基于轻量化卷积神经网络模型的云与云阴影检测方法

大多数遥感影像数据不可避免地受到云层的污染导致数据的失效。因此,对云进行检测是非常必要的预处理步骤。随着航天技术的飞速发展,更加轻便的卫星被设计出来,为了在这些算力有限的微小卫星上配备遥感影像预处理模型。设计一种高精度、算力要求低的轻量化云与云阴影检测网络模型具有重要意义。针对上述问题,本研究提出一种基于深度可分离卷积的轻量化卷积神经网络模型（Lightweight M-shaped Network,L-MNet）,L-MNet网络模型是在M-Net（ M-shaped Network）网络模型的基础上引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）,设计一种深度可分离卷积模块（DS-Conv Block）,以减小算法的复杂度及计算量。实验结果表明,本研究所提方法在保证检测精度的前提下,可以有效减小像素级云检测的模型大小及计算量,有助于实现微小卫星在轨云检测的任务。     

基于注意力机制的人脸表情识别网络

人脸表情识别一直是计算机视觉领域的一个难题.近年来,随着深度学习的飞速发展,一些基于卷积神经网络的方法大大提高了人脸表情识别的准确率,但未能充分利用人脸图像中的信息,这是由于对于面部表情识别有意义的特征主要集中在一些关键位置,例如眼睛、鼻子和嘴巴等区域,因此在特征提取时增加这些关键位置的权重可以改善表情识别的效果.为此...     

复杂光照场景下基于MTCNN的人脸检测

为了提高复杂光照条件下的人脸检测识别率,提出了一种基于Retinex图像增强技术应用于多任务卷积神经网络(multi-task cascaded convolutional networks,MTCNN)的人脸测算法.算法用Retinex理论对图像进行增强,能明显提高MTCNN在不同光照场景下的人脸检测精度,同时使面部...     

基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测

如何快速而准确地定位到人脸,针对这个问题,提出了一种基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测方法.首先用全卷积层替换VGG网络中的全连接层,然后用二分类代替分类层,最后进行该算法下的人脸检测,通过对待检测的图片进行多尺度变换并将其输入到全卷积神经网络中,得到相应的概率矩阵,人脸图框通过非极大值抑制法获取.试验结果表明,该算法的准确率较高,检测时间短,性能较好.     

基于灰度突变特征结构的快速人脸检测

基于面向人脸的分析，按照将复杂背景中的人脸检测转化为对五官检测的思想，建立了以五官结构为检测特征的人脸检测模型。在进行了灰度突变点、灰度突变块，组件特征块等一系列特征标识的基础上，设计了以双眼结构为主索引特征的多步快速快速检测算法，实验结果显示，该算法具有良好的检测性能。     

基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态;采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.     

基于改进U-Net方法的脑肿瘤磁共振图像分割

为提高脑肿瘤磁共振图像分割精度,在U-Net图像分割方法基础上,提出了一种引入注意力机制的深度学习改进模型,利用全局上下文信息,使模型重点关注需要分割区域的特征,并抑制无关的特征,以此提高模型的分割精度,同时引入残差块来加速模型的训练.实验结果表明:提出的改进模型相比U-Net方法,脑肿瘤MRI图像的分割精度有了提高,...     

基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

一种基于分层模板的人脸检测方法

针对校园监控视频环境下的人脸检测中人流量大、侧面视频多、低清晰度等问题,提出了一种基于分层结构的脸部形态模板方法,该方法通过综合肤色标定方法、阴影检测算法和脸部分层次的形态特征检测算法,得出了人脸结构信息的4个控制参数.通过在Caltech人脸数据库、ORL人脸数据库和本实验室仿真人脸库的实验结果表明,本文所提出的基于分层结构的脸部形态模板方法能准确高效地检测出人脸,适合应用到校园视频系统中.     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量(H,Cg,Cr)T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

基于肤色模型与人脸结构特征的人脸检测

人脸检测是自动人脸识别中的关键环节.提出了基于人脸肤色模型和人脸结构特征的人脸检测.首先利用人脸图片样本,提取肤色像素,建立肤色CbCr高斯模型.根据高斯肤色模型求得人脸似然图,并采用最佳阈值对之进行二值化.之后再采取形态学处理,除去部分非人脸区域,分割出待定人脸区域.最后根据人脸的结构特征进行再次筛选,得到人脸区域.此方法运用在一般的人物照片中都能达到比较理想的效果.     

视频序列中基于肤色的人脸实时检测

利用肤色在颜色空间的聚类特性来检测人脸,为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了同时在RGB归一化颜色空间和HSV颜色空间中对肤色进行检测.在肤色检测之前采用了图像差分法先检测出运动空间,消除了背景对肤色检测的影响,也缩小了肤色搜索的范围.关于实际场景的实验表明,本文算法既能准确地检测出人脸,同时又能够达到实时效果.     

基于改进U-Net网络的复杂背景下冰川遥感图像检测方法

由于山体坡度、光照角度、传感器成像角度等因素,遥感图像中的山体阴影影响了冰川识别的精度.现有方法一般是先去除阴影再进行冰川识别,既繁琐又可能破坏图像的光谱信息.本文在U-Net框架中集成金字塔池化模块以增强多尺度特征提取能力,提出了一种U-PSP-Net结构的卷积神经网络,可以实现阴影区冰川识别.在自制的含阴影冰川数据集上进行验证,与PSP-Net、SegNet和U-Net的性能比较表明,提出的U-PSP-Net的平均像素精度为95.84%,平均交并比(IoU)为92.79%.与U-Net相比,分别提升了0.61%和0.92%;与PSP-Net和SegNet相比分别提高了1.41%、2.54%和2.85%、2.86%.以上结果证明了神经网络结构在含阴影遥感影像中识别冰川的可行性和有效性.     

一种基于注意力导向CNN的晶粒缺陷检测方法

针对半导体生产过程中的晶粒缺陷检测任务,提出了一种融入多头注意力机制的新型CNN模型(Attn-Net).该模型使用深度可分离卷积和标准卷积累加的卷积结构提取输入图像特征,借助多头注意力机制更新特征权重,输出注意力机制筛选的图像分类结果.在13513张晶粒图像构成的数据集上训练、验证及测试,并与VGG-16、ResNe...     

基于Adaboost的人脸检测

对Adaboost算法进行了深入的研究和思考,在Adaboost算法的基础上引入了级联结构和积分图像的方法。实验证明,这两种方法的引入,在保证检测准确性的前提下,有效的提高了检测速度。     

基于CNN-Transformer双流网络的伪脸检测

生成对抗网络(generative adversarial networks, GANs)技术正逐步成为合成图像的主流方法,合成的人脸图像对社会稳定和国家安全具有潜在的风险隐患,因此识别GAN生成的人脸已成为一个重要问题。为解决卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)在训练过程中无法获取图像全局表示的问题,提出了一种CNN-Transformer双流网络检测框架,在最大限度提取局部特征的同时,进一步保留图像的全局信息。首先,在CNN分支流中引入空间注意力和通道注意力,关注图像关键信息并提取局部特征;其次,利用Transformer分支流提取图像的全局信息;最后,中间利用桥接双分支的MixBlock交互模块分别将两者提取的局部特征和全局信息融合在一起。实验结果表明：与现有两种方法相比,本文所提方法在公共伪脸数据集上的分类检测精度分别提升了5.42%和1.95%,并且在后处理的图像上表现出一定的鲁棒性。     

基于双重自注意力机制的人脸图像修复

人脸图像修复旨在修复输入人脸图像中的缺失区域,生成令人满意的高质量修复结果.然而当存在大面积缺失时,直接修复缺失人脸图像十分困难,此时修复网络的全局上下文信息感知能力是影响修复结果的关键.鉴于此,本文提出了软硬注意力相结合的双重自注意力模块.该模块通过全局相似度计算来获得软硬两种注意力特征,之后对两种注意力特征进行自适应融合,进而提高修复网络对全局上下文信息的感知能力.此外,本文进一步提出了多尺度生成对抗网络以加强对修复结果的监督,促使修复网络生成更高质量的修复结果.实验结果表明,本文方法在定量和定性评测上均优于五种先进的对比方法.     

结合注意力机制和卷积神经网络的X射线焊缝缺陷检测

焊接是一种重要的连接技术,但是焊缝缺陷会直接影响焊接结构的性能和使用寿命。焊缝缺陷的种类和特征的多样性增加了缺陷检测的复杂性。首先,提出一种新颖的并行残差注意力模块,在通道和空间维度上充分利用全局平均池化和全局最大池化来捕获全局特征,并与输入特征相乘,自适应的选择缺陷特征,显著提升了网络模型的特征表达能力。其次,针对焊缝缺陷长宽比悬殊的问题,利用注意力机制指导锚框自学习图像特征,预测锚框的位置和形状,围绕缺陷区域自适应生成非均匀分布的任意形状的感兴趣区域。最后,设计了端到端的由注意力引导感知的深度学习网络模型。为验证所提模型的有效性,在包含3 403张图像(其中1 001张有缺陷)的X射线焊缝数据集上,通过定性的分析和定量的对比。实验结果表明：检测指标平均精度均值(mean average precision, mAP)达到了66.74%,与原算法相比提升了5.78%,平均交并比(mean intersection over union, mIoU)提升了7.21%,基本满足对焊缝缺陷的高精度检测。     

基于级联卷积神经网络的人脸特征点识别算法实现

针对在有冗余图像信息干扰下进行人脸有效特征点提取时精度不高的问题,提出了基于级联卷积神经网络的人脸特征点检测算法.在该算法中:输入层读入规则化的原始图像,神经元提取图像的局部特征;池化层进行局部平均和降采样操作,对卷积结果降低维度;卷积层和池化层分布连接,迭代训练,输出特征点检测结果.该算法采用Python语言编程实现,在人脸数据集进行仿真实验,结果表明该算法对人脸特征点有较高的识别率.