基于能量模型的行人与车辆再识别方法

为了解决行人再识别以及车辆再识别算法中网络训练过程对计算资源的消耗过大且准确率较低的问题,提出基于能量模型的目标分类和度量学习方法. 利用样本特征空间中同类样本的低能量分布特性, 设计对比能量损失函数,形式上表达为训练样本在真实目标类别上的损失函数响应和非目标类别上的响应之差,可以更准确地增大目标响应,抑制非目标响应, 提高了分类准确率,使得同类样本特征更聚集、异类样本特征更远离. 在多个行人再识别和车辆再识别数据集上的测试结果显示, 相对于Soft-max和Triplet混合损失函数, 利用能量模型可以提升网络训练效率,提高目标再识别准确率.     

基于代价敏感XGBoost的企业信用评估模型

我国信用不良的企业数量远小于信用良好的企业数量,样本类别的极端不平衡导致传统的信用评估模型在训练时无法充分学习信用不良企业的特征. 为提高极端梯度提升算法(Extreme Gradient Boosting, XGBoost)在企业信用评估这种不平衡分类问题中的准确率,提出一种基于代价敏感XGBoost的企业信用评估模型. 在XGBoost算法拟合过程中,加入代价敏感损失函数迫使模型更加关注少数类的特征,并引入贝叶斯优化调整模型的重要超参数. 以我国A股市场中小板块企业2016—2020年数据为样本,实证结果表明,基于代价敏感XGBoost的企业信用评估模型能够在保证总体识别精度的情况下提高对信用不良企业的识别准确率.     

基于卷积神经网络的生活垃圾图像分类模型设计

利用基于深度学习的VGG-16卷积神经网络模型,对涵盖4个大类243个小类生活垃圾的77656张图像进行分类检测识别.为了保证模型检测的准确性,先引入Retinex算法对图像进行增强处理,然后对分类交叉熵损失函数进行改进,加入L1正则化和L2正则化,构建新的损失函数.实验结果显示,使用原VGG-16网络模型对垃圾图像进行分类,准确率为94.43％,损失值为0.53;引入Retinex算法对图像进行增强处理后,准确率为95.56％,损失值为0.36;在损失函数中加入L1或者L2正则化后,分类准确率较原网络模型有较小幅度的提升;采用改进后的交叉熵损失函数之后,准确率达97.67％,损失值仅为0.18.     

基于大边距度量学习的车辆再识别方法

在目前的车辆再识别方法中,车辆在拍摄过程中的多视角会导致特征嵌入空间中决策边界附近样本较难区分. 针对该问题,提出通过最大化边界距离提升车辆再识别准确率. 在特征表示阶段,设计了大边界损失度量函数,可以有效处理相似车辆的混淆问题;采用入侵叛逃采样策略,可以在训练样本中找出更容易混淆的难样本以更有针对性地训练网络,并加快网络的训练速度. 在车辆检索阶段,提出基于核函数的重排序方法,可以提高车辆再识别的准确率. 在3个公共数据集上的实验结果显示,车辆再识别的准确率得到提高,同时训练和推理效率得到改善. 理论分析和实验表明,大边距度量学习通过挖掘决策边界的难样本,可以有效解决车辆再识别中的多视角问题.     

基于混合特征提取的细粒度图像识别方法

由于细粒度图像类内差异大、类间差异小的特点，导致其识别具有较大的难度，针对该问题，提出了一种基于混合特征提取的细粒度图像识别方法。借助混合增强(Mixup)思想混合卷积神经网络中间层，提取类内和类间的特征信息，并通过非局部模块加强模型提取特征的能力。同时，为了降低Mixup方法引入的噪声和歧义，设计了与训练过程耦合的多损失函数。该模型在广泛使用的公开细粒度图像数据集CUB-200-2011和Stanford Cars上分别达到了87.4%和93.8%的识别精度，与多个基线方法相比有显著的性能提升。     

基于组合损失函数的BP神经网络风力发电短期预测方法

为了改善风电大规模并网带来的电力系统功率平衡问题,提高系统的风电消纳能力,构建了基于组合损失函数的风电功率预测神经网络模型. 为了提高原始数据信息的利用率,在模型中将数据进行分类,提出以最小化组合损失函数为目标的BP神经网络风力发电短期预测模型,由均方差损失函数、交叉熵损失函数和排序损失函数按照不同的权重比构成组合损失函数. 基于实际风场数据,对基于组合损失函数的预测模型效果进行训练和仿真验证,结果表明相较于基于单一的均方差损失函数的预测方法,提出的组合损失函数可有效提高预测精度.     

基于核函数的多极化HRRP识别

针对多极化雷达高分辨距离像(HRRP)识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题,提出了基于核函数的识别方法.该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数,然后将其分别应用到核主分量分析(KPCA)中降维和提取特征,最后采用最近邻(1NN)分类器和支持矢量机(SVM)分类器对目标进行分类.该方法可以在不丢失极化信息的情况下,将多极化HRRP作为一个整体进行识别,降低了识别算法的复杂度.多极化HRRP数据的仿真实验结果显示,该方法的识别率比单极化HRRP提高7%～10%;与其他多极化HRRP识别方法相比,该方法不仅降低了提取特征的维数,而且还提高了识别性能.     

度量学习改进语义自编码零样本分类算法

为改善零样本图像分类中相似度度量方法的鲁棒性,引入了一种用于零样本分类的度量学习方法.该方法由自编码构成,能在特征对齐后的语义嵌入空间中学习到最优的度量函数,用于计算测试样本特征和类标签的语义特征的相似度;然后利用近邻思想预测类别标签,进而避免产生不合适距离函数导致的分类错误.实验结果表明,与传统距离度量的算法相比,所提出的方法降低了识别错误率,在公开数据集AWA、CUB和ImNet-2上的分类准确率分别达到94.7%、63.7%和28.59%;同时表明了语义-视觉的映射方向比相反方向的识别准确率高出2.5%~10.1%.     

基于注意力和自适应权重的车辆重识别算法

为了解决车辆重识别算法受类内差异性与类间相似性的干扰无法充分表示车辆特征的问题，提出基于注意力机制和自适应损失权重的车辆重识别算法.该算法采用改进的主干网络ResNet50＿ibn，避免了颜色、光照、视角等客观因素的干扰，提取关于目标的不变性特征.搭建基于注意力机制的组表示网络，融合特征间的相互依赖关系，从不同分组的特征表示中提取更加丰富的特征信息.设计自适应损失权重计算损失函数，使用多损失函数策略对网络模型进行训练.该算法在公开数据集VeRi776与VehicleID上的首位击中率和平均精度均值分别达到了96.0%、79.8%和81.5%、80.9%.实验结果表明，利用该算法提取的特征更具判别性，综合性能优于现有的其他车辆重识别算法.     

逐次定数截尾下Rayleigh分布的贝叶斯分析

在平方损失函数、熵损失函数和对称熵损失函数下,对基于逐次定数截尾样本的Rayleigh分布进行了贝叶斯(Bayes)统计分析。最后,利用蒙特卡洛方法进行比较,得出在熵损失函数下的Bayes估计较优。     

基于深度学习的开放场景下声纹识别系统的设计与实现

针对现实应用场景中短时语音和混叠有噪声情况下声纹识别准确性低的问题,本文设计了一种改进的基于深度学习的声纹识别算法,提高了声纹识别模型在短时语音和带噪环境下的鲁棒性,并将该模型部署到了嵌入式设备中.本文主要对声纹识别算法的编码层和损失函数进行改进.对于编码层,本文使用了基于差分编码的NeXtVLAD技术,同时对帧级特征中的静态声纹特征和动态声纹特征进行建模.对于损失函数,本文将基于小样本学习框架的余弦-原型损失函数cosine-Prototypical与附加间隔分类损失函数AM-Softmax进行融合来训练声纹识别模型,使得模型在特征空间中的同类特征尽可能集聚,异类特征尽可能分离.此外,本文还将声纹识别算法部署在Raspberry Pi平台上,实现了能快速推理的声纹识别系统.实验结果表明:这种改进的声纹识别系统在多种开放场景下,能够实时、准确地完成声纹识别任务,可以达到实际应用的要求.     

Improved hidden Markov model for speech recognition and POS tagging

In order to overcome defects of the classical hidden Markov model (HMM), Markov family model (MFM), a new statistical model was proposed. Markov family model was applied to speech recognition and natural language processing. The speaker independently continuous speech recognition experiments and the part-of-speech tagging experiments show that Markov family model has higher performance than hidden Markov model. The precision is enhanced from 94.642% to 96.214% in the part-of-speech tagging experiments, and the work rate is reduced by 11.9% in the speech recognition experiments with respect to HMM baseline system.     

基于全变分模型的视觉感知图像质量评价方法

基于人眼视觉系统对图像边缘结构信息和局部亮度刺激敏感的假设,该文提出了一种基于全变分模型的视觉感知图像质量评价PIQA方法。该方法由边缘结构信息评价和局部亮度信息评价两部分组成。本文首先采用全变分模型描述失真图像与原始参考图像之间的图像结构信息变化;为测量亮度失真,又采用失真图像与参考图像之间的差值图像中封闭区域的能量函数来衡量人眼敏感的图像亮度信息。最后,采用3种标准图像数据库验证该评价方法的性能。实验结果表明,所提出的图像质量评价方法优于现有的图像评价标准。     

基于深度卷积神经网络的跨年龄人脸识别

提出了一种应用于跨年龄人脸识别的联合学习方法,该方法由深度卷积神经网络构建而成,能在特征学习的同时学习到最优的测度函数,从而避免不合适的固定阈值所带来的匹配错误.针对有限的内存、过拟合和计算复杂性高的问题,在模型训练过程中采用了多种新颖和有效的训练策略.实验证实了该联合学习方法的有效性,在公开数据库MORPH-II上的识别正确率达到了93.6％.     

基于互信息自适应估计的说话人确认方法

为了更准确地度量特征间的关系,提出了一种基于互信息自适应估计的目标函数表示方法。将具有自适应特性的度量方法引入到目标函数中,该目标函数以最大化类内相似度、最小化类间相似度为目标,并能根据深层特征的真实分布情况对相似度进行动态的调整,从而使深度神经网络朝着区分性更强的方向进行优化。此自适应度量方式还被用于特征筛选,其能够根据特征的特点进行有针对性的参数更新,使得选取的特征具有典型性,提升目标函数对于深度神经网络优化方向的指导能力。实验结果表明,相比于其他深度神经网络方法,该方法的相对等错误率最多降低了28%,显著提升了说话人确认系统的性能。     

奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法

针对细粒度车型识别图像分类因存在冗余特征而导致识别率低的问题,提出一种基于奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法。首先,提出一种基于奇异值分解卷积神经网络,对全连接层的权重矩阵进行奇异值分解后重新赋值并微调,可以去除具有相关性的冗余特征,学习到细粒度级别的区分性特征;其次,提出一种学习不同特征的融合损失方法,将中心距离损失和分类损失进行加权融合,使得学习的特征类内之间的距离更小。实验表明,该方法使用 Residual Network(ResNet)框架在Cars-196细粒度车型数据集上测试,准确率能够达到93.02%,优于目前表现较好的双线性和注意力模型。扩展实验证明该方法同样适用于其他网络框架。     

余弦相似度保持的掌纹识别算法

掌纹识别作为一种新兴的生物特征识别技术,具有识别率高、特征稳定等优点。传统的基于手工提取特征的掌纹识别算法使用先验知识提取掌纹主线和细节点,存在可扩展性低、提取图像特征困难、无法挖掘数据的隐藏信息等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于学习的掌纹识别算法。首先提取掌纹图像的像素值差向量(Pixel Different Vector,PDV)特征。然后,通过余弦相似度保持模型,同时学习PDV特征的二进制表示及其映射函数,以减少PDV特征的信息冗余。最后,为了处理掌纹位置偏移和光照变化等噪音,将学习得到的二进制特征编码成直方图描述子。在3个广泛使用的掌纹数据库上的实验结果表明,所提出的算法能更好地挖掘掌纹图像的内在特征,有效地提高掌纹识别精度。     

基于GMM-UBM的说话人确认系统的研究

在基于GMM的说话人确认系统中,模型的训练是为每个说话人的语音建立模型,然后通过一定的算法找到一组参数元,使似然概率最大。通过对GMM的研究提出一种改进的模糊C均值算法（FCM）并将改进后的算法应用到模型初始化中。同时,GMM在话者确认时,语音数据不足会导致识别率下降．采用能覆盖话者语音的高斯混合模型-通用背景模型（GMM—UBM）作为识别模型,通过算法比较及实验分析可知,改进算法后的系统在识别率上明显优于传统的基于GMM的说话人识别系统。