基于深度全卷积神经网络的图像识别研究

将要建立多层卷积网络模型,并使用AlexNet预训练模型,在此基础上进行迁移学习,使用kaggle的猫狗数据集进一步训练,模型最终能高灵活度、高准确率的识别猫狗图像,并且不受图像中猫狗的占比大小影响。该网络模型共有6 000万参数,一共包含8个卷积层,其中某些卷积层带有归一化层和池化层,最后一层是具有两个通道的图像输出,每个通道的值分别代表图像为猫和狗的概率。整个网络模型,弃用全连接层,选用全卷积网络来代替全连接层,大大提高网络的灵活性,解决了输入图像分辨率的限制问题,并且全卷积网络的前向传播更加高效,加快了训练的速度。为了方便分析以及进一步的研究,将可视化一层卷积和二层卷积所得到的卷积核和特征图。     

基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法

在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.     

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...     

基于卷积神经网络的食品图像识别

随着消费观念的升级,人们对饮食健康越来越重视,因此,食品图像识别成为众多领域研究的热点.针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差等问题,采用Google团队发布的卷积神经网络模型——Inception_ResNet_V2模型对食品图像进行识别和分类,该模型曾经在图像分类测试中实现了当下最好的成绩.在Food-1...     

基于卷积神经网络的食品图像识别

针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差、运行效率差和卷积神经网络识别相似食品图像难度大等问题, 提出了一种新的食品图像识别模型ChinaFood-CNN, 以实现对食物的精准分类; 在多分类损失函数SoftmaxWithLoss的基础上, 针对食品图像类间相似性大的问题, 提出了最大类间距损失函数(MCSWithLoss), 以增大相似类之间的距离, 实现相似类的区分; 针对随机选取样本时的训练集冗余问题, 在网络模型训练时使用负样本选择算法.实验结果表明:ChinaFood-CNN模型对食品图像的识别准确率达69.2%, 分别比AlexNet、VGG16、ResNet模型提升了17.6%、16.8%和3.6%.     

基于多层次深度卷积神经网络的图像情感分类

由于图像的复杂性和人类情感的主观性,图像情感分类是一项非常具有挑战性的任务.针对深度学习方法没有充分考虑图像先验信息的问题,提出一个新的多层次深度卷积神经网络框架.该框架综合考虑全局和局部视角,引入显著主体、颜色和局部等先验信息,从多个层次学习图像的情感表达.实验结果表明,在公开的大数量级和小数量级情感图库上,该框架的分类准确率均高于现有的图像情感分类方法,其平均分类准确率比最优方法提高了2.8%,特别在情感类别"厌恶"上提高了15%.     

基于深度卷积神经网络的弹道目标微动分类

针对传统弹道目标微动分类缺乏智能性及噪声条件下分类性能差的问题,利用深度学习的高维特征泛化学习能力,提出一种将深度卷积神经网络用于弹道目标微动分类的方法。首先,在建立弹道目标微动模型的基础上,分析3种微动形式下的微多普勒表示,并生成雷达回波信号的时频图,作为训练、验证及测试的数据集;然后,运用深度卷积神经网络中的迁移学习对AlexNet和GoogLeNet进行再训练;最后,利用训练后的网络实现3种微动形式下的目标分类,并研究信噪比对分类性能的影响。仿真结果表明,与传统的微动目标分类方法相比,该方法不仅智能化程度高,而且在低信噪比条件下分类准确性更强。     

基于深度卷积神经网络的遥感图像场景分类

遥感图像场景分类在地理空间对象检测、自然灾害检测、地理图像检索、环境监测等方面具有广泛的应用前景,引起了人们的广泛关注.文章改进了传统的深度卷积神经网络(DCNN),将其应用于遥感图像场景分类研究,提出了一种改进后的7层网络结构,在激活函数的选择上,针对神经元通过Relu进行激活容易激活失败的情况,采用PRelu函数替代Relu;针对传统的深度学习方法不能融合多种细粒度深度学习特征的问题,采用分层特征融合的方法,通过实验对比,将第四个卷积层、池化层和最后一个全连接层提取到的特征进行串联融合,得到一种更加有效的深度特征.与传统深度学习方法相比,文章所提方法分类准确率提高了8.81%.实验结果表明,该方法在准确率、Kappa系数上均有良好表现,取得了良好的分类效果.     

基于改进卷积神经网络的中药饮片图像识别

为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强预处理。其次对AlexNet网络模型进行优化改进,通过缩减原网络的卷积核个数和卷积核大小、使用全局平均池化(global average pooling, GAP)替代全连接层以减少网络参数;去除局部响应归一化(local response normalization, LRN)层、引入批量归一化(batch normalization, BN)层和使用Lion优化算法替代随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)优化算法以提高网络训练速度;使用Mish激活函数替代ReLU激活函数和引入通道注意力机制SENet网络以提高模型的识别精度。实验结果表明,改进后的网络模型相比于AlexNet网络模型,平均识别率提高了6.1%,平均损失率下降了14.4%,网络参数由原来的60 M缩减至1 M,该结果表明在中药饮片数据集上,改进...     

基于卷积神经网络的图像识别算法研究

针对卷积神经网络在自然图像识别上的局限性,提出一种适用于自然图像识别的卷积神经网络算法,使其在自然图像识别的准确率和速度上取得更好的效果.首先利用MAPREDUCE实现算法的并行化,并利用GPU技术对该算法进行加速;再次利用多区域的逻辑回归计算方法提高图像识别的准确率.在实验环境下验证了改进算法的正确性和有效性.     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

基于深度卷积神经网络的胡萝卜外观缺陷分类实现

本文介绍了利用深度卷积神经网络对胡萝卜外观缺陷进行分类的方法。由传送带、光源、相机、计算机和气动机构组成视觉分拣系统,采集了外观无缺陷以及存在开裂、分枝和高刺缺陷的胡萝卜样本图片。对样本进行标注和数据增广操作,基于样本对深度卷积神经网络模型进行了训练,最终模型在测试集上达到91.6%的分类准确率。本研究对于提升胡萝卜分拣效率降低人工成本具有重要意义。     

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%。     

基于卷积神经网络的乳腺病理图像识别算法

为了协助病理医生诊断乳腺肿瘤,提出了一种计算机自动识别分析乳腺病理图像的方法.该方法采用乳腺病理图像数据集BreaKHis作为数据样本,在卷积神经网络模型VGG-19的基础上,提出了一种VGG-19A的改进网络模型.通过在卷积层中的激活函数前加入BN算法,在全连接层中加入dropconnect层,来优化网络模型的性能,提升网络模型的识别精度.此外,考虑到迁移学习方法能够让网络模型更加充分地学习图像特征,将其引入到VGG-19A网络的训练中.将该网络应用到乳腺病理图像的识别过程中,同时采用PFTAS+QDA,PFTAS+SVM,PFTAS+RF,Single-Task CNN,AlexNet以及VGG-19算法进行了对照试验.结果表明新算法在图像识别的准确性和泛化性能上相较现有方法都有了一定的提升,因而具有一定的临床应用价值.     

混合深度卷积神经网络对人脸年龄的分类

为了提高人脸年龄分类的精度并且减少年龄分类过程所需的时间,提出了由微调深度卷积神经网络(FDCNN)和概率协同表示分类器(PCRC)构成的深度混合模型对人脸年龄分类的方法.首先,在IMDB数据集上将VGG-Face模型微调,得到一个新的深度卷积神经网络模型;然后,用该模型提取人脸图像的年龄特征,并将其送到基于概率协同表示的分类器进行年龄分类;最后,在FG-NET,MORPH和CACD数据集上对由FDCNN和PCRC构成的混合深度模型进行验证.从验证结果可知:PCRC比支持向量机(SVM)平均分类精度高出4.6%,并且对微调的深度模型倒数第二激活层输出的特征进行分类能取得更高的分类精度;与CA-SVR,DeepRank和DeepRank+相比,FDCNN和PCRC构成的混合深度模型的分类平均绝对误差分别低1.24,0.14和0.06;与由DCNN和SVM构成的分类模型相比,该混合深度模型的年龄分类精度高出3.6%.通过与VGG-Face模型各层运算时间分布对比可知该混合深度模型的分类时间大幅减少,因此混合深度卷积神经网络能很好地进行人脸年龄分类.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

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。     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

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。