结合自适应融合网络与哈希的图像检索算法

卷积神经网络因其对图像识别准确率高而在图像检索领域备受青睐,但处理大规模数据集时,基于卷积神经网络提取的深度特征维度高,容易引发"维度灾难".针对图像检索中深度特征维度高的问题,提出一种基于自适应融合网络特征提取与哈希特征降维的图像检索算法.由于传统哈希处理高维特征复杂度高,因此本文在卷积神经网络中加入自适应融合模块对特征进行重新整合,增强特征表征能力的同时降低特征维度;然后应用稀疏化优化算法对深度特征进行第2次降维,并通过映射获得精简的哈希码;最后,实验以Inception网络作为基础模型,在数据集CIFAR-10和ImageNet上进行了丰富的实验.实验结果表明,该算法能有效提高图像检索效率.     

基于主成分分析和循环神经网络的入侵检测模型

针对网络数据特征维度高、现有的入侵检测方法准确率低的问题,该文提出了一种基于主成分分析(PCA)和循环神经网络(RNN)的入侵检测方法PCA-RNN。该方法先对网络数据进行预处理,通过主成分分析法对数据进行特征降维和降噪,找出含有最大信息的主成分特征子集,然后对处理后的数据使用循环神经网络进行分类训练。实验使用基于Python的TensorFlow平台,并采用NSL-KDD作为实验数据集。实验结果表明,与常用的基于机器学习和深度学习方法的入侵检测技术相比较,该文提出的入侵检测方法可有效地提高检测的准确性。     

深度特征融合方法及其在叶片病害识别中的应用

农作物叶片病害的自动识别是计算机视觉技术在农业领域的一个重要应用. 近年来, 深度学习在农作物叶片病害识别上取得了一些进展, 但这些方法都是采用基于单一深度卷积神经网络模型的深度特征表示. 而不同的深度卷积神经网络模型对图像的表征能力的互补性这一有用的特性, 还没有得到关注和研究. 本文提出一种用于融合不同深度特征的网络模型MDFF-Net. MDFF-Net将两个预训练的深度卷积神经网络模型进行并联, 再为各个模型分别设置一个具有相同神经元个数的全连接层, 以将不同模型输出的深度特征变换成相同维度的特征, 再通过2个全连接层的非线性变换, 进一步提升特征融合的效果. 我们选取VGG-16和ResNet-50作为MDFF-Net网络的并联骨干网络, 在一个包含5种苹果叶片病害的公开数据集上进行实验. 实验结果显示, MDFF-Net网络的识别精度为96.59%, 取得了比VGG-16和ResNet-50单一网络更好的识别效果, 证明了该深度特征融合方法的有效性.     

利用改进型VGG标签学习的表情识别方法

针对图像表情判别精度低下的问题,提出一种基于改进型VGG-16网络的人脸表情识别方法.为解决传统方法存在像素特征分布不均的问题,采用基于改进的高斯混合模型进行图像特征数据的有效提取;基于改进的VGG-16深度神经网络,增强人脸表情识别的训练样本,实现对采集的图像数据多表情多场景精准区分.基于通用数据集及自采集数据集进行...     

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.     

基于深度特征与非线性降维的图像数据集可视化方法

为了降低传统高维图像数据降维可视化带来的损失,提高数据可视化的效果,提出了一种基于深度特征与非线性降维相结合的图像数据集可视化方法。该方法首先设计并训练了一个卷积神经网络模型,模型在MNIST手写体图像数据集上,取得了单模型最高的识别精度。其次,利用该高精度模型抽取图像数据的深度中间层特征,将该深度特征作为图像数据的有效表示。最后针对深度特征使用非线性降维方法将数据最终降低为二维,实现数据可视化。实验结果表明,该方法能够有效降低传统图像降维可视化方法中降维损失所带来的误差,可视化效果十分明显。     

基于深度特征字典学习和Largevis的遥感图像检索

提出了一种基于深度特征字典学习和Largevis的遥感图像检索方法。该方法以Inception v4为骨干网络,提取了第一个Reduction Block输出的特征图,并对其进行重组。然后利用K均值聚类算法对重组后的特征进行训练,构造深度特征字典。基于深度特征字典,对卷积特征图进行量化,得到紧凑的特征表示向量,将其与全连接层特征相结合,形成图像特征表示向量。为了避免“维度灾难”的问题,采用Largevis降维方法对图像特征表示向量进行降维。采用L2距离度量方法对降维后的特征进行相似性比对,实现了遥感图像的检索。在RS19、UCM和RSSCN7数据集上的实验结果表明,与现有的方法相比,该方法能获得更好的检索性能。     

基于压缩感知的社团结构深度学习方法

传统社团结构发现算法复杂度高,且只适合处理小规模低维度的社会网络数据,而无法处理大规模高维度实际网络数据。为此,提出一种基于压缩感知的社团结构深度学习方法。通过随机测量矩阵对社会网络数据进行特征降维,并使用深度信度网(DBN)对降维后的特征样本集进行无监督学习,利用带类标的小样本集进行有监督调优。仿真结果表明,随机测量方法对高维稀疏特征具有较好的降维效果,DBN对大规模数据集具有较好的处理性能,该方法适合对大规模高维度实际社会网络数据进行高效处理。     

基于混合卷积与三重注意力的高光谱图像分类网络

针对高光谱图像光谱维度高、现有网络无法提供深度级的多层次特征,从而影响分类精度和速度的问题。首先采用核主成分分析对高光谱图像进行降维,使降维后的数据具有最佳区分度,提出了一种基于混合卷积与三重注意力的卷积神经网络(hybrid convolutional neural network with triplet attention, HCTA-Net)模型,该模型设计了一种基于三维、二维和一维卷积的混合卷积神经网络,通过不同维度卷积神经网络的融合,提取高光谱图像精细的光谱–空间联合特征。在二维卷积中加入深度可分离卷积,减少了模型参数,同时引入三重注意力机制,使用三分支结构实现跨维度信息交互,抑制无用的特征信息。在Indian Pines、Salinas和Pavia University数据集上的实验结果表明,本文提出的模型优于其他对比方法,总体分类精度分别达到了99.16%、99.87%和99.76%。     

基于LLE+LDA的人脸识别方法

LLE是最近几年出现的一种非线性降维方法,它是流形学习算法中的一种局部方法.LDA是一种广泛使用的用于人脸特征提取的方法,受小样本问题困扰,在加入PCA后,性能虽有提高,但由于移去了类内散布矩阵的零空间,使得有利于识别的信息可能丢失.且PCA与LDA均是一种线性方法,不利于人脸这种非线性数据的降维.因此将非线性降维方法LLE与监督学习方法LDA 进行接合,使用LLE方法先将数据降到合适的维度,然后再使用LDA方法进行人脸特征的提取.经实验证明,该方法能显著提高人脸识别系统性能.     

多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法

针对自然图像识别过程中不同深度学习模型关注兴趣区域不同的现象,本文引入深度卷积神经网络融合机制,结合深度迁移学习方法,给出了一种基于多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法.本文将迁移学习方法引入牛津大学视觉组网络模型(visual geometry group network,VGGNet)和残差网络模型(residua...     

基于3D多尺度特征融合残差网络的高光谱图像分类

深度学习中用于训练的高光谱图像(HSI)数据十分有限,因此较深的网络不利于空谱特征的提取.为了缓解该问题,文中提出3D多尺度特征融合残差网络,利用深度学习和多尺度特征融合的方式对光谱-空间特征进行有序的学习.首先对3D-HSI数据进行自适应降维,将降维后的图像作为网络输入.然后,通过多尺度特征融合残差块依次提取光谱-空间特征,融合不同尺度的特征,通过特征共享增强信息流,获得更丰富的特征.最后以端到端的方式训练网络.在相关数据集上的测试表明,文中网络具有良好的分类性能.     

一种基于深度学习的视网膜病变图像识别方法

为解决医学上糖尿病性视网膜病变图像人工识别困难、精度差等问题,提出一种基于多特征融合的卷积神经网络识别方法。在VGG-16模型的基础上,通过融合每层网络上的局部特征,增强模型的特征提取能力。选用Softmax分类器,使病变图像识别更加准确。使用OpenCV图像处理工具采用加噪、上下左右不同角度翻转、调节对比度等5种方式扩充训练集。实验结果表明,基于多特征融合的深度学习框架图像识别系统在数据集上的平均识别精度达到94.23%,相较于Alex-Net、Google-Net、Compact-Net、ResNet-101等模型分别提高了10.56%、7.80%、6.01%、0.02%,验证了该方法的有效性。该模型具有很好的鲁棒性。     

基于Gabor+PCA特征与粒子群算法的部分遮挡人耳识别研究

在分析人耳Gabor特征基础上,提出一种主成分分析降维并利用基于粒子群优化训练的人工神经网络对部分遮挡人耳进行识别方法。选取了PCA方法降维后人耳图像的Gabor特征值作为人工神经网络训练样本,利用粒子群优化算法与多层前馈网络结合算法训练神经网络。与多种方法对比的实验表明,针对部分遮挡人耳的测试实验,基于Gabor+PCA特征与粒子群算法的部分遮挡人耳识别方法具有高识别性能,取得好的效果。     

基于深度迁移学习的烟雾识别方法

针对传统的基于传感器和图像特征的烟雾识别方法易被外部环境干扰且识别场景单一,从而造成烟雾识别精度较低,而基于深度学习的识别方法对数据量要求较高,对于烟雾数据缺失或数据来源受限的情况模型识别能力较弱的问题,提出一种基于深度迁移学习的烟雾识别方法。将ImageNet数据集作为源数据,利用VGG-16模型进行基于同构数据下的特征迁移。首先,将所有的图像数据进行预处理,对每张图像作随机变换（随机旋转、剪切、翻转等）;其次,引入VGG-16网络,将其卷积层特征进行迁移,并连接预先使用烟雾数据在VGG-16网络中训练过的全连接层;进而构建出基于迁移学习的深度网络,从而训练得到烟雾识别模型。利用公开数据集以及真实场景烟雾图像进行实验验证,实验结果表明,和现有主流烟雾图像识别方法相比,所提方法有较高的烟雾识别率,实验精度达96%以上。     

Research of assembling optimized classification algorithm by neural network based on Ordinary Least Squares (OLS)

A new optimized classification algorithm assembled by neural network based on Ordinary Least Squares (OLS) is established here. While recognizing complex high-dimensional data by neural network, the design of network is a challenge. Besides, single network model can hardly get satisfying recognition accuracy. Firstly, feature dimension reduction is carried on so that the design of network is more convenient. Take Elman neural network algorithm based on PCA as sub-classifier I. The recognition precision of this classifier is relatively high, but the convergence rate is not satisfying. Take RBF neural network algorithm based on factor analysis as sub-classifier II. The convergence rate of the classifier algorithm is fast, but the recognition precision is relatively low. In order to make up for the deficiency, by carrying on ensemble learning of the two sub-classifiers and determining optimal weights of each sub-classifier by OLS principle, assembled optimized classification algorithm is obtained, so to some extent, information loss caused by dimensionality reduction in data is made up. In the end, validation of the model can be tested by case analysis.