用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

基于DenseNet的人脸图像情绪识别研究

针对人脸情绪识别类内差异大,类间差异小的特点,结合学生人脸图像的线上课堂情绪识别的场景,提出多尺度空洞卷积模块提取不同空间尺度特征的稠密深度神经网络模型,实现自然场景下学生人脸图像识别.该模型主要由多尺度空洞卷积和DenseNet神经网络两个子网络组成,其中多尺度空洞卷积由不同空洞率的四分支网络提取不同尺度特征,空洞卷积减小特征图尺寸,减少DenseNet内存资源占用;最后在DenseNet网络中结合Adam优化器和中心损失函数.使用稠密网络的旁路连接,加强情绪特征传递和复用.研究结果表明：基于稠密深度神经网络的情绪识别网络模型能够有效提高情绪分类的准确率,模型对预处理后的FER2013+数据集识别准确率达到93.99%,可为线上教学反馈提供技术支持.     

基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法

地理信息数据具有不同分辨率、不同精度、不同覆盖范围等多尺度特征,在应用中往往需要同时具备高光谱分辨率和高空间分辨率两种信息的图像.为提高多光谱图像和全色图像融合的准确性,提出了基于卷积神经网络的多光谱与全色遥感图像融合算法.首先,对训练集内图像进行预处理,构建适用于本算法的图像数据集;然后,拓展卷积神经网络卷积层,提高...     

基于卷积神经网络的轿车车型精细识别方法

在复杂交通场景中,公安和交管部门对车型识别的实时性和精度提出了更高要求。针对当前假牌、套牌、无牌车辆处理占用大量警力、检索效率低下、非智能化等一系列问题,提出了一种基于GoogleNet深度卷积神经网络的车型精细识别方法,设计了合理的卷积神经网络滤波器大小和数目,优选了激活函数和车型识别分类器,构建了一个新的卷积神经网络轿车车型精细识别模型框架。实验结果表明,在车型精细识别测试中,所提出模型的识别率达到了97%,较原始GoogleNet模型有较大提升,而且,新模型有效地减少了训练参数的数量,降低了模型的存储空间。车型精细识别技术可应用于智能交通管理领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法

为利用多尺度信息重建超分辨率图像,提出多尺度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法。算法利用不同尺度的卷积核提取图像特征,为图像重建提供不同大小的邻域信息;用瓶颈层融合多尺度特征图,增强网络非线性表示能力,降低中间层输出的维数,提高图像的超分辨率重建性能。多个测试集上的实验结果表明,多尺度卷积神经网络算法优于现有的单幅图像超分辨率方法。     

改进卷积神经网络在腺癌病理图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络(CNN)稀疏的网络结构无法保留全连接网络密集计算的高效性和在实验过程中卷积特征利用率低造成的分类结果不准确或收敛速度较慢的问题,提出了一种基于CNN的多尺度方法结合反卷积网络的特征提取算法(MSDCNN)并对腺癌病理图像进行分类。首先,利用反卷积操作实现不同尺度特征的融合,然后利用Inception结构不同尺度卷积核提取多尺度特征,最后通过Softmax方法对图像进行分类。在腺癌病理细胞图像进行的分类实验结果表明,在最后的卷积特征尺度相同的情况下,MSDCNN算法比传统的CNN算法分类精度提高了约14%,比同样基于多尺度特征的融合网络模型方法分类精度提高了约1.2%。     

基于双通道特征自适应融合的红外行为识别方法

针对现有行为识别算法在红外视频中表现不佳的问题,提出一种基于双通道特征自适应融合的红外行为识别算法.在该方法中,2个通道提取的特征分别是改进的密集轨迹特征和光流卷积神经网络特征.改进的密集轨迹特征是在原始密集轨迹特征中加入灰度值权重,强调红外视频的成像特征;光流卷积神经网络特征是在原始视频对应的光流图序列中提取的,该特征具有较强的全局描述能力.通过自适应融合模型将2个通道特征的概率输出进行自适应融合,得到最终识别结果.实验结果表明,在现有红外行为识别数据集上,该算法有效地提高了识别准确率.     

基于多尺度时序交互的第一人称行为识别方法

对于第一人称行为识别任务,现有方法大多使用了目标边界框和人眼视线数据等非行为类别标签对深度神经网络进行辅助监督,以使其关注视频中手部及其交互物体所在区域。这既需要更多的人工标注数据,又使得视频特征的提取过程变得更为复杂。针对该问题,提出了一种多尺度时序交互模块,通过不同尺度的3D时序卷积使2D神经网络提取的视频帧特征进行时序交互,从而使得单一视频帧的特征融合其近邻帧的特征。在只需行为类别标签作监督的情况下,多尺度时序交互能够促使网络更加关注第一人称视频中手部及其交互物体所在区域。实验结果表明,提出的方法在识别准确率优于现有第一人称行为识别方法。     

基于多尺度特征提取的图像语义分割

指出了基于深度学习的图像语义分割中,如何充分利用图像上下文信息以达到更好的分割效果,是当前图像语义分割研究的关键问题.为解决这一问题,提出了一种基于多尺度特征提取的图像语义分割方法,通过构建深层卷积神经网络,并利用不同尺度图像作为网络的输入来提取不同尺度图像的特征,最后经过特征融合得到了分割图.在公开数据集Stanford background dataset 8类数据集上进行训练和验证,实验结果达到了84.33%的准确率.实验表明:通过提取和融合多尺度特征,可以达到更好的图像语义分割效果.     

融合Multi-scale CNN和Bi-LSTM的人脸表情识别研究

为了有效改善现有人脸表情识别模型中存在信息丢失严重、特征信息之间联系不密切的问题,提出一种融合多尺度卷积神经网络(Multi-scale CNN)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)的模型.Bi-LSTM可以增强特征信息间的联系与信息的维持,在Multi-scale CNN中通过不同尺度的卷积核可以提取到更加丰富的特征信息,并通过加入批标准化(BN)层与特征融合处理,从而加快网络的收敛速度,有利于特征信息的重利用,再将两者提取到的特征信息进行融合,最后将改进的正则化方法应用到目标函数中,减小网络复杂度和过拟合.在JAFFE和FER-2013公开数据集上进行实验,准确率分别达到了95.455％和74.115％,由此证明所提算法的有效性和先进性.     

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.     

基于生理信号的情感计算研究综述

近年来,深度神经网络应用于脑电情感识别并取得了比传统算法更好的性能,但是卷积神经网络存在对于物体空间关系识别和物体旋转后的特征识别能力较弱、池化操作会丢失大量有价值的信息以及无法描述脑电信号不同通道间的内在联系等缺点。为了克服上述缺点,文章提出了基于注意力路由胶囊网络的多通道脑电情感识别模型(AR-CapsNet),将注意力路由和胶囊激活引入脑电信号情感识别模型中。与传统的胶囊网络脑电情感模型相比,AR-CapsNet模型在保持空间信息的同时,快速地进行前向传递。最后,在数据集DEAP上,将AR-CapsNet模型与机器学习模型、其他深度学习模型(动态图卷积神经网络、四维卷积递归神经网络和传统胶囊网络等)进行了情感识别准确率实验;与多层级特征引导的胶囊网络进行参数量和训练时间对比实验。实验结果表明：(1)与其他模型相比,AR-CapsNet模型有更高的识别精度,在效价、唤醒和主导上的平均识别准确率分别为99.46%、98.45% 和99.54%;(2)与目前性能较好的胶囊网络脑电情感识别模型(多层级特征引导的胶囊网络)相比,AR-CapsNet模型使用了更少的总参数量,降低了脑电信号情感识别的复杂度。

     

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

针对卷积神经网络特征提取不够充分且识别率低等问题,提出了一种多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先,为了增加网络的宽度和深度,在网络中引入Inception结构来提取特征的多样性;然后,将提取到的高层次特征与低层次特征进行融合,利用池化层的特征,将融合后的特征送入全连接层,对其特征进行融合处理来增加网络的非线性表达,使网络学习到的特征更加丰富;最后,输出层经过Softmax分类器对表情进行分类,在公开数据集FER2013和CK+上进行实验,并且对实验结果进行分析。实验结果表明:改进后的网络结构在FER2013和CK+数据集的面部表情上,识别率分别提高了0.06%和2.25%。所提方法在人脸表情识别中对卷积神经网络设置和参数配置方面具有参考价值。     

基于一维卷积循环神经网络的雷达辐射源信号识别

针对人工提取雷达辐射源信号特征不完备、时效性低等问题,提出一种基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的识别方法.首先,提取信号的模糊函数主脊并进行去噪处理;其次,利用一维卷积神经网络学习模糊函数主脊的内在抽象特征;然后引入双向门控循环单元对一维卷积神经网络提取到的特征进行再处理;最后,将特征映射到特征空间并通过Softmax分类器进行分类识别.实验结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能保持99.67%的识别率,即使在-6 dB环境中识别率仍能达到90%左右,证实了该方法的有效性和在低信噪比下的稳定性.     

基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测

提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络。首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位。然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式(local binary patterns, LBP)特征。最后,利用设计的疲劳表情识别网络对获取的两种传统特征进行信息融合以及疲劳表情识别。结果表明,提出的方法具有较高准确率,能够适应驾驶室内不同光照条件的场景,具有较强的鲁棒性。     

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络的人体活动识别方法

针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型(convolutional neural network-bidirectional long short term memory network,CNN-BiLSTM)进行...     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

基于卷积神经网络的无人机识别方法仿真研究

为了提高卷积神经网络(CNN)的泛化性和鲁棒性,改善无人机航行时识别目标图像的精度,提出了一种CNN与概率神经网络(PNN)相结合的混合模型。利用CNN提取多层图像表示,使用PNN提取特征对图像进行分类以替代CNN内部的BP神经网络,采用均方差和降梯度法训练模型,通过将预处理的图像传输到CNN-PNN模型,对图像纹理和轮廓进行分类识别,并将此模型的仿真结果与卷积神经网络模型、卷积神经网络-支持向量机模型的结果进行对比。仿真结果表明,与其他两种模型相比,CNN-PNN模型具有更好的精准度,识别率高达96.30%。因此,CNN-PNN模型能够快速有效地识别图像,准确度和实时性较高,在图像识别等方面具有很好的应用前景。