基于卷积神经网络的掌纹识别方法

为避免在处理掌纹识别时人工提取掌纹特征,提出使用卷积神经网络(CNN)来处理掌纹识别问题。首先根据掌纹的几何形状特点进行预处理,切割出掌纹的感兴趣区域(ROI);然后将感兴趣区域进行归一化并组成一个二维矩阵作为卷积神经网络的输入;再使用批量随机梯度下降算法对网络进行训练,得到最优的网络参数;最后对测试掌纹进行分类识别,分类器使用Softmax。应用于香港理工大学掌纹数据库(v2)的掌纹识别率达到99.15%,单张掌纹的识别时间小于0.01 s,验证了方法的有效性。     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

基于多路卷积神经网络的手势识别方法

为提高利用表面肌电信号(sEMG:Surface Electromyography)进行手势识别的准确率并解决其受不同提取特征影响的问题,提出了一种基于多路卷积神经网络(MB-CNN:Multi-Branch Convolutional Neural Networks)的手势识别方法.首先,使用MYO手环采集8种不同手...     

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。     

基于卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法

为了提升说话人识别技术在复杂噪声环境下的识别性能,提出了一种基于高斯均值矩阵和卷积神经网络的鲁棒性说话人识别方法,应用于纯净语音训练出的模型上测试含噪语音的场景.其中高斯均值矩阵是采用最大后验概率(MAP)对传统的梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征进行自适应操作得到的,这一操作增加了帧与帧之间的关联性,使特征携带更丰富的说话人身份信息.同时采用卷积神经网络进一步对帧层面的信息进行对准,并从数据中学习到更有利于说话人识别的特征表示,从而提升说话人识别的鲁棒性.实验结果表明在Libri语音数据集上,所提出方法的鲁棒性优于GMM-UBM和GSV-SVM算法.     

基于卷积神经网络的γ放射性核素识别方法

快速、准确的放射性核素识别可有效地对放射性危险源进行及时的监测预警,对保护人们远离放射源的威胁具有重要意义。该文基于卷积神经网络研究了放射性核素γ能谱的识别。通过溴化镧能谱仪采集16种放射性核素的γ能谱数据,并通过改变放射性核素γ能谱的计数和能谱漂移程度,创建生成大量单核素和双核素γ能谱训练数据,利用自搭建的卷积神经网络开展放射性核素识别模型训练。实验采集其中9种核素及其双核素的混合能谱对核素识别模型开展验证,结果表明：在剂量率约为0.5μSv/h、测量采集时间为60 s时,模型的识别准确率可达92.63%,满足在低剂量率下对放射性核素进行快速识别筛查的需求。     

基于多特征与卷积神经网络的人脸表情识别

提出一种多特征与卷积神经网络相结合的人脸表情识别方法。先对人脸表情图像进行预处理,根据人脸面部"三庭五眼"的特征和人脸的几何模型对图像进行裁剪,采用双三次插值法对图像进行缩放。然后提取样本的局部方向模式、二维离散小波变换、Sobel算子三种特征。将这三种特征以三通道图像的形式输入卷积神经网络中进行自适应融合,融合后的特征通过Softmax层进行分类。在CK+数据库的识别率为99.51%,在RAF-DB的识别率为72.1%,识别率都有所提升,验证了所提方法的有效性。     

基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别技术

在多光谱掌纹图像采集设备研发的基础上,提出一种基于卷积神经网络的多光谱掌纹识别方法.该方法使用ResNet-18网络对掌纹图像进行特征提取,应用特征级融合方法并将融合后的特征送入SVM分类器中进行决策.实验结果表明,所提出的多光谱掌纹识别方法可以有效提升掌纹图像特征判别效率,相比于单光谱方法和传统的神经网络算法具有更高...     

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。     

面向螺丝锁附序列的多分辨率融合卷积神经网络

为了准确识别螺丝锁附是否发生故障和具体故障类型,提出了一种多分辨率融合卷积神经网络。使用原始序列数据作为输入以提高识别速度和精度;为了提取多尺度特征,分别在分辨率(数据长度)为4 000、2 000和1 000的特征向量上进行一维卷积运算;在Fusion层通过上采样、下采样和1×1卷积等策略,将各分辨率特征向量融合得到3组新特征向量,使得该网络能够获得锁附序列的整体和局部特征信息;在输出层使用类别加权交叉熵(CWCE)损失,通过为损失函数设置惩罚系数来加大对样本较少类别的惩罚力度,缓解了各类别数据不平衡的问题。收集了3 149条螺丝锁附序列,并在该数据集上进行了实验,结果表明:在6分类实验中,所提方法的准确率为96.00%,宏F1为93.93%,均高于其他方法;在2分类实验中,所提方法的准确率为99.36%,CWCE损失的有效性得到了验证;所提方法能够有效地判别锁附故障,并具有较好的实时性。     

基于卷积神经网络的带遮蔽人脸识别

基于卷积神经网络Inception-ResNet-v1模型进行训练与学习,实现了在添加遮挡干扰因素下的人脸识别。将图像嵌入到d维度的欧几里得空间,采用Triplet Loss作为损失函数,直接学习特征间的可分性。选取LFW(labeled faces in wild)数据集和摄像头采集的人脸图片制作训练集和测试集。结果表明,模型在眼部被遮挡的情况下识别率为98. 8%,在嘴部被遮挡的情况下识别率为98. 6%,在眼部和嘴部同时被遮挡的情况下识别率为96. 9%。模型在遮挡率为20%～30%时,识别率能够达到98. 2%。从实验结果可以得出,模型在一定遮挡的情况下能得到较好的识别效果。     

基于卷积神经网络的食品图像识别

针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差、运行效率差和卷积神经网络识别相似食品图像难度大等问题, 提出了一种新的食品图像识别模型ChinaFood-CNN, 以实现对食物的精准分类; 在多分类损失函数SoftmaxWithLoss的基础上, 针对食品图像类间相似性大的问题, 提出了最大类间距损失函数(MCSWithLoss), 以增大相似类之间的距离, 实现相似类的区分; 针对随机选取样本时的训练集冗余问题, 在网络模型训练时使用负样本选择算法.实验结果表明:ChinaFood-CNN模型对食品图像的识别准确率达69.2%, 分别比AlexNet、VGG16、ResNet模型提升了17.6%、16.8%和3.6%.     

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.     

基于深度卷积神经网络的手写哈萨克文字母识别方法

利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法(DCNN-KLR),成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。 与传统的方法(SVM+HOG)相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别率。在5708个数据样本上进行训练和测试,将样本分为33类和100类,正确识别率分别达到93.29%和92.38%。     

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.     

基于改进卷积神经网络及SVM的手写数字识别方法

手写数字识别在数据的自动读取、银行支票识别、邮政编码自动识别等领域有重要的实际应用价值.为了提高手写数字识别的准确率,提出一种将卷积神经网络与批量归一化(BN)网络结合来提取手写数字图片特征、并用支持向量机(SVM)进行分类的手写数字识别方法.经实验验证,所提出的手写数字识别方法准确率达到99.6％,相比于Vgg-16、Xception等改进卷积网络的识别准确率有较大的提高.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

基于轻量型卷积神经网络的交通标志识别

针对卷积神经网络在交通标志识别实时性不好,对设备硬件要求过高的缺点,提出了一种具有实时性,高精度的基于轻量型卷积神经网络的改进网络。一方面引入深度可分离卷积和激活函数Mish,加快网络的训练和识别速度,降低对硬件设备的要求;另一方面通过对网络架构及层次的改进,同时合理改变卷积核的大小和数目,加强图片特征的表达与传递。在BelgiumTSC交通标志数据集上的实验结果表明,改进后网络明显提高了网络训练速度,同时识别精度也略高于原网络,验证了改进方法的有效性。通过与其他模型相比,该模型能够更快速准确完成交通标志识别任务,验证了该方法的可行性。     

基于卷积神经网络的钳剪工具痕迹识别

钳剪工具痕迹识别对法庭审判和侦查破案有着重要的参考价值,是物证分析识别的重要组成部分。针对该类工具种类繁多,现场痕迹复杂多样的特点,本文提出了一种基于卷积神经网络识别的钳剪痕迹分析方法。使用断线钳、线缆钳等10类常用钳剪工具,采集制作了300枚钳剪样本,在此基础上对特征区域进行录制,共200余段视频,提取钳剪痕迹特征图像共120 000张。提出TpsNet,以钳剪断头的侧面图片为识别分类对象,通过图片的分类实现对钳剪痕迹的分析识别。结果表明,TpsNet模型在钳剪痕迹数据集上的分类精度达到97.56 %,可作为钳剪痕迹分析与识别的重要依据。     

一种基于卷积神经网络的雷达干扰识别算法

干扰识别是雷达抗干扰的前提,但是基于特征参数的识别方法受噪声影响大,且参数的特征提取只是发生在某一脉冲重复周期内,难以识别一些具有时序关系的干扰信号.然而利用特征去识别干扰的思路是可行的,据此,本文提出一种利用两个卷积神经网络级联的干扰类型判别方法,此方法基于信号的伪Wigner-Ville分布,分别利用单周期时频图像完成干扰预分类,多周期合成时频图像完成干扰细分类,实现了8种典型干扰样式的识别,尤其适用于拖引干扰的识别.实验结果表明,在本文生成的数据集上,8种干扰的平均识别正确率达到了98%以上.