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.     

基于卷积神经网络的图像分类研究进展

基于卷积神经网络的图像分类算法的优势是传统方法无法比拟的。卷积神经网络利用其设计好的网络结构和权值共享的特点,能够从数量庞大的训练数据中学习图像底层到高级语义的抽象特征,而且端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注。多年来,卷积神经网络经过科研人员的探索和尝试,从最开始的多层神经网络模型,演变出多种优化结构,性能不断提高。本文介绍了基于卷积神经网络图像分类算法的研究进展,叙述了卷积神经网络在图像分类中的经典模型和近年来的改进方法,并对各个模型进行分析,展示各种方法在ImageNet公共数据集上的性能表现,最后对基于卷积神经网络的图像分类算法的研究进行总结和展望。     

基于卷积神经网络的岩石图像分类

在显微镜下分析岩石薄片并对其进行分类时,人工鉴定效率较低且易受主观因素影响,为此提出了一种基于卷积神经网络深度学习的岩石粒度自动分类方法。该方法通过卷积网络模型实现图像特征自动提取,并同时建立模式分类器,实现基于薄片图像的粒度自动识别。采用鄂尔多斯盆地的4 800样品对卷积网络模型进行训练,通过1 200个样品对模型测试,测试集分类结果的准确度达到98.5%。理论分析与数据验证说明,通过深度学习所建立的卷积网络模型能够基于岩石薄片图像获得高效、准确、可靠的自动分类结果。     

基于卷积神经网络的图像风格迁移算法研究

针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经网络模型减少了95％的参数数量,降低了22％以上算法运行时间;其次对风格迁移的风格损失函数部分做了改进,可以使一幅内容图像同时迁移多种不同的画作风格.     

基于卷积神经网络的图像超分辨率方法研究

结合认知构架ACT-R模型(Adaptive Control of Thought-Rational),基于邻域嵌入算法和深度学习的图像超分辨率重建方法,构建一个应用于超分辨率重建研究的ACT-R研究模型.在匹配阶段,根据低分辨率(Low Resolution,LR)测试图像的结构和内容特征,运用图像的多尺度相似性和非局部相似性,对图像进行特征提取;在选择阶段,把邻域嵌入算法分为两层,进行邻域图像块的寻找,同时构建一个端到端的深层门限卷积神经网络,把从匹配阶段得到的高分辨率无细节小图像块输入到卷积神经网络中并得到输出图像,将输出图像与高分辨率无细节小图像块相加得到该低分辨率小图像块对应的高分辨率小图像块,最后把高分辨率图像块组合成高分辨率(High Resolution,HR)图像.决策阶段,我们进行实验并与其他方法对比.结果表明,该模型对单帧图像具有良好的重建能力,在视觉效果上和客观评价标准上都取得了不错的效果,能够较好的重建低分辨率图像.     

基于Gabor卷积神经网络的图像分类算法研究

为了研究Gabor滤波器在卷积神经网络中的性能和特征提取能力,提出了模拟视觉神经元特性的Gabor卷积神经网络计算模型.利用符合视觉神经元感知特性的Gabor滤波器作为建议神经网络的卷积核,将Gabor滤波器与CNN相结合,从而构建Gabor卷积神经网络.实验采用3个公共图像数据集进行图像分类任务,验证GaborCon...     

基于卷积神经网络的立体图像质量评价

随着立体图像的广泛应用,迫切需要一个具有通用性的工具来评估立体图像的视觉质量,因此提出一种基于卷积神经网络的无参考立体图像质量评价算法。首先使用平面图像数据集对算法框架的主体结构质量图生成网络进行训练;然后使用训练好的网络预测立体图像融合视点图像的质量;最后使用一种加权融合方法得到最终的立体图像质量分数。试验结果表明,算法框架具有相对较好的准确性和鲁棒性。     

基于卷积神经网络的毫米波图像目标检测

在公共安全检查领域中,研究毫米波图像目标检测的快速性和精准性的方法具有非常重要的实际应用价值。提出了基于Faster R-CNN深度学习的方法检测隐藏在人体上的危险物品。该方法将区域建议网络(region proposal network,RPN)和VGG16训练卷积神经网络模型相结合,接着通过在线难例挖掘(online hard example mining,OHEM)技术优化训练所提出的网络模型,从而构建了面向毫米波图像目标检测的深度卷积神经网络。实验结果证明所提的方法能高效地检测毫米波图像中的危险物品,并且目标检测的平均精度高达约94.66%,检测速度约为6帧/s,同时对毫米波安检系统的智能化发展有着极其重要的参考价值。     

基于卷积神经网络的商品图像精细分类

针对某一类别商品图像的精细分类,研究并实现了深度学习中的卷积神经网络方法。所设计的卷积神经网络由2个卷积层、2个亚采样层及1个完全连接层组成,特征平面的神经元只对其感受野的重叠区域做出反应,由反向传播算法调整网络参数最终完成学习任务。通过鞋类图像的精细分类实验表明,该方法平均分类正确率可达91.5%。     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像拼接

针对传统算法不适用于外观发生较大变化的图像拼接问题, 提出一种基于卷积神经网络的遥感图像拼接方法, 通过深度学习使模型实现对遥感图像的配准和拼接. 通过两次实验将该算法与传统算法进行对比. 首先, 以欧氏距离作为评价指标, 分别通过两种算法在不同图像数据集上进行统计, 对它们的图像配准能力进行评估. 其次, 在真实的遥感图像拼接应用场景下对比两种算法实现的遥感图像拼接效果. 实验结果表明, 卷积神经网络模型对外观发生较大形变的图像具有更好的配准能力, 因此对于外观产生较大变化的遥感图像, 可采用该算法代替传统算法实现图像拼接, 得到更精确的全景图像.     

基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像目标识别

为了解决现有合成孔径雷达(SAR)图像目标识别算法识别率不高、泛化能力不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的SAR图像目标识别模型CMNet网络。通过设计针对SAR图像特点的特征提取网络,在损失函数中引入中心损失与Softmax损失联合监督训练过程,兼顾类内聚合和类间分离,提高算法精度和泛化能力。网络模型中所有卷积层后引入批量归一化层加快模型收敛速度、防止过拟合。实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库进行测试,10类目标平均识别率达到99. 30%。结果表明,提出的CMNet网络模型具有较高的识别率和泛化能力,在公开数据集上取得较好结果。     

基于卷积神经网络的灾难场景图像分类

为了对灾难场景图像进行快速分析和识别,提出了一种基于多分辨率卷积神经网络和残差注意力机制(attention module)相结合的图像分类模型.首先,对灾难场景数据集进行预处理,在相同类型的条件下将其随机划分为训练集和测试集.基于改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),...     

基于卷积神经网络的细胞核图像分割算法

为了提高细胞核图像分割的精确性和鲁棒性,提出一种基于改进卷积神经网络的多尺度多层次双注意力图像分割算法.使用SE(Squeeze-and-Excitation)和改进的条纹池化SP(Strip Pooling)整合通道和空间上的信息权重代替传统U-Net编码的最后一层操作以提升对有用信息的关注.在级联路径,提出轻量级的Inception模块,在增加感受野的同时减少参数以获得多尺度的特征.编码和解码信息拼接之前结合注意力机制提高分割精度,使用残差块作为解码部分的基础层,并增加一个侧边输出结构提供多层次的信息.每一层的损失采用阶梯的方式相加,指导监督多层次模型更好的训练,提高模型准确率.在细胞分割数据集上的实验结果表明,该方法的交并比和相似性系数的精度分别达到85.72%和92.02%,和其他网络相比,分割效果更好.     

基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护

针对现有基于深度生成网络模型的人脸图像隐私保护方法无法提供可证明隐私保证、合成图像与原始图像保持语义一致性的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护方法。该方法首先基于卷积自动编码器和差分隐私实现人脸图像的预训练,对原始人脸图像进行解耦和身份信息的差分隐私保护;然后利用卷积生成对抗网络合成伪图像代替原始图像发布,在保留原始人脸图像的关键特征的基础上,生成与原始图像的关键人脸属性高度匹配的伪图像。该方法可保证合成图像与原始图像语义一致性,并提供可证明的隐私保证。与现有的基于深度生成模型人脸图像隐私方法相比,所提出的方法达到了更好的隐私保护与数据可用性之间的优化权衡。     

基于卷积神经网络的图像大数据识别

针对现有的图像大数据识别方法具有收敛速度慢和识别精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像大数据识别方法。首先,对传统的卷积网络结合改进的软最大化分类器进行分析,设计了卷积-软最大化分类器模型;对该模型中的卷积层、池化层、全连接层以及分类层均进行了描述。为了验证所提方法的优越性,在MNIST数据集上进行仿真,结果表明:与其它类似算法相比,所提的方法具有更低的误识率,在更短的时间内,能达到更低的分类均方误差。     

基于卷积神经网络的MRI脑瘤图像分割方法研究

本文研究卷积神经网络在脑瘤图像分割中的应用.脑瘤位置易变,形状大小不定等特性促使我们去探索一个更加高效,更加准确,鲁棒性更好的方法.本文利用相同感受野下多个卷积层级联的非线性远大于单一卷积层的特性,将小卷积核级联层加入网络,并加入恒等映射来促进梯度流,使得训练速度增加.除此之外,网络利用多尺度操作同时提取同一像素点不同像素范围内的特征信息.最后将得到的结果送入卷积层构成全卷积神经网络,实现像素级别上的脑瘤分割.测试阶段在BRATS2013测试集上进行,研究过证明该模型能够得到较好的分割效果(Challenge:0.84,0.83,0.85;Leaderboard:0.77,079,0.78).     

犯罪现场血迹形态分析概述

犯罪现场血迹形态分析是现场重建的重要技术内容之一。通过对犯罪现场遗留的血迹形态进行分析，可以推断出血点，判断作案的过程以及出血之后相关人、物的运动状况，从而印证证人、受害人的陈述是否正确，印证犯罪嫌疑人的供述是否真实。本文介绍了犯罪现场血迹形态分析的基本内容、作用等。     

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.     

基于深度卷积神经网络的图像哈希认证方法

提出了一种基于深度卷积神经网络的图像哈希认证方法.首先构建深度卷积神经网络AlexNet模型,训练该网络得到预定的网络性能;然后由训练好的卷积神经网络提取图像的特征,最后生成图像哈希序列用于图像内容的篡改认证.实验结果表明,相比同类方法,文中提出的图像哈希认证方法具有较高的区分性,同时对随机攻击、JPEG压缩、加性高斯噪声等具有可接受的鲁棒性. ROC曲线表明,文中提出的方法实现了区分性与鲁棒性的均衡.