基于混合神经网络的脑电时空特征情感分类

提出一种脑电图（electroencephalograph,简称EEG）数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络（CASC_CNN_LSTM）与级联卷积-卷积神经网络（CASC_CNN_CNN）这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASC_CNN_LSTM和CASC_CNN_CNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中.     

面向运动想象脑电图识别的镜卷积神经网络

目的 脑电图（electroencephalogram,EEG）是一种灵活、无创、非侵入式的大脑监测方法,广泛应用于运动想象脑机接口系统中,运动想象脑电图识别精度是决定系统性能的关键因素。然而由于脑电图采集时间长、个体差异大等原因,导致单个受试者可用于模型训练的样本数量少,严重影响了卷积神经网络在脑电图识别任务中的表现。为此,本文提出一种镜卷积神经网络（mirror convolutional neural network,MCNN）模型,使用集成学习与数据扩增方法提高运动想象脑电图识别精度。方法 在训练阶段,基于源脑电通过互换左右侧脑电通道构造镜像脑电,并与源脑电一起用于源卷积网络训练,有效扩增了训练样本;在预测阶段,复制已训练源卷积网络作为镜像卷积网络,将测试集中的源脑电输入源卷积网络,构造的镜像脑电输入镜像卷积网络,集成源卷积网络与镜像卷积网络输出的类别预测概率,形成最终类别预测。结果 为了验证模型的有效性和通用性,基于3种不同运动想象脑电图识别卷积网络模型分别构造镜卷积网络,并在第4届脑机接口大赛2a与2b数据集上进行实验验证。实验结果与原始模型相比,运动想象四分类和二分类准确率分别平均提高了4.83%和4.61%,显著提高了识别精度。结论 本文面向运动想象脑电图识别,提出了镜卷积神经网络模型,通过集成学习与数据扩增方法提高运动想象识别精度,有效改善了运动想象脑机接口性能。     

基于双卷积神经网络融合的注意力训练研究

学生的学习情况与其课堂注意力状态密切相关。为了探寻注意力训练能否提高课堂注意力,对10名在校学生进行了α音乐训练,并收集了训练前后的非注意和注意状态的脑电（Electroence-phalogram,EEG）信号进行对比研究。由于EEG信号本质上是动态的,且具有低信噪比和高冗余度的特性,为避免直接通过神经网络识别EEG信号效果差的问题,提取了信号的样本熵（Sample entropy,SampEn）、各个波段的能量和能量比共11个特征,并将这些特征进行融合转化为多特征图像,作为神经网络模型的输入。此外,将AlexNet和VGG11两个网络模型进行加权融合构成双卷积神经网络,进一步提高了图像分类性能。结果表明,与单个模型相比,双卷积神经网络融合模型的性能更佳,其识别准确率最高可达到97.53%。研究发现,经过α音乐训练,受试者的脑电特征与此前相比有显著性差异,且网络模型的分类准确率比训练前提高了4%,说明本文所提的α音乐训练能够提高健康学生的注意力水平。     

新型LeNet-FC卷积神经网络模型算法的研究

针对已有的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在人脸识别训练中出现过拟合、收敛速度慢以及识别准确率不高的问题，提出了新型的LeNet-FC卷积神经网络模型。通过增加网络层、缩小卷积核等结构改进以及采用优化的对数-修正线性单元（Logarithmic Rectified Linear Unit，L_ReLU）激活函数，该模型在人脸识别训练的准确率达到了99.85%。同时基于LeNet-FC卷积神经网络模型设计了一个人脸识别系统。该系统在ORL人脸库的仿真测试实验中识别准确率达到了96%。     

基于脑电时频空多域特征融合的情感识别研究

传统基于脑电信号（electroencephalogram,EEG）的情感识别主要采用单一的脑电特征提取方法,为了充分利用EEG中蕴含的丰富信息,提出一种多域特征融合的脑电情感识别新方法。提取了EEG的时域、频域和空域特征,将三域特征进行融合作为情感识别模型的输入。首先计算不同时间窗EEG信号的alpha、beta、gamma三个频段功率谱密度,并结合脑电电极空间信息构成EEG图片,然后利用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory network,BLSTM）构建CNN-BLSTM情感识别模型,分别对时、频、空三域特征进行学习。在SEED数据集对该方法进行验证,结果表明该方法能有效提高情感识别精度,平均识别准确率达96.25%。     

基于语义DCNN特征融合的细粒度车型识别模型

针对深度卷积神经网络模型缺乏对语义信息的表征能力,而细粒度视觉识别中种类间视觉差异微小且多集中在关键的语义部位的问题,提出基于语义信息融合的深度卷积神经网络模型及细粒度车型识别模型.该模型由定位网络和识别网络组成,通过定位网络FasterRCNN获取车辆目标及各语义部件的具体位置;借助识别网络提取目标车辆及各语义部件的特征,再使用小核卷积实现特征拼接和融合;最后经过深层神经网络得到最终识别结果.实验结果表明,文中模型在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为78.74%,高于VGG网络13.39%;在斯坦福cars-197数据集的识别准确率为85.94%,其迁移学习模型在BMVC car-types数据集的识别准确率为98.27%,比该数据集目前最好的识别效果提高3.77%;该模型避免了细粒度车型识别对于车辆目标及语义部件位置的依赖,并具有较高的识别准确率及通用性.     

基于轻量级深度神经网络的环境声音识别

针对传统卷积神经网络（CNN）模型存在大量冗余参数的问题，提出了两个基于SqueezeNet核心结构Fire模块的轻量级网络模型Fnet1和Fnet2。之后结合移动端分布式数据采集和处理的特点，在Fnet2模型基础上，依据Dempster-Shafer（D-S）证据理论将Fnet2与深度神经网络（DNN）融合，提出新的网络模型FnetDNN。首先，建立一个具有四层卷积层的神经网络Cent作为基准，以梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征输入来对比分析Fnet1、Fnet2和Cent的网络结构特点、计算量、卷积核参数数量及识别准确率，结论是Fnet1仅使用Cnet参数数量的10.3%就可达到86.7%的分类准确率；然后，将MFCC与全局特征向量输入到FnetDNN模型中，使得该模型的识别准确率提高到了94.4%。实验结果表明，Fnet网络模型不仅可以压缩冗余参数，还可以与其他网络相融合，具备模型扩展能力。     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

结合卷积神经网络与OpenCV的人脸表情识别

针对实时人脸表情识别模型训练慢、识别速度慢的问题,提出一种OpenCV和卷积神经网络结合进行实时表情识别的方法。人脸表情是多个局部区域特征的集合,而卷积神经网络提取出的特征能更多地关注局部,因此采取卷积神经网络的方式进行模型的训练。所提网络在全连接层中加入了Dropout,能有效预防过拟合现象的发生,并且提升模型泛化能力。实验结果表明此模型的可行性,在fer2013数据集上的准确率达到71.6%。基于以上方法再结合OpenCV构建一个实时表情识别系统,系统实时识别表情的速度为0.4s。所构建的系统相比于现有的其他系统,具有训练速度较快、准确率较高、识别速度较快等优点。     

基于改进卷积神经网络的交通标志识别方法

针对传统卷积神经网络时间成本高的不足,对卷积神经网络进行了改进,减少其卷积核的数量,增加池化方式.为解决真实场景中自动驾驶系统和辅助驾驶系统中的道路交通标志识别问题,将改进的卷积神经网络运用到道路交通标志识别当中,以达到在较短时间内识别出交通标志的目的.以图形数据集GTRSB实景交通标志图像数据作为样本,用改进的卷积神经网络对实景交通标志进行识别,其识别总体准确率达到98.38%.实验结果表明,本方法可以在保持较高识别准确率的同时减少其识别的时间.     

改进DBNet与CRNN的面标识别方法

为解决板坯喷涂面标实时识别问题，构建文本检测和识别模型。改进可微二值化算法网络，引入高效通道注意力模块SENet,进行自适应空间特征融合(ASFF),增强特征金字塔预测多尺度目标的能力。识别模型改进卷积递归神经网络的VGG网络，将卷积与循环神经网络联合训练。实验结果表明，检测模型的精确率、召回率和调和平均值达到93.30%、86.45%、89.85%,提升显著；识别模型平均准确率达到86.01%,精度提升4.99%。模型满足实时与准确性要求。     

基于EEG和DE-CNN-GRU的情绪识别

近年,情绪识别研究已经不再局限于面部和语音识别,基于脑电等生理信号的情绪识别日趋火热.但由于特征信息提取不完整或者分类模型不适应等问题,使得情绪识别分类效果不佳.基于此,本文提出一种微分熵(DE)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)结合的混合模型(DE-CNN-GRU)进行基于脑电的情绪识别研究.将预处理后的脑电信号分成5个频带,分别提取它们的DE特征作为初步特征,输入到CNN-GRU模型中进行深度特征提取,并结合Softmax进行分类.在SEED数据集上进行验证,该混合模型得到的平均准确率比单独使用CNN或GRU算法的平均准确率分别高出5.57%与13.82%.     

基于联邦卷积神经网络的鱼类检测系统

由于鱼类数据的多样性以及应用的广泛性,为了进一步提高鱼类检测的效率,以及在处理鱼类图片时提取到更高维的特征来提高鱼类检测的准确率,将卷积神经网络与联邦学习相结合,将鱼类图片数据按照非独立同分布的形式分发给用户。用户在本地训练模型,并将训练好的模型参数上传到云端,云端将完成模型参数的聚合与更新,并将更新好的参数返回到用户的终端,各个用户开始下一轮训练。以此过程来训练网络,并模拟联邦学习的过程。最后,用联邦卷积神经网络、联邦学习以及卷积神经网络分别对野生鱼类数据集上鱼类图片进行图像检测与识别,并将结果做对比。结果表明,联邦卷积神经网络模型最终的分类准确率为33.3%,传统的联邦学习的准确率为26.67%,Resnet50的准确率为87.97%,可以看出联邦卷积神经网络的分类准确率远高于传统的联邦学习。并且联邦卷积神经网络模型在训练轮数较少的情况下就可以得到较好的实验结果。联邦学习作为分布式计算的重要组成部分,它提供的快速模糊化处理以及数据独立的特性,为鱼类分类的效率和数据保护提供了有力保障。卷积神经网络也提高了联邦学习的学习效率。这使得提出的联邦卷积神经网络分类系统相比于传统的联邦学习在分...     

卷积神经网络数字识别系统的FPGA实现

数字识别所依靠的经典网络模型主要为BP神经网络和卷积神经网络。相比较，卷积神经网络的识别效果更好，更适合处理图像识别问题。目前，卷积神经网络多为软件实现，而硬件有着并行性与速度快的优点。因此，意图以硬件描述语言（Verilog）实现卷积神经网络，在保证在高识别率的情况下，充分挖掘硬件实现的优点。通过研究网络的工作原理及结构，构造完整电路模型，给出了现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）的实现方案。卷积神经网络通过反向传播训练MNIST数据库中60?000幅数字样本图片，提取准确率最高的权重与偏置，再进行网络的前向传播，完成数字识别。完整过程借助ModelSim和Quartus II仿真工具实现。仿真结果表明，全部样本在100?MHz时钟下训练耗时50?ms，相较软件实现而言，速度明显提高，满足硬件设计的实时性，且准确率较高，可达95.4%。该研究为应用于嵌入式设备的图像识别提供了方法和策略，具有实际应用价值。     

基于深度学习的垃圾图片处理与识别

针对城市环境卫生提出的对市民生活垃圾进行分类回收的要求,考虑计算机卷积神经网络在图片分类中的强大表现,提出了基于深度学习中卷积神经网络对垃圾图片处理以及输出识别的新模型与方法。针对目前图像局部特征表达存在的复杂性,模糊性等不足,采用特征多层池化以及系统神经网络学习的方式进行优化。同时在ResNet101模型的基础上设计并构建了基于CNN(Convolutional Neural Network)算法的新模型框架,此系统模型也能实现端与端的实时识别。新模型提高了对训练样本图像信息提取的精确度以及图片识别的准确率,实验表明识别准确率平均提高了10%。为未来实现人工智能垃圾分类提供图像识别模型基础。     

基于深度卷积神经网络的车型识别

传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。     

基于轻量级深度神经网络的环境声音识别

针对传统卷积神经网络（CNN）模型存在大量冗余参数的问题,提出了两个基于SqueezeNet核心结构Fire模块的轻量级网络模型Fnet1和Fnet2。之后结合移动端分布式数据采集和处理的特点,在Fnet2模型基础上,依据Dempster-Shafer（D-S）证据理论将Fnet2与深度神经网络（DNN）融合,提出新的网络模型FnetDNN。首先,建立一个具有四层卷积层的神经网络Cent作为基准,以梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征输入来对比分析Fnet1、Fnet2和Cent的网络结构特点、计算量、卷积核参数数量及识别准确率,结论是Fnet1仅使用Cnet参数数量的10.3%就可达到86.7%的分类准确率;然后,将MFCC与全局特征向量输入到FnetDNN模型中,使得该模型的识别准确率提高到了94.4%。实验结果表明,Fnet网络模型不仅可以压缩冗余参数,还可以与其他网络相融合,具备模型扩展能力。     

基于改进卷积神经网络的电力通信网故障诊断研究

针对当前电力通讯网络故障诊断方法及时性差、准确率低和自我学习能力差等缺陷,提出基于改进卷积神经网络的电力通信网故障诊断方法,结合ReLU和Softplus两个激活函数的特点,对卷积神经网络原有激活函数进行改进,使其同时具备光滑性与稀疏性;采用ReLU函数作为作为卷积层与池化层的激活函数,改进激活函数作为全连接层激活函数的结构模型,基于小波神经网络模型对告警信息进行加权操作,得到不同告警类型和信息影响故障诊断和判定的权重,进一步提升故障诊断的准确率;最后通过仿真试验可以看出,改进卷积神经网络相较贝叶斯分类算法与卷积神经网络具有较高的准确率和稳定性,故障诊断准确率达到99.1%,准确率标准差0.915%,为今后电力通讯网智能化故障诊断研究提供一定的参考。     

基于3D卷积神经网络的动态手势识别

传统的2D卷积神经网络在进行视频识别时容易丢失目标在时间维度上的相关特征信息,导致识别准确率降低。针对该问题,本文采用3D卷积网络作为基本的网络框架,使用3D卷积核进行卷积操作提取视频中的时空特征,同时集成多个3D卷积神经网络模型对动态手势进行识别。为了提高模型的收敛速度和训练的稳定性,运用批量归一化（BN）技术优化网络,使优化后的网络训练时间缩短。实验结果表明,本文方法对于动态手势的识别具有较好的识别结果,在Sheffield Kinect Gesture (SKIG)数据集上识别准确率达到98.06%。与单独使用RGB信息、深度信息以及传统2D CNN相比,手势识别率均有所提高,验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于改进的GAF算法的EEG情感识别

利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析,然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含的信息要远远比一维信号蕴含的信息丰富,因此将一维信号转换成二维图像可以提取更加有效的特征进行识别。为此,该文提出了一种基于改进的Gramian Angular Field(GAF)算法的EEG情感识别方法。首先,从EEG信号中提取alpha、beta、gama三个频段的子带信号;然后,提出了一种基于马氏距离加权的改进GAF算法将一维EEG信号转换成二维特征图像;接着,从二维图像中提取奇异值熵、图能量等特征;最后,利用卷积神经网络(CNN)对提取的EEG特征进行分类识别。基于广泛使用的DEAP数据集,针对四分类(HAHV、LAHV、LALV和HALV)情感识别任务,对该模型进行了验证。实验结果表明：所提算法的平均分类准确率达到92.63%,与现有的识别方法对比具有一定的优势。