基于深度学习可视化的恶意软件家族分类

计算机网络技术的快速发展,导致恶意软件数量不断增加。针对恶意软件家族分类问题,提出一种基于深度学习可视化的恶意软件家族分类方法。该方法采用恶意软件操作码特征图像生成的方式,将恶意软件操作码转化为可直视的灰度图像。使用递归神经网络处理操作码序列,不仅考虑了恶意软件的原始信息,还考虑了将原始代码与时序特征相关联的能力,增强分类特征的信息密度。利用SimHash将原始编码与递归神经网络的预测编码融合,生成特征图像。基于相同族的恶意代码图像比不同族的具有更明显相似性的现象,针对传统分类模型无法解决自动提取分类特征的问题,使用卷积神经网络对特征图像进行分类。实验部分使用10?868个样本（包含9个恶意家族）对深度学习可视化进行有效性验证,分类精度达到98.8%,且能够获得有效的、信息增强的分类特征。     

基于卷积神经网络的植物图像分类方法研究

近年来,卷积神经网络已经成为图像分类领域的应用研究热点,其对图像特征进行自提取、自学习,解决了以往图像分类方法的图像低层特征到高层概念之间存在的语义鸿沟。为了解决植物图像的自动分类问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的植物图像分类方法,以植物图像为研究对象,将经典卷积神经网络VGG16与全卷积网络(FCN)相结合,把VGG16中两个通道数为4096的全连接层改为卷积层,构造一个新的VGG16模型为植物图像分类模型。文中制作了一个由43类每类500张总共21500张植物图像组成的图像数据集,作为植物图像分类模型的训练数据集。实验结果表明,所提方法在植物的图像分类上的准确率达到97.23%。应用文中提出的卷积神经网络对植物图像进行分类可以取得目前最好的植物图像分类效果。     

卷积神经网络在图像分类和目标检测应用综述

卷积神经网络具有强大的特征学习能力,随着大数据时代的到来和计算机能力的提升,近年来卷积神经网络在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展,掀起了新的研究热潮。综述卷积神经网络的基本原理,以及其在图像分类、目标检测上的研究进展和典型模型,最后分析了卷积神经网络目前的问题,并展望了未来的发展方向。     

基于迁移学习的卷积神经网络服装图像分类

针对服装图像分类过程中图像数量过少、需大量人工标注和效率低等问题,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络服装图像分类方法。该方法通过卷积神经网络直接从原始像素中自动学习图像的有效表征,有效减少人工标注的成本,同时,微调预训练好的网络模型参数,二次训练数据。实验表明,图像分类取得了较好的分类结果,平均分类准确度达到90%以上。     

基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法

针对如何利用人脸图像进行亲属关系认证的问题,提出基于深度卷积神经网络End-to-End模型的亲属关系认证算法.首先,构建一个包含卷积层、全连接层和soft-max分类层的深度卷积神经网络模型.卷积层可以提取亲子图像的隐性特征,全连接层可以将提取的隐性特征映射为亲属关系认证的二分类问题,soft-max分类层可以直接判断该对样本是否具有亲属关系.然后,将成对的标记训练数据输入网络进行迭代,优化深度网络模型参数,直至损失曲线稳定.最后,利用训练完毕的深度网络模型对输入测试图像对进行分类判决,通过统计得到最终的准确率.在KinFaceWI和KinFaceWII数据库上的结果显示,相比以往的亲属关系认证算法,文中模型具有更好的性能.     

高分辨卫星图像卷积神经网络分类模型

目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC（the ImageNet large scale visual recognition challenge）-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。     

基于深度学习的肺部肿瘤图像识别方法

鉴于浅层卷积神经网络难以获取图像深层特征、易过度拟合导致分类效率和精度低的问题,因此,设计一种肺部肿瘤图像的深度学习识别模型。在运用样本扩充和迁移学习的基础上,并对AlexNet卷积神经网络进行改善和提升,在每层网络数据输入之前对数据进行归一预处理,同时使用线性整流函数(ReLU),实现对肺部肿瘤表达性特征地快速获取,输出端经由三层全连接层和softmax算法进行分类。实验结果表明,此方法在网络收敛速率和分类精度方面取得更优性能,比基于AlexNet卷积神经网络分类精度提高5.66%以上,且具备良好的健壮性。     

基于改进CNN-LSTM的网络入侵检测模型研究

针对网络入侵检测模型特征提取算法复杂、训练参数过多、检测结果不理想等问题,提出一种改进卷积神经网络与长短期记忆网络结合的网络入侵检测方法(GCNN-LSTM)。首先,使用卷积神经网络对流量数据做特征选择,并选择全局池化层代替其中的全连接层;其次,结合长短期记忆网络强大的时间序列学习能力对改进卷积神经网络选择后的特征进行学习分类,以期在网络异常数据检测方面获得更好的效率和准确率。实验结果表明,提出的模型在UNSW-NB15数据集上有着较好的检测效果。在同等条件下,使用传统卷积神经网络的模型准确率为84.97%,训练时间为76.3 s;本模型准确率达到了88.96%,训练时间为61.1 s。     

基于小样本学习融合随机深度和多尺度卷积的SDM-RNET网络

针对神经网络难以利用少量标注数据获取足够的信息来正确分类图像的问题,提出了一种融合随机深度网络和多尺度卷积的关系网络——SDM-RNET.首先在模型嵌入模块引入随机深度网络用于加深模型深度,然后在特征提取阶段采用多尺度深度可分离卷积替代普通卷积进行特征融合,经过骨干网络后再采用深浅层特征融合获取更丰富的图像特征,最终学习预测出图像的类别.在mini-ImageNet、RP2K、Omniglot这3个数据集上对比该方法与其他小样本图像分类方法,结果表明在5-way 1-shot和5-way 5-shot分类任务上该方法准确率最高.     

基于迭代训练和集成学习的图像分类方法

针对卷积神经网络提取特征信息不完整导致图像分类方法分类精度不高等问题,利用深度学习的方法搭建卷积神经网络模型框架,提出一种基于迭代训练和集成学习的图像分类方法。利用数据增强对图像数据集进行预处理操作,在提取图像特征时,采用一种迭代训练卷积神经网络的方式,得到充分有效的图像特征,在训练分类器时,采用机器学习中集成学习的思想。分别在特征提取后训练分类器,根据各分类器贡献的大小,赋予它们不同的权重值,取得比单个分类器更好的性能,提高图像分类的精度。该方法在Stanford Dogs、UEC FOOD-100和CIFAR-100数据集上的实验结果表明了其较好的分类性能。