基于数据增强的卷积神经网络火灾识别

当前图像识别采用的普遍方法是卷积神经网络方法,但该方法依赖于大数据集,在样本不足时会出现过拟合问题。针对以上问题,根据火灾的背景复杂性和卷积神经网络自动学习特征的优点,提出一种基于数据增强的卷积神经网络火灾识别方法。对少量火灾图片引入数据增强技术,通过搭建一个3层卷积池化层和一个全连接层自动提取火灾特征,使用softmax分类器输出。仿真实验结果表明:原始数据测试集的识别率为95%,损失值发散,提出方法使测试集损失值收敛到0.2,改善了过拟合的问题;对数据增强减少过拟合的原因进行分析,表明对小样本使用卷积神经网络具有重要意义。     

基于深度卷积生成对抗网络的植物图像识别方法的研究

提出使用深度卷积生成对抗网络进行植物图像识别方法.首先,利用生成式对抗网络生成植物图像样本,然后,利用判别网络中的卷积神经网络来提取图像特征,实现对生成网络产生的样本进行判别,以提升模型对图像数据分布的理解,从而达到了通过构建卷积神经网络对生产样本的质量进行测试的目标.实验结果表明,该方法生成的植物图像能够有效的提高卷积神经网络的识别准确率.     

基于卷积神经网络的舌象分类

将深度学习卷积神经网络运用到中医舌象识别分类中,利用python工具对图像数据进行预处理,使用TensorFlow机器学习软件平台搭建舌象分类深度学习的MobileNets模型,分析中医体质与舌象之间的关系,用以发现其中的医学诊断规则和模式。经实验验证,该模型具有较高的识别精度和计算效率,很好地完成了舌象分类识别任务,从而辅助医生对病人体质进行诊断。     

基于卷积神经网络的图像搜索技术研究

图像搜索时需要尽可能地保留图像语义相似性,传统的哈希图像检索方法大多是基于人工视觉特征的,它的性能已经满足不了现在图像搜索的要求.为了解决这个问题,我们将哈希编码和卷积神经网络结合起来,旨在研究出一个更好的检索方法.本文使用卷积神经网络中的AlexNet模型和哈希编码结合,改进了传统的图像搜索算法,缩短了神经网络的训练时间,提高了哈希算法的效果.我们选用CIFAR-10数据集来进行相关实验.实验结果表明,该方法相比于传统的图像检索方法具有多方面的优越性.     

自归一化卷积神经网络的人脸识别方法

传统的卷积神经网络(CNN)在人脸识别中应用极为广泛,然而依然存在收敛速度慢的问题,需要进行批归一化,防止梯度弥散.而自归一化卷积神经网络比普通卷积神经网络收敛速度更快,且无需进行批归一化.因此,提出采用自归一化卷积神经网络来进行人脸识别.首先算法由2个卷积层,1个池化层,2个全连接层和1个Softmax回归层组成的自归一化卷积神经网络对人脸特征进行提取并分类;然后通过对不同批次大小和不同网络层数的实验对比找出最佳的实验条件;最后与传统CNN算法和其他算法对比.提出的方法在ORL数据库中的实验识别率可达到98.3%.实验结果表明,自归一化卷积神经网络比普通的卷积神经网络在人脸识别中具有更高的识别率、更快的收敛速度.     

一种改进的深度网络残差学习的图像降噪方法

近年来,基于深度卷积神经网络的学习方法在图像降噪方面取得了前所未有的成果,通过调整网络结构和参数来获取更好的图像降噪效果已成为研究热点.降噪卷积神经网络在深度神经网络中采用残差学习方法,在提高降噪效果的同时,在一定程度上解决了盲降噪问题.其不足之处在于算法收敛时间长.该文针对降噪卷积神经网络结构做了进一步的改进,提出了一种基于反卷积降噪神经网络的图像降噪算法.该文工作的主要特色如下：1) 在原有的网络结构中,引入反卷积神经网络,优化了残差学习方式;2) 提出一种新的损失函数计算方法.使用BSD68和SET12测试数据集对本文提出的方法进行验证,实验结果表明,该文算法的降噪性能与降噪卷积神经网络算法相比,在相同降噪效果情形下,该文算法的收敛时间缩短了120%～138%.同时,与传统的深度学习图像降噪算法比较,该文方法的降噪效果和运行效率也都有提高.     

基于三维卷积神经网络的肝脏静脉血管的分割

针对传统的血管分割算法需人工参与且分割效果不佳,神经网络的方法存在设计特征量的数量有限等诸多问题,提出了一种基于三维卷积神经网络的血管分割的算法,可以利用多层卷积神经网络获取三维图像的特征,与传统的二维分割有很大的不同。通过正负样本训练后得到的模型,可以对CT图像分割后的三维子块V_i中心位置的像素点进行分类实现血管的自动分割。使用正负样本各14 976个来进行训练和测试所提出的三维卷积神经网络算法,最终,三维卷积神经算法的准确率能够达到86.11%,Dice相似系数为92.43%,召回率为99.76%。实验结果表明了基于三维卷积神经网络的血管分割算法的有效性,可以获得比二维输入数据更好的实验结果。     

基于多任务深度特征提取及MKPCA特征融合的语音情感识别

【目的】针对传统声学特征所含情感信息不足的问题，提出一种基于多任务学习的深度特征提取模型优化声学特征，所提声学深度特征既能更好表征自身又拥有更多情感信息。【方法】基于声学特征与语谱图特征之间的互补性，首先通过卷积神经网络提取语谱图特征，然后使用多核主成分分析方法对这两个特征进行特征融合降维，所得融合特征可有效提升系统识别性能。【结果】在EMODB语音库与CASIA语音库上进行实验验证，当采用DNN分类器时，声学深度特征与语谱图特征的多核融合特征取得最高识别率为92.71%、88.25%,相比直接拼接特征，识别率分别提升2.43%、2.83%.     

基于卷积神经网络的图书页面检索方法

针对现有图书页面检索方法检索精度低的问题,利用任务无关数据集训练卷积神经网络,提出了一种基于卷积神经网络的图书页面检索方法.首先将待检图书页面图像进行图像分割和畸变校正,降低背景的干扰和几何畸变的影响;然后将校正后的图像输入卷积神经网络提取图像特征;最后使用夹角余弦距离来度量待检图像和候选图像的相似度.实验结果表明:本方法在测试数据集上的Top-5命中率为97.31%,而直接使用任务无关数据集训练的卷积神经网络的Top-5命中率仅为58.47%.本方法避免了耗费大量的时间和精力去收集大规模图书页面图像数据库,而且利用卷积神经网络强大的图像特征描述能力,取得了优异的图书页面检索精度.     

应用于起重机智能视觉检测的双网络并行模型

起重机是一种使用广泛的物流设备,然而在长期高负载运作下,由于机械磨损、疲劳断裂产生的裂纹以及长期暴露于高温、潮湿环境下造成的机械腐蚀是无法避免的问题.传统的人工检测,一方面无法保证检测人员的作业安全,另一方面无法保证检测的全面性.因此,提出一种基于深度卷积神经网络的起重机金属结构缺陷视觉检测算法.由于起重机金属结构缺陷图像数据的规模小于深层次卷积神经网络所需的数据规模,容易导致过拟合,故先设计浅层次的卷积神经网络模型,再采用深层次的卷积神经网络训练浅层次卷积神经网络,得到一个深层次与浅层次的双网络并行模型,以此达到提高浅层次卷积神经网络检测的准确性和鲁棒性.实验上,通过双网络并行模型算法与单网络模型、传统机器视觉识别方式的实验性能对比,验证了该算法的有效性和更好的鲁棒性.     

基于生成对抗网络的人脸图像修复

为了有效修复大面积破损的面部图像,通过生成对抗网络,使用解码器-编码器结构的卷积神经网络作为生成模型,增强生成模型的结构信息预测能力,同时引入对抗训练策略优化生成模型。该模型首先训练一个判别模型识别真实图像,再将判别待修复图像输入生成模型后所得到的结果是否真实,从此为生成模型提供优化梯度。结合卷积神经网络的结构信息预测能力和DCGAN对抗策略的优化能力,提高图像补全效果。通过在CeleBA人脸数据集上进行的实验结果表明:该方法在补全大面积破损的图像任务上性能明显优于其他方法。     

基于卷积和Transformer融合的服装分类算法

针对传统基于卷积神经网络的服装分类算法无法满足海量多样服装分类需求的问题,提出一种卷积注意力融合的服装分类网络.该网络采用并行结构,包含一个ResNet分支和一个Transformer分支,充分利用卷积运算提取的局部特征和自注意力机制提取的全局特征,以增强网络的表征学习能力,从而提高服装分类算法的性能和泛化能力.为验证该方法的有效性,在数据集Fashion-MNIST和DeepFashion上进行了对比实验.结果表明：在数据集Fashion-MNIST上,该方法取得了93.58%的准确率;在数据集DeepFashion上,该方法取得了71.1%的准确率;该方法优于其他对比方法的实验结果.     

基于可能性聚类和卷积神经网络的道路交通标识识别算法

为解决图像采集中噪声和复杂背景对图片的影响以及深度神经网络的高耗时问题,基于可能性聚类算法与卷积神经网络,提出一种道路交通标识识别算法.该方法运用了图像分割技术,并结合卷积神经网络模型对道路交通标识进行更准确的识别.首先,通过色彩增强、图像分割、特征提取、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合Squeeze-and-Excitation思想和残差网络结构,充分训练出MRESE(My Residual-Squeeze and Excitation)卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标志的识别.实验结果表明,该方法使训练时间缩短了5%左右,识别精度可达99.02%.     

跨语言声学模型在维吾尔语语音识别中的应用

对维吾尔语而言,由于数据采集和标注存在各种困难,用于训练声学模型的语音数据不够充分。为此,该文研究了基于长短期记忆网络的跨语言声学模型建模方法,利用汉语庞大的训练数据训练深度神经网络声学模型,然后将网络的输出层权重去掉,用随机化的方式产生与维吾尔语输出层对应的权重值,采用反向传播的方式,利用维吾尔语语音数据更新所有权重来训练维吾尔语声学模型。实验结果表明:该方法使维吾尔语转写和听写识别错误率分别比基线系统相对降低了20%和30%。该方法利用汉语大数据来训练神经网络的隐藏层,使维吾尔语声学模型能在一个较好的初始权重网络上进行训练,增强了网络的鲁棒性。     

基于DCNN的高分辨率遥感影像场景分类

针对传统场景分类方法不能准确地表达高分辨率遥感影像丰富的语义信息问题,提出了一种基于卷积神经网络的高分辨率影像场景分类方法.此方法大致分为3步:第1步,依据不同卷积窗口做卷积运算提取颜色,纹理和形状等低阶特征;第2步,利用池化层将这些低阶特征进行过滤,得到重要特征;第3步,重组提取出来的特征以形成高阶语义特征进行场景分类.在具体实验中利用三个不同尺寸的卷积核对数据集进行分类探究,并且使用了数据增广、正则化和Dropout等手段,提升模型对新样本的适应能力,很好地解决了过拟合问题.该方法在所进行的实验中表现良好,在WHU-RS19数据集上取得了88.47%的准确率,和传统的场景分类方法相比,显著提升了分类精度.     

基于集成卷积神经网络的交通标志识别

以交通标志识别为研究目的,提出一种基于集成卷积神经网络的交通标志识别算法,通过对多个不同结构的卷积神经网络进行集成以提高算法识别率。为了缩短网络训练和测试时间以及提高网络识别率,对单个卷积神经网络的结构进行了优化。使用ReLU(rectified linear unit)激活函数来代替传统的激活函数,使用批量归一化(batch normalization,BN) 方法对卷积层输出数据进行归一化处理,将卷积神经网络的分类器用支持向量机(support vector machine,SVM)代替。使用德国交通标志识别数据库(german traffic sign recognition benchmark,GTSRB)进行训练和测试,实验结果表明,提出的算法识别率为98.29%,单幅交通标志图像测试时间为1.32 ms,对交通标志具有良好的识别性能。     

基于CNN的矿井富水区电磁反演研究

针对传统卷积神经网络(CNN)在电磁反演中提取数据特征时冗余信息多,导致网络反演精度降低的问题,提出一种变步长卷积神经网络电磁反演方法,将输入数据拓展为一维行向量,在各层网络中交替使用不同步长的卷积核进行卷积运算提取数据特征,利用变步长卷积方式替代传统网络的池化层,完成对冗余信息的过滤和特征信息的选择,并通过小卷积核级联的方式增大网络感受野提高网络的非线性表达能力。通过二维时域有限差分法(2D-FDTD)对不同电磁参数的富水区模型进行正演计算,并根据计算得出的电场时域响应特征建立样本数据集;将变步长卷积神经网络应用于电磁反演研究,建立适用于富水区问题的变步长卷积神经网络电磁反演模型,并验证变步长卷积神经网络电磁反演方法的精度。结果表明：该方法对坐标位置的反演平均相对误差为2.85%,对相对介电常数的反演平均相对误差为6.07%,反演结果与实际模型吻合度较高。所提方法对提高矿井富水区电磁反演的精度和效率具有一定的理论参考价值。     

基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取

研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络（FCN）对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市道路数据集进行道路提取工作.本文基于传统的FCN的网络,对其反卷积方式进行改进,采用粒子群算法（PSO）设计了不同比例的多尺度特征融合.通过将本文提出的Multi-Scale FCN网络与传统的FCN神经网络在FROBIT数据集和Massachusetts道路数据集上进行对比实验,结果表明Multi-Scale FCN网络相比于传统的FCN神经网络在提取精度上得到了提高.      

一种改进的深度神经网络的花卉图像分类

花卉图像类内差异性大和类间相似性高使得花卉图像分类较难.传统花卉分类方法和普通卷积神经网络很难完整地表达花卉图像的特征,故而分类效果不理想.为提高花卉分类准确率,提出改进的InceptionV3网络用于花卉图片的分类.采用迁移学习的方法,将在大规模数据集上训练的InceptionV3网络用于花卉图像数据集的分类,对其中的激活函数进行改进.在通用Oxford flower-102数据集上的实验表明:该模型在花类图像分类任务中比传统方法和普通卷积神经网络分类准确率高,且比未改进的卷积神经网络准确率高,迁移过程准确率达到81.32%,微调过程准确率达到92.85%.     

基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别技术

在多光谱掌纹图像采集设备研发的基础上,提出一种基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别方法.该方法使用ResNet-18网络对掌纹图像进行特征提取,应用特征级融合方法并将融合后的特征送入SVM分类器中进行决策.实验结果表明,所提出的多光谱掌纹识别方法可以有效提升掌纹图像特征判别效率,相比于单光谱方法和传统的神经网络算法具有更高...