基于改进LeNet-5的街景门牌号码识别方法

以真实场景中拍摄的街景门牌号码图像数据集SVHN为研究对象,将卷积神经网络与支持向量机相结合,提出了一种基于改进LeNet-5的街景门牌号码快速识别方法.该方法首先对数据进行图像增强预处理,突出有效特征;然后,省去基本LeNet-5中的第3卷积层,并用SVM分类器代替最后输出层中的Softmax分类器,以简化网络结构的同时提高分类效率.在国际公开的SVHN数据集的实验结果表明,改进LeNet-5可以有效识别街景门牌号码,7h便可训练得出结构稳定的网络识别模型,识别率达到90.35%,提高了算法的综合效率.     

深层卷积神经网络在车标分类上的应用

在目标不够清晰的视频中采集车标样本,通过加噪的方式扩充了样本量,设计3层卷积神经网络,寻求合适的参数,从训练样本中提取特征,充分利用了训练样本提供的信息进行模型训练和分类.实验结果证明该方法在光照变化和噪声污染的情况下仍能保持较高的准确率,能适应恶劣环境,在自有数据集上分类准确率高达99.06%.     

基于二级改进LeNet-5的交通标志识别算法

以真实场景中拍摄的交通标志图像数据集GTSRB为研究对象,将卷积神经网络与支持向量机相结合,提出一种基于二级改进LeNet-5的交通标志识别算法。该算法首先根据识别系统的实时性要求,对原始LeNet-5结构进行改进;然后用裁剪、灰度化、图像增强和尺寸归一化等操作对原始图像进行预处理,得到32×32的感兴趣区域;接下来,利用数据集GTSRB训练出一个二级改进LeNet-5,其中第一级改进LeNet-5将感兴趣区域中包含的交通标志粗分为6类,第二级改进LeNet-5对粗分类结果进行细分类,识别出交通标志所属的最终类别。实验结果表明,基于二级改进LeNet-5交通标志识别算法因网络模型能够提取交通标志的多尺度特征,识别正确率可达91.76%。     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

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。     

一种高光谱遥感影像的三维卷积神经网络语义分割方法

高光谱图像具有丰富的光谱信息和空间信息,综合运用空间特征和光谱特征是提高高光谱图像分类精度的关键.针对传统二维的卷积神经网络无法充分利用高光谱丰富光谱信息的问题,设计一种基于三维卷积神经网络(Three-dimensional convolutional neural network, 3D-CNN)的深度卷积编解码网络,将三维卷积神经网络引入编码结构,同时提取光谱和空间特征,并且在池化层引入池化索引策略;解码部分利用最大池化索引上采样操作.两个高光谱遥感影像公开数据集的分类实验结果表明,实现了高光谱的空间和光谱特征的融合提取,较基于2D-CNN的分类方法能够获得更高的分类精度.     

基于改进LeNet-5模型的手写体中文识别

手写体中文的自动识别是中文文档数字化的前提和基础,由于中文字符数目繁多、相似性强、字体种类繁多、书写随意、缺乏统一规范等原因,一直是计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题.为解决这一难题,提出了一种基于卷积神经网络的手写体中文识别方法.在经典LeNet-5网络模型的基础上进行改进,提出了一种LeNet-Ⅱ模型.利用改进的Inception模块和空洞卷积,设计了一种并行的双路卷积神经网络结构;两路分支可分别提取手写中文图像中不同尺度的特征,获得多个尺度的特征图像;通过对其进行特征融合,可以达到丰富特征图像多样性、提升识别准确率的目的;最后经过全连接层进行分类.利用经典手写体中文数据集进行训练,利用该模型实现了3 755类手写体中文字符及相关文本的自动识别.实验结果表明,基于改进LeNet-5模型的手写体中文识别方法,在同一训练数据集上的收敛速度和识别准确率明显优于经典LeNet-5模型,对经典数据集的识别准确率可以达到95.21%,也高于其他传统算法;此外,对4幅手写体中文文本的平均识别准确率达到97.30%,超出了人类表现,取得了理想的实际效果.     

一种运动想象异步BCI的空闲状态检测方法

提出一种利用特殊运动想象训练样本与有限的空闲状态训练样本进行训练的方法,采用公共空间频率模式算法与功率谱密度算法分别提取样本的空域与频域上的特征.利用贝叶斯线性判别方法进行分类,设计出一种适用于异步脑-机接口(BCI)的具有两级分类结构的分类器.实验结果表明:该方法对包含空闲状态的脑电信号具有较好的分类效果;在利用较少电极的情况下,测试集样本的分类结果的正确率和均方误差分别为77.62%和0.495.     

多尺度区域特征的细粒度分类算法研究

为了避免复杂背景对精细目标分类的影响,充分利用卷积神经网络提取的目标全局和局部信息进行细粒度任务的研究,提出了一种多尺度区域特征的细粒度目标检测与分类算法.该方法先使用FASTER-RCNN框架训练3个尺度区域的卷积模型进行多尺度目标区域定位,对定位的结果进行包围盒约束和海伦约束以优化提高定位的精确度,然后将提取多个尺度区域的特征进行组合,并用支持向量机训练细粒度分类器.在Caltech-UCSD鸟类数据集和Comp Cars车型数据集上进行实验测试.实验结果表明该算法在Caltech-UCSD鸟类数据集的分类正确率达到82. 8%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了7. 5%,比基于部件的分类方法提高了8. 9%;在Comp Cars车型数据集的分类正确率达到93. 5%,比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了8. 3%,比最优的Google Net精细目标分类算法提高了2. 3%,验证了该算法的有效性.     

采用ACGAN及多特征融合的 高光谱遥感图像分类

为解决标记样本缺乏、提升分类精度及增强模型容错性等问题,提出一种基于辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的分类方法.首先,将预训练的ACGAN模型作为光谱特征提取器,采用局部二值模式(LBP)算法提取图像的纹理特征;然后,融合光谱特征和纹理特征,由卷积神经网络(CNN)进行分类.在2个广泛使用的数据集上进行实验,结果表明:相较于其他方法,文中方法可显著提高分类精度.     

Markedness and its Interpretation in Language Use

Language markedness is a common phenomenon in languages, and is reflected from hearing, vision and sense, i.e. the variation in the three aspects such as phonology, morphology and semantics. This paper focuses on the interpretation of markedness in language use following the three perspectives, i.e. pragmatic interpretation, psychological interpretation and cognitive interpretation, with an aim to define the function of markedness.     

Features of Women's language

Language is a means of verbal communication. People use language to communicate with each other. In the society, no two speakers are exactly alike in the way of speaking. Some differences are due to age, gender, statue and personality. Above all, gender is one of the obvious reasons. The writer of this paper tries to describe the features of women＇s language from these perspectives： pronunciation, intonation, diction, subjects, grammar and discourse. From the discussion of the features of women＇s language, more attention should be paid to language use in social context. What＇s more, the linguistic phenomena in a speaking community can be understood more thoroughly.     

低渗透非均质砂岩油藏启动压力梯度研究

理论推导与室内实验相结合,建立了低渗透非均质砂岩油藏启动压力梯度确定方法。首先借助油藏流场与电场相似的原理,推导了非均质砂岩油藏启动压力梯度计算公式。其次基于稳定流实验方法,建立了非均质砂岩油藏启动压力梯度测试方法。结果表明:低渗透非均质砂岩油藏的启动压力梯度确定遵循两个等效原则。平面非均质油藏的启动压力梯度等于各级渗透率段的启动压力梯度关于长度的加权平均;纵向非均质油藏的启动压力梯度等于各渗透率层的启动压力梯度关于渗透率与渗流面积乘积的加权平均。研究成果可用于有效指导低渗透非均质砂岩油藏的合理井距确定,促进该类油藏的高效开发。     

On Tragic Consciousness In The Works By Ernest Hemingway

As an American modern novelist who were famous in the literary world, Hemingway was not a person who always followed the trend but a sharp observer. At the same time, he was a tragedy maestro, he paid great attention on existence, fate and end-result. The dramatis personae's tragedy of his works was an extreme limit by all means tragedy on the meaning of fearless challenge that failed. The beauty of tragedy was not produced on the destruction of life, but now this kind of value was in the impact activity. They performed for the reader about the tragedy on challenging for the limit and the death.     

Achieving Unusual States of Matter Under High Pressure

正The periodicity of the elements and the non-reactivity of the inner-shell electrons are two related principles of chemistry,rooted in the atomic shell structure.Within compounds,Group I elements,for example,invariably assume the+1 oxidation state,and their chemical properties differ completely from those of the p-block elements.These general rules govern our understanding of chemical structures and reactions.Using first principles calcula-     

Exchange-Correlation and Electronic Excitation Energies from Pairing Matrix Fluctuations

We have developed an adiabatic connection to formulate the ground-state exchange-correlation energy in terms of pairing matrix linear fluctuations.This formulation of the exchange-correlation energy opens a new channel for density functional approximations based on the many-body perturbation theory.We illustrate the potential of such approaches with an approximation based on the particle-particle Random Phase Approximation(pp-RPA).This re-     

Density Functional Theory for the Response of Periodic Systems to Electric Fields Based on the Vector Potential Approach

正The electronic and nuclear(structural/vibrational)response of 1D-3D nanoscale systems to electric fields gives rise to a host of optical,mechanical,spectral,etc.properties that are of high theoretical and applied interest.Due to the computational difficulty of treating such large systems it is convenient to model them as infinite and periodic(at least,in first approximation).The fundamental theoretical/computational problem in doing so is that     

Call for Papers

<正>"The Journal of Shanghai Normal University:Mathematics"is published by Shanghai Normal University as regular issues of The Journal of Shanghai Normal University each year from 2014 in English.The editors-in-chief of the issues are professors Yuhao Cong and Maoan Han.The Journal of Shanghai Normal University was started in 1958 with     

Journal of Donghua University ( English Edition) Contents of Volume 31

正~~     

Brief Introduction to “Journal of Jilin University( Science Edition) ”

<正>"Journal of Jilin University(Science Edition)"is a comprehensive academic journal in the fields of science sponsored by Jilin University and administrated by the Ministry of Education of the Peoples Republic of China.The journal started publication in 1955.The original name at starting publication was"Journal of Natural Science of Northeast People University",which was changed into"Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Jilinensis"in 1958 owing to the name change of the university.The present journal name has