基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法

针对现有机器人基于深度网络的地形识别方法准确率低、网络训练时间长且需要大量训练数据的问题,提出一种基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法。首先,基于Resnet网络构建一种深度残差网络;其次,利用现有Imagenet大型数据集对构建的深度残差网络进行预训练,作为预训练网络,保留预训练网络除全连接层的训练权重,实现预训练网络大规模的参数迁移;最后,利用自建地形图像数据集对深度残差网络的全连接层进行训练,实现深度残差网络微调。实验结果表明,通过迁移学习的方法,利用深度残差网络对石子路、水泥路、砖地、沥青、草地、泥地6种自建地形图像进行分类,平均准确率达到了99.3%,同时网络训练时间也显著降低。     

基于深度残差网络的车标识别

针对车标识别准确率的问题,提出一种基于ResNet-18模型改进残差网络的车标识别算法.首先,利用残差网络并对其进行改进,使用改进的线性修正单元Leaky ReLU激活函数代替原激活函数;其次,调整传统的残差网络结构,将批量标准化和激活函数放在卷积层前,并减少网络参数以加速网络训练.实验结果表明,改进后的残差网络模型识...     

改进残差网络与峰值帧的微表情识别

目的 微表情(Micro Expression, ME)是人们流露内心情感时展现出的细微面部表情。针对微表情识别的样本较少且不同类别数量分布不均导致难以识别和识别准确率较低的问题,提出能够提高微表情识别准确率的模型框架。方法 提取微表情视频序列中含有更多关键表情信息的峰值帧;使用加入SE模块的改进残差网络SE-ResNeXt-50对微表情的峰值帧进行特征提取,其中SE模块可以更好地学习特征中的关键信息,ResNeXt通过分组卷积的方式用稀疏结构取代密集结构从而使结构更加简化,提升了识别效率。与此同时,使用Focal Loss损失函数可以更好地解决因微表情数据的不平衡带来的模型性能问题。结果 在微表情数据集CASMEⅡ上进行了仿真实验,可以发现改进的残差网络与峰值帧提高了微表情识别的准确率与F1值。结论 改进的残差网络与峰值帧可以降低数据集较少所带来的影响,使模型有着良好的拟合效果,同时改善了在不同类别上表现差异较大的问题,提升了微表情的识别准确率,对于微表情识别有着更好的识别性能。     

基于一维倒残差轻量级网络的无人机个体识别方法

在无人机的个体识别问题中,针对传统的识别方法存在网络模型参数量大和算法时效性差等问题,提出基于一维倒残差轻量级神经网络(1D-IRLNN)的无人机个体识别方法。首先提取反映无人机个体间差异的I/Q包络一维特征作为无人机的浅层特征;其次将深度可分离卷积与倒残差结构等设计思想和一维神经网络模型相结合,设计出跳跃级联的一维倒残差轻量级神经网络;最后利用网络模型提取一维I/Q包络数据中的深层特征,从而实现对无人机个体的快速准确识别。实验结果表明,1D-IRLNN模型的计算量分别是同等体量的深度模型1D-CNN与1D-ResNet的305%和238%,网络模型规模分别是深度模型1D-CNN与1D-ResNet的387%和297%,所提方法相较于其他方法,在保持较高识别准确率的同时具有更快的识别速度且占内存更小。     

基于Kinect传感器深度信息的动态手势识别

提出了基于Kinect传感器深度信息的动态手势识别方法,在预处理阶段通过OpenCV快速跟踪手部,有效分割手势.为改进动态手势轨迹的提取和分类,引入隐马尔可夫模型(HMM)对手势轨迹进行训练和识别.实验结果表明,基于HMM的识别方法对具有时空特性的动态手势有很高的识别率,在不同光照和复杂背景下有鲁棒性的结果.     

基于深度数据的手势识别研究进展

手势是人机交互的重要手段之一。基于视觉的手势识别具有非接触式交互的特点,在人工智能领域得到越来越广泛的应用。然而,受到传统二维光学摄像头的限制,采集到的手势图像质量极易受到光照和杂散背景的影响,这给手势的提取带来了重大挑战,严重制约了基于视觉的手势识别的实用化进程。近年来,深度摄像技术的兴起,为解决上述问题带来了新的机遇。在深度数据的辅助下,基于视觉的手势识别新方法层出不穷,识别的准确度不断提升,有力地促进了基于视觉的手势识别系统的实用化进程。在此背景下,从数据的角度出发,分深度数据的获取、常用手势数据集和基于深度数据的识别方法 3个方面介绍目前基于深度数据的手势识别研究的最新进展,并对其未来发展做了进一步的展望。     

基于残差网络的掌纹识别研究

为了探索深度学习在掌纹识别领域的应用,提出了一种利用残差网络技术自动提取掌纹特征的方法,该方法根据掌纹的几何特征对掌纹图像进行预处理,将预处理后的掌纹图像进行归一化得到一个二维图像矩阵,作为残差网络的输入,再利用随机梯度下降算法对网络进行迭代训练,获取最优的网络参数,最后使用分类器Softmax对掌纹进行分类识别.模型在香港理工大学的掌纹数据库上进行了实验验证,实验结果证实了利用残差网络对掌纹进行分类的可行性,并取得了不错的分类效果.     

基于Copula贝叶斯分类器与改进YOLOv5网络的手势识别研究

手势识别是通过识别人类手势并结合相关算法实现对手势语义分类的一项议题,在智能建筑、机器控制、新型人机交互、辅助驾驶等领域应用十分广泛,因此,手势识别具有重要研究意义。该文提出在YOLOv5目标检测网络引入注意力机制,以解决YOLOv5目标检测网络特征差异不敏感问题;此外,利用Copula模型改进朴素贝叶斯分类器,以解决图片分类精度缺失问题。实验结果表明：该文提出的Attention-YOLOv5检测网络比原网络在准确率和召回率上都有显著提升,基于Copula理论改进的贝叶斯分类器在准确率上显著高于朴素贝叶斯分类器。     

基于数据手套和神经网络的数字手势识别方法

针对使用数据手套进行数字手势识别时存在个体差异的问题,使用弯曲电阻片设计了数据手套并提出了基于神经网络的数字手势识别方法.首先,在分析测量电路原理的基础上结合弯曲电阻片的特性优选了电路参数,使手指弯曲角度测量的灵敏度最大化.其次,针对用户在手指长度、手势习惯上存在个体差异的情况,提出了一种基于弯曲信号自学习和广义回归神经网络(GRNN)的数字手势识别方法.数据手套信号测试及数字手势试验结果表明,采用优选的电路参数时测量电路的输出振幅最大;在全体评估试验和个体交叉评估试验中,经过自学习预处理后的数字手势识别平均准确率分别为99.2%和96.1%,与未进行自学习处理的识别结果相比分别提高了2.8%和10.7%.在全体评估试验和个体交叉评估试验中,GRNN的识别结果均优于决策树的识别结果.     

基于Laguerre正交基神经网络的动态手势识别

提出一种基于Laguerre正交基前向神经网络的动态手势识别方法.首先根据多项式逼近和矩阵理论,构造了一种以Laguerre正交多项式作为隐含层神经元激励函数的多输入、多输出三层前向神经网络模型,在网络权值迭代计算公式基础上推出一种基于伪逆的直接计算网络权值方法,避免求取权值的反复迭代过程;提出一种快速的基于颜色的指尖...     

基于ART2神经网络的手势动作肌电信号识别

针对手势动作肌电信号识别中存在的识别效率和稳定性问题,采用一种基于ART2神经网络的手势识别方法,并进行了单用户和多用户的实验研究.对8名受试者、8类手势动作模式的单用户实验,取得了较高的识别正确率,与BP网络相比,ART2分类器具有识别率高、实时性好、鲁棒性强的优点;同时,多用户的实验结果表明,ART2网络对手势动作肌电信号的识别具有良好的自适应性和稳定的分类能力.     

基于GMM-HMM的静态手势识别

提出了一种基于混合高斯模型的隐马尔科夫模型(GMM-HMM)与手势轮廓特征的单幅手势图像识别方法,该方法采用YCr Cb空间阈值处理对手势图像二值化处理,针对理想感兴趣区域提出了一种还原最上层轮廓的新型轮廓算法.将每类手势轮廓特征作为HMM的观察值分别训练对应手势的HMM参数,建立所有手势的HMM模型.分别用Viterbi算法计算测试集数据与每个模型的条件概率来获得识别结果.实验结果表明,该方法不仅对手势库内的特定人的静态手势识别具有较好的效果,且对提取的其他人的静态手势图像识别率也较高.     

基于神经网络路面识别的电动汽车ABS控制研究

为了充分利用路面附着能力以提高电动汽车的制动安全性,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络路面识别的电动汽车制动防抱死系统(anti-lock braking system,ABS)控制方法。采用RBF神经网络进行路面识别,将识别出的最优滑移率作为目标参数,以此设计了一种模糊控制与预测控制相结合的ABS控制策略,同时制定了制动力矩分配策略,从而确保制动系统可靠工作并实现制动能量回收,最后基于CarSim与Matlab/Simulink仿真平台进行了实例样车仿真分析。仿真结果表明,该路面识别方法可以准确识别当前路面状态,ABS控制策略下的制动距离相对于模糊控制策略缩短了6.57%,制动能量回收提高了3.9%。     

基于注意力机制多尺度网络的自然场景情绪识别

情绪识别作为计算机视觉的一项基本课题已经取得很大进展,然而在无约束自然场景中的情绪识别仍具挑战性.现有方法主要是利用人脸、姿态以及场景信息识别情绪,但是忽略了人物个体在场景中的不确定性,以及不能很好地挖掘场景中的情绪线索.针对现有研究存在的问题,提出了基于人物与场景线索的双分支网络结构,两个分支独立学习,通过早期融合得到情绪分类结果.对于人物在场景中的不确定性,引入身体注意力机制预判人物情绪置信度进而获得人体的特征表示,场景中引入空间注意力机制和特征金字塔以便充分获得场景中不同粒度的情绪线索.实验结果表明,此方法有效融合人物与场景信息,在EMOTIC数据集下能够明显提高情绪识别率.     

复杂场景下基于R-FCN的手势识别

为了解决复杂场景下手势识别的问题,将基于区域的全卷积网络(R-FCN)用于手势识别.为了使网络适应复杂场景,利用在线难例挖掘技术对手势识别过程中产生的难例进行在线学习,并结合手的特征对网络参数进行优化调节.实验结果表明:基于R-FCN的手势识别方法能准确地从复杂场景中识别手势,识别率达到99.73%.     

基于时频特征的Wi-Fi手势识别技术

随着人工智能的快速发展,手势识别已经成为重点关注和研究的对象,利用Wi-Fi信号进行手势识别的技术无需额外的设备以及光照的条件,逐渐成为手势识别的主流.针对传统基于时域统计特征的方法,将经过噪声抑制后的信号进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)构建手势信号的频域特征,结...     

基于神经网络的车牌识别系统在特定场合的应用

对车牌识别系统的组成进行简要的介绍,并以BP网络为例介绍了人工神经网络在车牌识别系统中的应用,提出了对于特定场所的识别系统可以通过简化网络,提高识别率和识别速度。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方...