深度语音信号与信息处理：研究进展与展望

论文首先对深度学习进行简要的介绍,然后就其在语音信号与信息处理研究领域的主要研究方向,包括语音识别、语音合成、语音增强的研究进展进行了详细的介绍。语音识别方向主要介绍了基于深度神经网络的语音声学建模、大数据下的模型训练和说话人自适应技术;语音合成方向主要介绍了基于深度学习模型的若干语音合成方法;语音增强方向主要介绍了基于深度神经网络的若干典型语音增强方案。论文的最后我们对深度学习在语音信与信息处理领域的未来可能的研究热点进行展望。     

计算机视觉下的车辆目标检测算法综述

车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检测的任务、难点与发展现状,以及深度学习方法中几种具有代表性的卷积神经网络模型,通过这些网络模型衍生出的two stage、one stage车辆目标检测算法和用于模型训练的相关数据集与检测效果评价标准,对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。     

深度神经网络图像语义分割方法综述

图像语义分割是计算机视觉领域近年来的热点研究课题,随着深度学习技术的兴起,图像语义分割与深度学习技术进行融合发展,取得了显著的进步,在无人驾驶、智能安防、智能机器人、人机交互等真实场景中应用广泛。首先对应用于图像语义分割的几种深度神经网络模型进行简单介绍,接着详细阐述了现有主流的基于深度神经网络的图像语义分割方法,依据实现技术的区别对图像语义分割方法进行分类,并对每类方法中代表性算法的技术特点、优势和不足进行分析与总结。之后归纳了图像语义分割常用的大规模公共数据集和性能评价指标,并在此基础上对经典的语义分割方法的实验结果进行了对比,最后对语义分割领域未来可行的研究方向进行展望。     

深度学习在多核缓存预取中的应用研究综述

当前人工智能技术应用于系统结构领域的研究前景广阔,特别是将深度学习应用于多核架构的数据预取研究已经成为国内外的研究热点。针对基于深度学习的缓存预取任务进行了研究,形式化地定义了深度学习缓存预取模型。在介绍当前常见的多核缓存架构和预取技术的基础上,全面分析了现有基于深度学习的典型缓存预取器的设计思路。深度学习神经网络在多核缓存预取领域的应用主要采用了深度神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和注意力机制等机器学习方法,综合对比分析现有基于深度学习的数据预取神经网络模型后发现,基于深度学习的多核缓存预取技术在计算成本、模型优化和实用性等方面还存在着局限性,未来在自适应预取模型以及神经网络预取模型的实用性方面还有很大的研究探索空间和发展前景。     

文本后门攻击与防御综述

深度神经网络的安全性和鲁棒性是深度学习领域的研究热点.以往工作主要从对抗攻击角度揭示神经网络的脆弱性,即通过构建对抗样本来破坏模型性能并探究如何进行防御.但随着预训练模型的广泛应用,出现了一种针对神经网络尤其是预训练模型的新型攻击方式——后门攻击.后门攻击向神经网络注入隐藏的后门,使其在处理包含触发器（攻击者预先定义的图案或文本等）的带毒样本时会产生攻击者指定的输出.目前文本领域已有大量对抗攻击与防御的研究,但对后门攻击与防御的研究尚不充分,缺乏系统性的综述.全面介绍文本领域后门攻击和防御技术.首先,介绍文本领域后门攻击基本流程,并从不同角度对文本领域后门攻击和防御方法进行分类,介绍代表性工作并分析其优缺点;之后,列举常用数据集以及评价指标,将后门攻击与对抗攻击、数据投毒2种相关安全威胁进行比较;最后,讨论文本领域后门攻击和防御面临的挑战,展望该新兴领域的未来研究方向.     

掌静脉识别的深度学习方法综述

掌静脉识别作为一种新兴的红外生物识别技术,因其高安全性、活体检测性等优势已成为当前生物特征识别领域中的研究热点之一。近年来,该领域的大量研究通过引入深度学习方法推动了掌静脉识别技术的发展。为了掌握掌静脉识别领域最新研究现状及发展方向,对数据采集和数据预处理的主流算法进行了分类和总结,并针对基于深度学习的掌静脉识别的最新进展按照掌脉特征表征、网络设计与优化、轻量级网络进行了分类和详细阐述。针对当前单模态识别达到瓶颈等问题,分析并对比了多模态和多特征融合识别相关算法;探讨了当前掌静脉识别的研究难点挑战,并对未来的发展趋势进行了展望与总结。     

基于深度学习理论的人脸识别技术应用综述

针对基于深度学习理论的人脸识别技术应用进行了综述.分析了传统人脸识别技术面临的问题,阐述深度学习理论及研究现状,提出深度学习是人脸识别技术发展的重要研究方向,介绍了人脸识别领域中应用最多的两种模型深度信念网络和卷积神经网络,对基于深度信念网络的人脸识别技术和基于卷积神经网络的人脸识别技术进行了论述,最后对基于深度学习的人脸识别技术的发展做了总结和展望,并提出今后的研究重点.     

基于深度学习的入侵检测模型综述

随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点.对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有...     

面向实时应用的深度学习研究综述

深度学习算法和GPU算力的不断进步正促进着人工智能技术在包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用.与此同时,深度学习已经开始应用于以自动驾驶为代表的安全攸关领域.但是,近两年接连发生了几起严重的交通事故表明深度学习技术的成熟度还远未达到安全攸关应用的要求,因此对可信人工智能系统的研究已经成为了一个热点方向.本文对现有的面向实时应用的深度学习领域的研究工作进行了综述,首先介绍了深度学习技术应用于实时嵌入式系统所面临的关键设计问题,然后从深层神经网络的轻量化设计、GPU时间分析与任务调度、CPU+GPU SoC异构平台的资源管理、深层神经网络与网络加速器的协同设计等多个方面对现有的研究工作进行了分析和总结,最后展望了面向实时应用的深度学习领域进一步的研究方向.     

图像超分辨率技术的回顾与展望

图像超分辨率(SR)是计算机视觉中提高图像和视频分辨率的一类重要技术。近年来,得益于神经网络的成功,基于深度学习的图像超分辨率技术正在蓬勃发展,这无疑是超分辨率技术研究的主流方向。对超分辨率工作进行综述。首先,总结目前已有的超分辨率技术,根据其输入输出进行分类介绍;其次,将基于深度学习的单图像超分辨率技术分为有监督学习和无监督学习两类进行论述,并对部分具有代表性的最新超分辨率重建技术进行总结分类介绍;然后,讨论了超分辨率技术的相关问题,即性能评价指标、标准数据集,进而对几种典型算法进行实验对比;最后,对图像超分辨率算法未来的研究趋势进行展望。     

Image inpainting based on deep learning: A review

Image inpainting aims to restore the pixel features of damaged parts in incomplete image and plays a key role in many computer vision tasks. Image inpainting technology based on deep learning is a major current research hotspot. To deeply understand related methods and technologies, this article combs and summarizes the latest research status in this field. Firstly, we summarize inpainting methods of different types of neural network structure based on deep learning, then analyze and study important technical improvement mechanisms. In addition, various algorithms are comprehensively reviewed from the aspects of model network structure and restoration methods. And we select some representative image inpainting methods for comparison and analysis. Finally, the current problems of image inpainting are summarized, and the future development trend and research direction are prospected.     

深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望

近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别、自然语言处理、图像理解、视频分析等应用领域取得了突破性进展.深度神经网络的模型层数多、参数量大且计算复杂,对硬件的计算能力、内存带宽及数据存储等有较高的要求.FPGA作为一种可编程逻辑器件,具有可编程、高性能、低能耗、高稳定、可并行和安全性的特点.FPGA...     

深度学习支持下的情感识别探讨

随着人工神经网络技术的发展,深度学习逐渐成为人工智能领域的研究重点。在情感识别领域,深度学习也有着极为强大的理论与技术优势,其能够显著提升情感识别的准确性。同时,深度学习下的情感识别对于智慧化学习环境的营造有着积极意义,所以将之应用到教育教学工作中是切实可行的。本文对深度学习进行了简单介绍,并分析了当前情感识别的研究进展,进而对深度学习支持下的情感识别构建和应用展开探讨。     

深度学习在图像识别中的应用研究综述

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，有着广阔的应用前景，开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义，文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来，具体分析了深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等深度学习模型，对各个深度学习模型的改进型模型逐一对比分析。总结近年来深度学习在人脸识别、医学图像识别、遥感图像分类等图像识别应用领域取得的研究成果并探讨了已有研究值得商榷之处，对深度学习在图像识别领域中的发展趋势进行探讨，指出有效使用迁移学习技术识别小样本数据，使用非监督与半监督学习对图像进行识别，如何对视频图像进行有效识别以及强化模型的理论性等是该领域研究的进一步方向。     

基于深度学习的人体行为识别综述

人体行为识别旨在对视频监控中的人体行为进行检索并识别,是人工智能领域的研究热点。基于传统方法的人体行为识别算法存在对样本数据依赖大、易受环境噪声影响等不足。为解决此问题,许多适用于不同应用场景的基于深度学习的人体行为识别算法被提出。介绍了人体行为识别任务中传统特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法;从性能和应用两方面对基于深度学习的人体行为识别算法进行总结,重点分析了基于3D卷积神经网络、混合网络、双流卷积神经网络和少样本学习（few-shot learning,FSL）的人体行为识别方法及其在UCF101和HMDB51数据集上的表现;在深度学习的基础上,归纳了主流模型迁移方法的优缺点及其有效性;总结了现有基于深度学习的人体行为识别算法存在的不足,并讨论了以元学习（meta-learning）和transformer为代表的FSL算法将成为未来模型主流算法的可能性,同时对未来基于深度学习的人体行为识别算法的发展方向进行展望。     

卷积神经网络模型发展及应用

深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势,作为一个十余年来快速发展的崭新领域,越来越受到研究者的关注。卷积神经网络(CNN)模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构,其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示,卷积神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割以及自然语言处理等领域。首先分析了典型卷积神经网络模型为提高其性能增加网络深度以及宽度的模型结构,分析了采用注意力机制进一步提升模型性能的网络结构,然后归纳分析了目前的特殊模型结构,最后总结并讨论了卷积神经网络在相关领域的应用,并对未来的研究方向进行展望。     

受限玻尔兹曼机研究综述

概率图模型是目前机器学习研究的热点,基于概率图模型构造的生成模型已广泛应用于图像和语音处理等领域.受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machines,简称RBMs）是一种概率无向图,在建模数据分布方面有重要的研究价值,RBMs既可以结合卷积算子构造深度判别模型,为深度网络提供统计力学的理论支持,也可以结合有向图构建生成模型,提供具有多峰分布的先验信息.主要综述了以RBMs为基础的概率图模型的相关研究.首先介绍了基于RBMs的机器学习模型的基本概念和训练算法,并讨论了基于极大似然估计的各训练算法的联系,比较了各算法的log似然损失;其次,综述了RBMs模型最新的研究进展,包括在目标函数中引入对抗损失和W距离,并构造基于RBMs先验的变分自编码模型（variational autoencoders,简称VAEs）、基于对抗损失的RBMs模型,并讨论了各实值RBMs模型之间的联系和区别;最后,综述了以RBMs为基础的模型在深度学习中的应用,并讨论了神经网络和RBMs模型在研究中存在的问题及未来的研究方向.     

基于改进深度学习方法的人体动作识别综述

为了梳理深度学习方法在人体动作识别领域的发展脉络,对该领域近年来最具代表性的模型和算法进行了综述。以人体动作识别任务流程为线索,详细阐述了深度学习方法在视频预处理阶段、网络结构上的最新成果及其优缺点。介绍了人体动作识别相关的两类数据集,并选取常用的几种进行具体说明。最后,对人体动作识别未来的研究方向进行了探讨与展望。