中有效可行,基于本文实验数据的识别准确度为92.6%.     

电力巡检图像中防振锤的区域全卷积网络识别方法

针对目前电力巡检图像中传统的防振锤检测方法仍存在效率低、精度差、计算成本高等问题,提出了一种基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks,R-FCN）的电力巡检图像防振锤智能识别方法。该方法通过特征提取网络自动提取防振锤特征,省却了传统检测方法特征提取的过程,提高了效率。此外,在R-FCN网络当中采用位置敏感池化来引入平移变换,抵消全卷积网络造成的平移不变性问题,在检测精度和效率上均有较大提高。实验结果表明,该方法能准确检测出复杂背景下不同形态的防振锤,且平均准确率高达88%,具有较强的鲁棒性     

一种基于端对端深度卷积神经网络的验证码识别方法

传统验证码识别方法对不同类型的验证码泛化能力和鲁棒性较差。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的端对端验证码识别方法。首先,通过并行级联的卷积层构建简易Inception模块,替代Google-net的卷积层,在降低调整参数数量的同时,提高网络对于不同感受野尺度的适应性。同时,采用全局平均池化层替换原全连接层以防止过拟合,提高网络学习效率。其次,在训练过程中,直接利用深度网络的学习能力自动提取和识别验证码图像的字符特征信息,无须对验证码图像进行预分割,可以有效避免因字符分割引起的误差累积问题。通过对谷歌验证码、正方教务系统验证码和京东验证码的测试,结果表明本方法具有更好的泛化能力和鲁棒性,对三类验证码的识别率分别达到96.3%、98.9%和99%,比经典卷积神经网络分别提高3.14%、2.75%和1.14%。     

一种基于深度卷积神经网络的车辆颜色识别方法

车辆颜色是车辆中显著而稳定的特征之一,在智能交通系统中具有重要的作用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下车辆颜色特征的问题,本文在AlexNet网络结构基础上,通过调整网络结构、优化网络参数,形成了基于卷积神经网络的车辆颜色识别网络模型。该方法不需要预处理过程,能够自适应地学习车辆颜色特征表示。对常见的车辆颜色进行训练测试的实验结果表明,本文提出的方法应用到车辆颜色识别问题上具有较好的优势。     

基于卷积神经网络的掌纹识别方法

为避免在处理掌纹识别时人工提取掌纹特征,提出使用卷积神经网络(CNN)来处理掌纹识别问题。首先根据掌纹的几何形状特点进行预处理,切割出掌纹的感兴趣区域(ROI);然后将感兴趣区域进行归一化并组成一个二维矩阵作为卷积神经网络的输入;再使用批量随机梯度下降算法对网络进行训练,得到最优的网络参数;最后对测试掌纹进行分类识别,分类器使用Softmax。应用于香港理工大学掌纹数据库(v2)的掌纹识别率达到99.15%,单张掌纹的识别时间小于0.01 s,验证了方法的有效性。     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

基于神经网络结构搜索的目标识别方法

针对目标识别需求,对基于神经网络的深度学习方法展开研究。由于深度学习模型中包含了对数据的先验假设,因此人工设计神经网络需要领域内专家丰富的先验知识,且具有劳动密集与时间成本高的缺点。为了获得超越专家个人经验、表现更好的网络,采用一种可微神经结构搜索的高效结构搜索方法,将搜索空间放宽为连续的空间,然后通过梯度下降来优化体系结构的验证集性能,从而找到面向目标识别的最优神经网络结构。仿真实验结果表明,将基于神经网络结构搜索的目标识别方法应用于"低慢小"类目标识别是可行的。     

基于贝叶斯网络的一种常规雷达目标识别方法

现役的常规雷达一般不具备径向上和横向上的高分辨率,雷达所揭示的目标信息非常有限。贝叶斯网络基本原理基于概率论的统计知识,作为一种分类器,它使错误的分类概率最小。文中将它引入雷达目标识别,将这些有限的信息利用起来实现对雷达目标的粗分类,取得了不错的效果。     

基于多任务深度卷积神经网络的人脸/面瘫表情识别方法

由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时有可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,构造双层树分类器以替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务学习框架,通过利用人脸表情标签和人脸标签共同学习更具辨识力的深度特征,将知识从相关人脸识别任务中迁移过来,从而减弱面部形态对表情识别的影响,提高表情识别性能。实验结果表明,相较于VGGnet,Googlenet和Resnet深度模型,文中提出的方法均提高了人脸表情识别率,且成功推广到面瘫表情识别问题中。     

基于非线性修正函数的卷积神经网络图像识别研究

为了解决深度学习中使用线性修正函数Re LUs对于模型的表达能力欠缺,而柔性光滑函数Softplus无稀疏表达能力的问题。基于Re LUs和Softplus函数各自的优点,将Re LUs函数的稀疏表达能力和Softplus函数的光滑特性结合起来,提出一种使用非线性修正函数作为神经元激励的方法。分析了不同激活函数的性能,并且用卷积神经网络在MNIST和CIFAR-10标准数据库上进行图像分类识别实验。实验结果表明,使用非线性修正激活函数,不仅可以加快网络收敛速度,也可以提高识别准确率;同时还不依赖于池化方法的选择。     

优化的竞争算法在语音识别中的应用

在传统的ＨＭＭ语音识别方法的基础上,提出了两种改进的竞争神经网络算法,分别用于语音识别的两个不同方面．首先提出了一种基于选择机制的新的竞争算法,这种算法可以有目的性地避免局部最优,而且可以克服模拟退火算法（ＳＡ）的随机性．然后,针对分类器的特性,对竞争算法进行改进,把安全拒识措施结合到竞争算法中,提出了一种新颖的神经网络——并行、自组织、层次神经网（ＰＳＨＮＮ）．实验结果表明,基于竞争神经网络算法的语音识别系统比传统的语音识别系统在识别能力和识别速度上都有明显提高,从而证明了与竞争神经网络算法结合的语音识别方法是可行的,而且具有良好的发展和应用前景．     

终身学习在新加坡

二十一世纪是知识经济的时代，终身学习成为人们生存和发展的第一需要。本文分析了新加坡应对新时代的要求而建立终身学习体系的措施和经验。新加坡政府通过构建完善的继续教育系统，开展各种类型、不同层次、形式多样的继续教育和终身教育，设立终身学习基金鼓励国民积极参加学习等，这些经验可供我国在发展终身学习体系时参考借鉴。     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

图书馆员与终身学习

终身学习是社会发展的必然趋势.介绍了终身学习的概念,阐述了图书馆员终身学习的意义所在,提出了馆员终身学习的内容和途径.     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

终身学习的本质诉求

学习是人类赖以生存和发展的重要前提,为了适应社会的变化,人必须不断地学习来充实自己。终身学习是指人的一生持续不断的随时随地的学习,它的目的是为了增进人的职业技能、提升人的精神境界、开发人的潜能来不断追求个人生命的完善和自我价值的实现。     

基于Caffe深度学习框架的车牌数字字符识别算法研究

在车牌字符识别的某些场合中,获得的字符通常存在切割不均匀、光照对比度强烈、遮挡严重等强噪声污染.针对被强噪声污染的数字字符,提出一种基于Caffe深度学习框架的字符识别算法,在Caffe框架下搭建卷积神经网络,并对网络参数训练获得了一个鲁棒性强、识别精度高的网络结构.实验结果表明,在低噪声、中度噪声、强噪声污染情况下,文章中提出的方法相比当前典型的识别方法,在数字字符识别上均具有较好的识别能力,平均识别率高出将近5%,而在强噪声污染情况下,识别效果具有更加明显的优势.     

论新世纪图书馆员的终身学习

终身学习是当今社会发展的必然趋势,建立终身学习的理念和机制是一个组织和个人生存和发展的重要保证。介绍了终身学习的概念,阐述了图书馆员终身学习的必要性,提出了图书馆馆员终身学习的对策。