基于局部特征和稀疏表示的鲁棒人耳识别方法

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一。本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法。该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别。在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率。     

基于卷积神经网络的肝部组织切片分类的研究

肝部组织切片分类时,传统机器学习方法都是通过提取图像特征来进行识别和预测,由于需要人工提取,具有一定的复杂度,因此识别率较低。为此,利用基于深度学习的卷积神经网络方法来识别分类。对在Keras框架下的Inception V3模型进行改进,将样本图像作为输入数据,通过卷积神经网络训练验证即可得到实验结果,省去繁琐的特征提取环节。实验结果表明,此方法识别率高于当前的传统方法,并且方便快捷。     

基于局部特征的部分遮挡人耳识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率.     

基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法

传统手势识别方法需要人工选取特征,选取的特征往往很难适应手势的多变性,从而极大地影响了手势的识别率;提出了一种基于肤色特征和卷积神经网络的手势识别方法;首先采用椭圆肤色模型对复杂背景下的手势样本进行分割,将分割出的手势区域进行二值化和归一化处理,然后构建了一种卷积神经网络对处理过的手势样本进行迭代训练,提取出各类手势关键的高维特征,进而得出手势识别模型;通过该方法训练出的手势模型能够自主地对给定的手势图像进行特征提取和手势分类;实验表明:该手势识别方法在测试集上具有较高的识别率;在现实场景的测试中,该方法也取得了良好的手势识别效果,且实时性和鲁棒性较好。     

基于核主元分析法和支持向量机的人耳识别

对人耳识别中若干关键问题进行了研究. 介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比. 在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别. 在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性.     

基于轻量级卷积神经网络的肝部病理组织切片分类

肝部病理组织切片传统的分类方法都是通过提取图像特征来进行识别和预测,由于图像特征不明显,且需要人工提取,受外在因素影响大,识别率较低,因此提出利用深度学习的卷积神经网络来进行识别分类。对轻量级模型进行改进,将样本图像直接作为输入数据,通过卷积神经网络训练验证即可得到实验结果,省去繁琐的特征提取环节。结果表明,改进后的轻量级神经网络验证准确率高达99.57%,明显高于当前的传统方法,且训练时间减少了十余个小时,方便快捷。     

结合优化算法的神经网络图像复原算法

提出了用遗传算法优化的神经网络和PSO算法优化的神经网络图像复原算法,并对它们的复原效果进行了比较.先用优化算法对神经网络的结构进行优化,然后利用优化后的神经网络的学习和泛化能力,用一组样本图像对网络进行训练,建立退化图像与原图像之间的非线性映射关系,最后用训练好的进化神经网络对待复原的退化图像进行图像复原.实验结果表明复原的图像无论在主观视觉还是定量分析上都取得了很好的效果.     

基于卷积神经网络的车辆型号识别研究

为了解决交通系统中车辆型号识别率还不够高的情况,通过可视化手段优化了特征提取的步骤,同时设计了车辆识别的分类器模型和一系列训练策略。运用选择性搜索方法对样本进行分析,由此得出候选区域,之后利用融合算法和边框回归算法得出真实车辆所在区域的候选窗口。在车辆候选窗口被标出后,利用卷积神经网络对候选窗口的特征进行提取,送入到神经网络中进行分类,最终得出车辆的具体型号。通过实验表明,提出的基于卷积神经网络的图像识别算法与传统的卷积神经网络以及SVM比较,在车辆识别上都有更好的识别率。     

基于深度卷积神经网络的手写哈萨克文字母识别方法

利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法(DCNN-KLR),成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。 与传统的方法(SVM+HOG)相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别率。在5708个数据样本上进行训练和测试,将样本分为33类和100类,正确识别率分别达到93.29%和92.38%。     

基于特征层融合与BP神经网络的人脸表情识别研究

针对图像处理中人脸表情识别率不高的问题,提出了一种基于特征层融合和神经网络的人脸表情识别方法。利用PCA对原图像进行特征降维处理得到维数较低的表情图像特征,再从粗到细策略对特征进行融合,最后采用神经网络的BP反向传播算法对训练集和验证集经多次迭代后训练好人脸表情模型。将收集到的表情数据进行实验仿真对比表明:本文提出方法与常用的分类算法相比,人脸表情识别率在本文提到的表情数据库上取得更好的效果。     

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2DLDA与FSVM的人耳识别

针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.     

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。     

基于深度神经网络的手写数字识别模拟研究

当前图像识别大多采用基于特征提取的传统机器学习方法与卷积神经网络的方法,但传统图像识别技术需要手动提取图片特征,而卷积神经网络对硬件要求高,训练时间长等。针对以上问题,本文提出基于深度神经网络模型的手写体图像识别方法,让机器自动学习特征,并在此基础上,通过改进成本函数,加入dropout防止过拟合,来提高手写数字识别的识别率。仿真实验对比结果表明,基于深度神经网络模型的方法比当前传统算法的识别率提高了3.41%,有效解决了人工识别费力耗时问题,对手写数字的研究具有重要意义。     

基于ICA和BP神经网络的人耳图像识别

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率.     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断

为了降低医生利用SPECT影像对甲状腺疾病进行临床诊断时的误诊率,提高深度学习算法在核医学影像辅助诊断中识别交叉影像特征的准确率,提出了基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断方法。利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)和高分辨率生成对抗网络(SRGAN)生成影像并提高分辨率,弥补训练数据的不足。同时,将残差块输出信息加上具有交叉特征影像信息的x_i,在保留已学习影像特征的基础上增加对交叉特征的学习,改进了模型。对于交叉影像特征,使用交叉训练集对经过单一特征影像训练完成的改进ResNet神经网络模型进行再训练。实验结果表明,经过100轮迭代,交叉训练集训练的改进ResNet神经网络模型验证精度高达0.963 3,验证损失降到0.118 7,并趋于稳定;识别结果,召回率、精确率、特异度和F_1分数都在93.8%以上。经过改进的神经网络模型和新的训练方法对甲状腺SPECT影像表现出的典型症状识别率较高,优于其他基于卷积神经网络(CNN)的方法,对临床影像诊断具有参考价值。     

低阶不变矩人耳识别方法

介绍了不变矩原理及特点,由于高阶矩对噪声敏感,提出一种低阶不变矩分子区域人耳识别方法.对分子区域的人耳图像,提取各个区的低阶不变矩首尾相连组成一组特征矢量,作为耳识别模型.在北京科技大学建立的图像库遍历实验后,结果表明,低阶矩识别效果好于高阶矩,分区好于整体.划分32区低阶不变矩达到100%的识别率.