基于卷积神经网络的小样本图像识别方法

为提高仅包含少量训练样本的图像识别准确率,利用卷积神经网络作为图像的特征提取器,提出一种基于卷积神经网络的小样本图像识别方法。在原始小数据集中引入数据增强变换,扩充数据样本的范围;在此基础上将大规模数据集上的源预训练模型在目标小数据集上进行迁移训练,提取除最后全连接层之外的模型权重和图像特征;结合源预训练模型提取的特征,采用层冻结方法,微调目标小规模数据集上的卷积模型,得到最终分类识别结果。实验结果表明,该方法在小规模图像数据集的识别问题中具有较高的准确率和鲁棒性。     

改进残差网络在玉米叶片病害图像的分类研究

针对传统的玉米叶片病害图像识别方法正确率不高、速度慢等问题,提出一种基于改进深度残差网络模型的玉米叶片图像识别算法。提出的改进策略有：将传统的ResNet-50模型第一层卷积层中7×7卷积核替换为3个3×3的卷积核;使用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数;改变残差块中批标准化层、激活函数与卷积层的排列顺序。进行数据预处理,将训练集与测试集的比例划分为4∶1,采用数据增强的方式对训练集进行扩充,将改进的ResNet-50模型经过迁移学习得到在ImageNet上预训练好的权重参数。实验结果表明,改进的网络在玉米叶片病害图像分类中得到了98.3%的正确率,与其他网络模型相比准确率大幅提升,鲁棒性进一步增强,可为玉米叶片病害的识别提供参考。     

基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别

在语音情感识别研究中,已有基于深度学习的方法大多没有针对语音时频两域的特征进行建模,且存在网络模型训练时间长、识别准确性不高等问题。语谱图是语音信号转换后具有时频两域的特殊图像,为了充分提取语谱图时频两域的情感特征,提出了一种基于参数迁移和卷积循环神经网络的语音情感识别模型。该模型把语谱图作为网络的输入,引入AlexNet网络模型并迁移其预训练的卷积层权重参数,将卷积神经网络输出的特征图重构后输入LSTM（Long Short-Term Memory）网络进行训练。实验结果表明,所提方法加快了网络训练的速度,并提高了情感识别的准确率。     

基于轻量级网络MobileNet V2的二极管玻壳缺陷识别

针对目前二极管玻壳缺陷检测中存在的自动化程度低、效率低、错误率高和成本高等问题,提出了一种基于MobileNet V2卷积神经网络模型的图像识别算法,实现对二极管玻壳缺陷的准确识别.实验结果表明:该模型能够准确识别二极管玻壳缺陷,网络模型收敛后对玻壳缺陷的总体识别准确率达到93.3％,同时具备了检测速度快(图像识别速度...     

青光眼眼底图像的迁移学习分类方法

针对目前缺少大型公开已标记的青光眼数据集,为了解决小样本学习能力不足、分类精度低等问题,提出一套基于迁移学习的青光眼眼底图像识别系统。对获取的青光眼眼底图像进行去噪、删除多余背景、提取感兴趣区域（ROI）、图像增强等预处理操作。在VGG16网络的基础上,对全连接层进行重新设计,得到一个简化的深度神经网络模型Reduce-VGGNet（R-VGGNet）。R-VGGNet网络在训练过程中,其卷积层与池化层继承VGG16模型在ImageNet数据集上预训练得到权值参数,全连接层的参数则根据青光眼数据集进行自适应调整。针对不同的网络结构和不同的训练策略进行了性能测试以及不同分类方法的对比实验。实验结果表明：基于R-VGGNet网络模型的识别方法提高了判别青光眼患者的准确率,可达91.7%,为临床医生诊断治疗提供了良好的解决方案。     

基于改进CNN的宫颈细胞自动分类算法

本文采用深度学习算法中的卷积神经网络对细胞图像进行识别, 实现对宫颈细胞图像的自动分类. 首先对宫颈细胞进行预处理, 通过细胞核裁剪解决图像输入尺寸不一的问题, 对图像进行翻转平移, 对数据集进行扩充, 并解决样本量不均衡的问题; 接着选取VGG-16网络进行改进, 使用改进后的VGG-16网络进行特征提取, 以及细胞分类; 并采用迁移学习的方法加载预训练网络参数, 进而加快参数收敛速度, 提高分类准确率; 最终通过对网络的训练, 得到了较好的分类结果, 将分类结果与人工提取特征设计分类器的方法相比, 分类的准确率有所提高, 二分类的准确率达97.3%, 七分类的准确率达89%. 实验结果表明: 卷积神经网络对宫颈细胞图像进行自动分类, 分类准确率相比较人工提取特征分类器效果较好, 且分类结果不受分割图像准确率的影响.     

基于迁移学习的水产动物图像识别方法

针对传统水产动物图像识别方法步骤复杂、准确率差、泛化性差,而深度卷积神经网络（DCNN）模型开发难度大等问题,提出一种基于参数迁移策略采用微调方式再训练源模型的方法。首先,对图像进行数据增强等预处理;然后,在修改源模型全连接分类层的基础上,进一步将高层卷积模块的权重设置为可训练以进行自适应调整;最后,以验证集识别率与训练时间作为评估指标,针对不同源模型采用不同的可训练参数占比进行性能实验。实验结果表明,通过再训练得到的图像识别模型准确率可达到97.4%,相比源模型最多可提高20个百分点;在可训练参数占比为75%左右时可得到较理想的性能。通过实验证实了采用微调方法可以在低成本开发条件下得到性能良好的深度神经网络图像识别模型。     

基于迁移学习与改进型AlexNet的蝴蝶分类算法

蝴蝶分类是保护蝴蝶物种多样性、观测大气变化的首要工作。为了提高蝴蝶种类识别的准确率，改善复杂网络算法运行时间长的缺陷，提出了一种基于迁移学习与改进型AlexNet的蝴蝶分类算法。该算法将AlexNet作为预训练模型，使其成为新模型的特征提取器，并在AlexNet算法的基础上，通过调整卷积核数量、替换归一化LRN(local response normalization)层、减少全连接层个数、增加均值下采样层等，进行改进与优化。实验结果表明，改进算法对蝴蝶种类识别的准确率高于原AlexNet算法，并具有更优的识别效率，提升了整体模型的性能。     

基于Keras手写数字识别模型的改进

针对结构设计不合理的卷积神经网络导致MNIST识别的准确率低、收敛速度慢和训练参数多等问题,提出卷积神经网络结构的改进模型.改进的模型采用2次卷积、2次池化和3次全连接、采用Relu激活函数和Softmax回顾函数相结合,加入Dropout层防止过拟合,加入Flatten层优化结构.为了缩减代码量,采用API功能强大的Keras模型替代Tensorflow.对MNIST的训练集和测试集数据的准确率进行仿真实验,实验结果表明:采用改进的结构在MNIST的训练中不仅收敛速度快、训练参数少、损失率低,而且在测试集上的准确率达到99.54％、高于改进前的99.25％,对后续手写数字的研究具有重要意义.     

基于卷积神经网络的运输船舶分类识别方法

为了解决运输船的精细分类识别问题,针对在港口、航道拍摄的大量运输船图像,将一个8层卷积神经网络和支持向量机结合起来,通过用运输船训练集对网络进行监督训练,然后提取卷积神经网络第一个全连接层的特征,训练支持向量机后便可以对运输船进行分类识别,最后与其他全连接层的特征进行对比。实验结果表明,该方法能够实现运输船类型精细分类识别,平均检测准确率达到88.6%。     

基于改进VGG-16神经网络的图像分类方法

为提高图像分类模型的准确度,提出了一种迁移学习VGG-16并对其进行改进的图像分类方法,即NewVGG-16模型.首先从ImageNet数据集中选取十种不同类型的部分图像数据,进行去噪、标准化等预处理;接着迁移学习VGG-16模型同时将其改进,模型的优化包括改进池化层为sort_pool2d,在每个卷积层后面添加BN层以增强规范性,并选用Adaboost分类器提升整体的分类性能.通过训练集实现模型参数的调整,用测试集检验其准确性.实验证明,该模型能有效提升图像分类的准确性和适用性,准确度可达到98.75％.     

一种改进残差网络的服装图像识别模型

传统的服装多类别分类方法主要是人工提取图像的颜色、纹理、边缘等特征,这些人工选取特征方法过程繁琐且分类精度较低。深度残差网络可通过增加神经网络的深度获得较高的识别精度被广泛地应用于各个领域。为提高服装图像识别精度问题,提出一种改进深度残差网络模型：改进残差块中卷积层、调整批量归一化层与激活函数层中的排列顺序;引入注意力机制;调整网络卷积核结构。该网络结构在标准数据集Fashion-MNIST和香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集（DeepFashion）上进行测试,实验结果表明,所提出的网络模型在服装图像识别分类精度上优于传统的深度残差网络。     

特征融合AlexNet模型的古代壁画分类

目的 针对古代壁画图像自身特征提取存在的主观单一性和客观不充分性等问题,以经典AlexNet网络模型为基础,提出了一种结合特征融合思想的卷积神经网络模型,用于古代壁画图像的自动分类。方法 首先,由于大型壁画数据集较为缺乏,通过对壁画样本使用缩放、亮度变换、加噪和翻转等图像增强算法来扩大数据集,并提取壁画图像第1阶段的边缘等底层特征;其次,采用结构不同的双通道网络对提取的第1阶段特征进行第2阶段的深层抽象,得到两个通道的特征;最后,融合两个通道的特征,共同构建损失函数得到分类结果,从而提高模型的鲁棒性和特征表达能力。结果 实验结果表明,在构造的壁画图像数据集上,该模型最终达到了85.39%的准确率。与AlexNet模型以及一些改进的卷积神经网络模型相比,各项评价指标均有大约5%的提高;与未进行预训练的经典模型相比,本文网络结构不易产生过拟合现象;与结合预训练的经典模型相比,准确率大致上有1%~5%的提升,从硬件条件、网络结构和内存消耗上来说代价更小。由此验证了本文模型对于壁画图像自动分类的合理性和有效性。结论 本文提出的壁画分类模型,综合考虑网络宽度和深度的影响,能从多局部的角度提取壁画图像丰富的细节特征,具有一定的优势和使用价值,可进一步结合到与壁画图像分类的相关模型中。     

一种融合小波变换与卷积神经网络的高相似度图像识别与分类算法

针对特定领域高相似度图像识别与分类问题,提出融合小波变换与卷积神经网络的高相似度图像识别与分类算法。首先,利用小波变换提取图像纹理特征,对不同类别、不同分辨率图像集进行训练并确定最佳纹理差异度参数值;其次,根据纹理差异度运用小波分解方法对图像进行子图分解,提取各子图能量特征并进行归一化处理;接着,通过卷积神经网络5层卷积和3层池化交替,将输入图像特征向量转化为一维向量;最后,通过训练次数的增加以及数据量的增大,不断优化网络参数,提高在训练集中的分类准确度,在测试集中验证权值实际准确度,得到具有最高分类准确率的卷积神经网络模型。实验选取鸡蛋、苹果两类图像数据集作为实验数据,进行鸡蛋散养或圈养识别、苹果产地判定,实验结果表明：该算法平均鉴别准确率均达90%以上。     

基于小样本学习的LCD产品缺陷自动检测方法

针对高分辨率液晶显示器产品(liquid crystal display, LCD)质量在线检测需求,基于深度学习提出一种LCD缺陷自动检测方法。通过设计自适应浅层特征提取层,并引入稀疏卷积结构,多维度、多尺度的提取深层特征,采用迁移学习和深度卷积生成对抗生网络扩充数据强化训练,构建基于小样本学习的LCD表面缺陷检测模型。其特征在于,采用设计的自动分割与定位预处理软件将高分辨率图像划分成适于卷积神经网络学习的图像子块,并根据模型对图像子块的判定类别和定位坐标,同时获取多类型缺陷检测结果。实验结果表明,本文模型可以有效提高检出率,并减少漏检率。     

一种新型的半导体SMA缺陷识别方法

针对半导体器件在封装工艺中出现表面缺陷,及缺陷形态多样性和不可预测性而带来的模型适应性低等问题,提出了双向二维主成分分析和改进的卷积神经网络相结合的缺陷识别方法。首先为克服样本不均匀带来的识别精度低问题,对训练图像进行反射变换等操作构造虚拟样本,然后使用双向二维主成分分析法(Bilateral two-dimensional principal component analysis,Bi-2DPCA）对图像进行降维压缩,提取图像主要特征,再由改进的AlexNet网络进行缺陷识别分类,并提出正态随机采样层,将其加在AlexNet网络的卷积层后进行下采样,同时在全连接层中引入DropConnect来提高网络的泛化性能。实验表明,提出的算法较相关算法有较高的识别率,并在实际的表面贴装工程（Surface mount assembly,SMA）塑封图像数据上得到了验证,同时该算法具有较好的泛化性能。     

基于改进CNN的公交车内拥挤状态识别

针对传统的视频图像处理方法对公交车内乘客拥挤状态的检测受运动阴影、动态背景及场景光照变化等因素的影响问题,提出了一种基于改进卷积神经网络VGG-16的公交车内拥挤状态识别方法。该方法在VGG-16的模型基础上,优化全连接层层数,使用迁移学习共享VGG-16预训练模型的各层权值参数进行训练。相对于文中的传统图像处理方法、AlexNet模型、GooleNet模型以及标准VGG-16模型,改进的VGG-16模型对公交车拥挤状态的识别准确率最高,识别精度能够达到96.1%。模型的损失值比标准VGG-16模型收敛得更快,模型表现得更加稳定。实验证明:改进后的VGG-16模型能够更好地提取公交内拥挤状态的特征,解决公交车内拥挤状态的识别问题。     

基于卷积神经网络的焊缝表面缺陷检测方法

针对工业激光焊接中,采用传统方法进行焊缝质量检测效率低下的问题,提出了一种基于卷积神经网络的工业钢板表面焊缝缺陷检测方法;首先基于卷积神经网络,搭建了一个多分类模型框架,并分析了各层中所用到的函数及相关参数;然后基于工业数控机床和工业相机进行了焊缝数据采集,并对这些数据进行了分类、增强、扩增等前期预处理;最后基于数控机器轴,采用滑动窗口检测的形式采集实际待测图像,并通过实验对比了传统的机器学习算法在该类图像数据中的性能评估;经实验证实,通过卷积神经网络训练得到的多分类模型,焊缝缺陷检测精度能达到97%以上,且每张待测图像的测试时间均在300 ms左右,远超机器学习算法,在准确性和实时性上均能达到实际工业要求。