基于视频图像的火焰多特征检测

根据火灾发生时火焰的颜色、面积变化和火焰的纹理特征,提出一种基于视频图像的火焰多特征检测方法.着重介绍了对采集到的视频图像中的火焰进行颜色、面积变化的分析,并通过BP神经网络进行火焰纹理相似性的识别,以便得到更准确的火焰识别效果.     

基于卷积神经网络的霉变烟叶图像识别方法研究

针对人工在线精选霉变烟叶时,存在效率低下、容易漏检等缺点,提出了一种基于卷积神经网络模型对霉变烟叶图像进行筛选、分类识别的方法。首先建立烟叶数据集,然后搭建卷积神经网络模型,利用卷积神经网络先初步提取特征,再筛选提取主要特征,然后进行各部分的特征汇总;最后实现图像的分类,从而实现了快速、准确的识别霉变烟叶图像和正常烟叶图像。实验结果表明,与人工挑选霉变烟叶的方法和烟叶传统图像分类算法相比较,搭建的卷积神经网络不仅具有较高的识别准确率,也简化了人工提取图像特征的复杂过程。     

基于多特征融合和卷积神经网络的植物叶片识别

植物叶片识别是植物自动分类识别研究的重要分支和热点,利用卷积神经网络进行图像分类研究已成为主流.为了提高植物叶片识别准确率,提出了基于多特征融合和卷积神经网络的植物叶片图像识别方法.首先对植物叶片图像进行预处理,提取LBP特征和Gabor特征,将多特征相加融合输入网络进行训练,使用卷积神经网络(AlexNet)构架作为分类器,利用全连接层对植物叶片进行识别.为了避免过拟合现象,使用"dropout"方法训练卷积神经网络,通过调节学习率、dropout值、迭代次数优化模型.实验结果表明,基于多特征融合的卷积神经网络植物叶片识别方法对Flavia数据库32种叶片和MEW2014数据库189种叶片识别分类效果较好,平均正确识别率分别为93.25％和96.37％,相比一般的卷积神经网络识别方法,该方法可以提高植物叶片的识别准确率,鲁棒性更强.     

4D卷积神经网络的自闭症功能磁共振图像分类

静息态功能磁共振图像是随着时间变化的一系列三维图像。已有的3D卷积过程本质上是对三维图像数据或二维图像+时间维数据进行处理,无法有效地融合静息态功能磁共振图像的时间轴信息。为此,本文提出了新型的4D卷积神经网络识别模型。具体而言,通过对输入的fMRI使用四维卷积核执行四维卷积,在自闭症患者的功能磁共振图像中,从空间和时间上提取特征,从而捕获图像在时间序列上的变化信息。所开发的模型从输入图像中生成多个信息通道,最终的特征表示结合了所有通道的信息。实验结果表明,在保证模型泛化性能的前提下,该方法融合了功能像的全局信息,并且采集了功能像随时间变化的趋势信息,进而解决了用卷积神经网络处理三维图像随时间变化的分类问题。     

基于深度学习的图像文字识别技术在数字化审计中的应用

通过整合的数字化审计平台获取所需审计信息，对所获信息中的图像展开小波变换分解，滤除审计图像噪声的同时提升其质量。结合基于Canny算子的边缘检测与区域分割技术分割完成预处理的审计图像，将完成分割的审计图像输入卷积神经网络，通过卷积层卷积处理审计图像提取审计图像文字特征。经下采样层累积卷积结果得出审计图像文字特征映射图，通过全连接网络判定所提取审计图像文字特征，输出识别结果后通过基于Relief算法的多特征融合方法改进卷积神经网络识别结果。实验结果表明，该方法具有较好的噪声滤除与分割效果，能够精准、清晰识别审计图像中的文字信息。     

基于卷积神经网络的智慧楼宇人脸快速识别方法

针对传统人脸识别方法存在识别率低、识别时间较长的问题，提出基于卷积神经网络的智慧楼宇人脸快速识别方法。首先，运用导向滤波对图像进行细化和去雾处理，通过卷积核提取图像特征并降维，计算出残差值优化权重；其次，通过填充的方式改变特征图的大小，更新卷积层参数；最后，进行实验分析。实验结果表明，该方法的识别率均能够达到89%以上，识别时间均在0.9 s以内，可满足实际应用需求。     

基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别

当前方法不能有效的识别交通标志模糊影像,且识别交通标志所用的时间较长,存在识别效果差和识别效率低的问题。提出基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别方法,首先对交通标志模糊图像做亮度均衡化处理,消除交通标志自身因素和天气因素对交通标志识别过程产生的影响。对均衡化处理后的图像进行分割,计算各个图像块的显著度,挑选显著度最高的图像块作为交通标志图像的感兴趣区域。提取感兴区域中存在的HOG特征向量和LBP特征向量,对HOG特征向量和LBP特征向量进行融合,得到交通标志图像的HOG-LBP特征。将HOG-LBP特征输入卷积神经网络中,在卷积神经网络中进行前向计算和反向计算,根据计算结果调整偏差和权值,输出交通标志模糊影像的识别结果,实现交通标志模糊影像的识别。仿真结果表明,所提方法的识别效果好、识别效率高。     

基于深度神经网络的表面划痕识别方法

为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别，提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络（CNN）构成，其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景下的表面划痕进行预处理，风格迁移网络包括前馈转换网络和损失网络，首先通过损失网络提取亮度均匀模板的风格特征和检测图像的知觉特征，对前馈转换网络进行离线训练，获取网络最优参数值，最终使风格迁移网络生成亮度均匀且风格一致的图像，然后，利用所提出的基于聚焦结构的聚焦卷积神经网络对生成图像中的划痕特征进行提取并识别。以光照变化的金属表面为例，进行划痕识别实验，实验结果表明：与需要人工设计特征的传统图像处理方法及传统深度卷积神经网络相比，划痕漏报率低至8.54%，并且收敛速度更快，收敛曲线更加平滑，在不同的深度模型下均可取得较好的检测效果，准确率提升2%左右。风格迁移网络能够保留完整划痕特征的同时有效解决亮度不均的问题，从而提高划痕识别精度；同时聚焦卷积神经网络能够实现对划痕的鲁棒、精确、实时识别，大幅度降低划痕漏报率和误报率。     

基于卷积神经网络的光学遥感影像分析综述

光学遥感影像包含大量的地物信息，图像复杂性高，如何充分利用影像中的特征信息准确进行识别一直是该领域应用的一个难题。卷积神经网络具有对复杂特征进行选择和提取的优势，在遥感影像识别中有着优异的表现。介绍光学遥感影像的特点和经典的卷积神经网络及其在光学遥感影像中的研究实例，并基于遥感影像数据集进行了网络性能分析。从场景分类、目标检测和图像检索三大领域，详细综述常用的遥感影像数据集和研究进展，并作算法性能分析。最后给出基于卷积神经网络的光学遥感影像识别在未来的研究方向。     

基于卷积神经网络的人脸信息增强识别研究

在采集人脸图像时,图像存在模糊性较大或者姿态变化幅度较大等问题,人脸准确识别的精度不高,为了提高人脸识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络的信息增强的人脸识别算法。对采集的模糊人脸图像进行小波降噪处理,对降噪输出的图像进行自适应模板匹配,结合图像分割方法对人脸图像进行分块,利用Radon尺度变换的几何特征不变性对人脸的关键特征点进行信息增强,采用卷积神经网络分类器对增强的人脸特征点进行分类,实现特征点优化提取和人脸准确辨识。仿真结果表明,采用该方法进行人脸识别的准确性较好,且能满足大批量样本人脸快速识别的应用需求。     

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.     

孪生神经网络交通标志编码识别算法

交通标志识别技术正在被逐步应用到汽车辅助驾驶领域。但是，遮挡、污损、天气环境变化等因素会严重影响交通标志识别的准确性和稳定性。针对该问题，提出了一种基于孪生神经网络的交通标志编码识别模型。该模型将交通标志的识别问题视为交通标志的卷积特征编码识别问题。通过卷积神经网络对交通标志训练样本和基准样本进行特征提取与编码。再利用孪生神经网络进行编码对比，结合对比损失函数对编码器训练调整。通过全连接层对输入通路的标志卷积编码进行重新组合与分类，从而实现交通标识的识别。实验结果表明，所提的基于改进孪生神经网络的编码器模型对存在运动模糊与遮挡的标志图像能生成有效、鲁棒的特征编码，相较于其他先进算法，具有更高的识别准确率。     

基于全卷积神经网络的空间植物图像快速识别

为解决空间站内航天员长期生存自给自足的问题,空间植物的研究变得越来越重要.目前,图像识别领域存在着浅层图像识别方法难以提取空间植物图像分层特征,以及深层卷积神经网络方法固定尺寸输入和识别时间较长的问题.因此,本文提出的基于全卷积神经网络的方法,通过提取由浅层至深层的特征、深度融合光谱特征和空间特征,实现对空间植物图像的有效准确表示,从而实现空间植物图像的快速、精确识别.     

基于NLWT系数增强的随机失活CNN电机运行状态检测

为了快速有效地从热像仪采集的温度数据中识别出电机的运行故障,本文根据随机失活、非线性小波变换系数增强(NLWTCE)和卷积神经网络算法相结合对电机图像进行识别.首先根据热像仪采集的数据建立电机的图像数据集,通过非线性小波变换(NLWT)将数据进行图像增强,然后构建改进的卷积神经网络(ICNN)模型,将提取的特征作为最终的识别特征来进行图像识别,最后根据与正常电机图像作比较,识别出故障的电机图像,实现了有效、准确的识别故障电机图像与正常电机图像.实验结果表明,改进的卷积神经网络模型不仅具有较高的识别准确率,也进一步简化了提取图像特征的复杂过程.该方法的有效性和合理性得到了验证,并适用于工程运用中.     

深度学习的双人交互行为识别与预测算法研究

基于卷积神经网络的双人交互行为识别算法存在提取的深度特征无法有效表征交互行为序列特性的问题,本文将长短期记忆网络与卷积神经网络模型相结合,提出了一种基于深度学习的双人交互行为识别与预测一体化方法。该方法在训练过程中,完成对卷积神经网络和长短期记忆网络模型的参数训练。在识别与预测过程中,将不同时间比例长度的未知动作类别的视频图像分别送入已经训练好的卷积神经网络模型提取深度特征,再将卷积神经网络提取的深度特征送入长短期记忆网络模型完成对双人交互行为的识别与预测。在国际公开的UT-interaction双人交互行为数据库进行测试的结果表明,该方法在保证计算量适当的同时对交互行为的正确识别率达到了92.31%,并且也可完成对未知动作的初步预测。     

基于改进的卷积神经网络光学薄膜缺陷识别

为对光学薄膜缺陷图像进行准确识别分类,提出一种基于改进的卷积神经网络光学薄膜缺陷图像识别方法。为突出输入图像中的缺陷信息,采用改进的LBP算法对图像进行预处理。从三个方面对传统的卷积神经网络进行改进:为了解决单通道卷积神经网络对图像特征提取不充分的问题,构建双通道卷积神经网络;改进传统的ReLU激活函数,避免模型出现欠拟合现象;使用支持向量机(SVM)代替Softmax分类器,提高计算效率和准确率。光学薄膜缺陷图像仿真识别实验表明,所提方法分类平均准确率高达93.2%,训练时间为964 s,充分验证了所提方法的鲁棒性和有效性。     

一种面向表情识别的ROI区域二级投票机制

针对如何更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征进行研究,提出了一种面向人脸表情识别的ROI区域二级投票机制。将图像划分成一系列感兴趣区域（ROI）图像输入到卷积神经网络中进行训练;然后将测试图像的ROI图像输入到卷积神经网络中,统计所有ROI图像的判别结果;最后采用二级投票机制确定测试图像的最终类别,得到最终判别结果。针对卷积神经网络不能从人脸图像中学习到旋转等空间位置信息,引入了STN（spatial transformer network）,提高算法在解决复杂情况下的表情识别问题的能力。实验表明,ROI区域二级投票机制能够更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征,比直接使用ROI图像进行投票的方法准确率提升了1.1%,引入STN能够有效提升卷积神经网络的鲁棒性,比未引入STN的方法准确率提升了1.5%。     

基于无线传感技术与卷积神经网络的静态手语识别方法

基于传感网络的手语识别随着手势复杂程度的提升，识别的难度增大，因此，为了获取更加精准的静态手语识别结果，提出了基于无线传感技术与卷积神经网络的静态手语识别方法。通过无线传感技术对静态手语图像滤波处理，采用特征提取方法提取静态手语特征并进行融合处理，将融合后的连续二维特征图像直接转换为一维向量，将其作为卷积神经网络的输入，通过迭代训练完成静态手语识别。实验结果表明，所提方法在不同场景下静态手语识别精度高于94.11%，且识别速度较快，由此验证了所提方法可以快速准确完成静态手语识别。     

改进AFSA算法优化TWSVM的火焰识别方法

为了快速有效地识别火灾火焰图像,提出了一种基于改进人工鱼群算法（IAFSA）的孪生支持向量机（TWSVM）的火焰识别方法。该方法根据RGB-YCbCr混合颜色空间模型中火焰像素的分布特点对火焰图像进行分割,并在此基础上提取火焰图像的相关特征;采用人工鱼群算法（AFSA）搜索TWSVM最优惩罚参数与核参数,并在AFSA算法中利用基于聚类的鱼群初始化方法来获得均匀的初始鱼群,同时采取自适应参数来调整人工鱼群的视觉范围和移动步长,另外在原有的三种行为的基础上提出了两种新的行为：跳跃行为和淘汰重生行为,提高了鱼群算法的寻优效率和求解精度;将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入TWSVM模型进行训练;将待测试样本输入TWSVM模型进行分类识别。实验结果表明：相对于深度卷积神经网络VGGNet模型、Fast R-CNN算法、YOLO算法、传统支持向量机（SVM）、Grid-TWSVM、GA-TWSVM、PSO-TWSVM、FOA-TWSVM、GSO-TWSVM、AFSA-TWSVM,所提出的基于改进人工鱼群算法的孪生支持向量机的方法有效地提高了火焰识别准确率和实时性,解决了TWSVM在火焰识别时参数选择困难、常用参数寻优算法寻优时间长等问题。     

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。