基于余弦距离损失与卷积神经网络的人脸识别

由于最近卷积神经网络在计算机视觉任务中的发展,深度人脸识别方法的性能得到了显著提高。现有的深度人脸模型将人脸识别任务视为一个分类任务或度量学习任务,旨在学习到具有区分度的人脸特征,但是很少能达到类内距离小、类间距离大的特点。损失函数作为监督信号,在卷积神经网络学习人脸特征时起到重要的作用。提出基于余弦距离的Softmax损失函数(Cosine Softmax Loss,CSL),让人脸特征区分度更高。使用相同的网络模型和训练数据集,在LFW和YTF等数据集上的实验结果验证了所提方法的优越性。     

基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法。首先,利用社交网络图像构建一个自发面部表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型。实验结果表明,本文提出的方法有效提高了人脸表情识别准确率。     

结合深度特征与多标记分类的图像语义标注

为了缩减不同模态数据间的语义鸿沟,提出一种结合深度卷积神经网络和集成分类器链的多标记图像语义标注方法.该方法主要由生成式特征学习和判别式语义学习2个阶段构成.首先利用深度卷积神经网络学习图像的高层视觉特征;然后基于获取的视觉特征与图像的语义标记集训练集成分类器链,并学习视觉特征包含的语义信息;最后利用训练得到的模型对未知图像进行自动语义标注.在Corel5K和PASCAL VOC 2012图像数据集上的实验结果表明,与一些当前国际先进水平的方法相比,文中方法的鲁棒性更强,标注结果更精确.     

基于深度残差网络的人脸表情识别

针对深度卷积神经网络随着卷积层数增加而导致网络模型难以训练和性能退化等问题,提出了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法。该方法利用残差学习单元来改善深度卷积神经网络模型训练寻优的过程,减少模型收敛的时间开销。此外,为了提高网络模型的泛化能力,从KDEF和CK+两种表情数据集上选取表情图像样本组成混合数据集用以训练网络。在混合数据集上采用十折（10-fold）交叉验证方法进行了实验,比较了不同深度的带有残差学习单元的残差网络与不带残差学习单元的常规卷积神经网络的表情识别准确率。当采用74层的深度残差网络时,可以获得90.79%的平均识别准确率。实验结果表明采用残差学习单元构建的深度残差网络可以解决网络深度和模型收敛性之间的矛盾,并能提升表情识别的准确率。     

融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法研究

基于人脸信息的身份认证对于个人安全和社会稳定都具有非常重要的意义。传统的人脸认证方法依赖人工构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中提取到人脸的隐性特征。然而大部分深度学习人脸认证方法需大量带有身份标记的训练样本,额外增加了标记数据的成本。针对以上问题,提出了融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法。该算法在Siamese神经网络框架基础上,引入LeNet-5卷积神经网络,将单分支LeNet-5卷积网络扩充为结构相同且参数共享的双分支LeNet-5卷积网络,通过缩小卷积核、增加卷积层来调整网络结构,使用Contrastive Loss函数对融合网络进行训练。实验结果表明,该算法在不同的人脸数据集上,均获取较高的识别精度。     

基于迁移学习与多标签平滑策略的图像自动标注

针对图像标注数据集标签分布不平衡问题,提出了基于标签平滑策略的多标签平滑单元（MLSU）。MLSU在网络模型训练过程中自动平滑数据集中的高频标签,使网络适当提升了低频标签的输出值,从而提升了低频标注词的标注性能。为解决图像标注数据集样本数量不足造成网络过拟合的问题,提出了基于迁移学习的卷积神经网络（CNN）模型。首先利用互联网上的大型公共图像数据集对深度网络进行预训练,然后利用目标数据集对网络参数进行微调,构建了一个多标签平滑卷积神经网络模型（CNN-MLSU）。分别在Corel5K和IAPR TC-12图像标注数据集上进行实验,在Corel5K数据集上,CNN-MLSU较卷积神经网络回归方法（CNN-R）的平均准确率与平均召回率分别提升了5个百分点和8个百分点;在IAPR TC-12数据集上,CNN-MLSU较两场K最邻近模型（2PKNN_ML）的平均召回率提升了6个百分点。实验结果表明,基于迁移学习的CNN-MLSU方法能有效地预防网络过拟合,同时提升了低频词的标注效果。     

FP-CNNH:一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法

在大数据时代,图像检索技术在大规模数据上的应用是一个热门的研究领域。近年来,大规模图像检索系统中, 图像哈希算法 由于具备提高图像的检索效率同时减少储存空间的优点而受到广泛的关注。现有的有监督学习哈希算法存在一些问题,主流的有监督的哈希算法需要通过图像特征提取器获取人为构造的图像特征表示,这种做法带来的图像特征损失影响了哈希算法的效果,也不能较好地处理图像数据集中语义的相似性问题。随着深度学习在大规模数据上研究的兴起,一些相关研究尝试通过深度神经网络进行有监督的哈希函数学习,提升了哈希函数的效果,但这类方法需要针对数据集人为设计复杂的深度神经网络,增大了哈希函数设计的难度,而且深度神经网络的训练需要较多的数据和较长的时间,这些问题影响了基于深度学习的哈希算法在大规模数据集上的应用。针对这些问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的快速图像哈希算法,该算法通过设计优化问题的求解方法以及使用预训练的大规模深度神经网络,提高了哈希算法的效果,同时明显地缩短了复杂神经网络的训练时间。根据在不同图像数据集上的实验结果分析可知, 与现有的基准算法相比,提出的算法在哈希函数训练效果和训练时间上都具有较大的提高。     

基于深度自学习的图像哈希检索方法

基于监督学习的卷积神经网络被证明在图像识别的任务中具有强大的特征学习能力。然而,利用监督的深度学习方法进行图像检索,需要大量已标注的数据,否则很容易出现过拟合的问题。为了解决这个问题,提出了一种新颖的基于深度自学习的图像哈希检索方法。首先,通过无监督的自编码网络学习到一个具有判别性的特征表达函数,这种方法降低了学习的复杂性,让训练样本不需要依赖于有语义标注的图像,算法被迫在大量未标注的数据上学习更强健的特征。其次,为了加快检索速度,抛弃了传统利用欧氏距离计算相似性的方法,而使用感知哈希算法来进行相似性衡量。这两种技术的结合确保了在获得更好的特征表达的同时,获得了更快的检索速度。实验结果表明,提出的方法优于一些先进的图像检索方法。     

结合迁移学习模型的卷积神经网络算法研究

针对传统的卷积神经网络算法在训练集与测试集分布不同时分类精度较低且标注成本较高的问题,提出结合迁移学习模型的卷积神经网络算法。使用主成分分析算法对源域数据进行无监督降维,同时结合自编码机算法对目标数据集降维,使源域和目标数据集在低维度下具有相似的特征分布;根据卷积神经网络特征提取的特点,利用JS散度来判别卷积池层能否迁移,并使用初始化的隐藏层补全trCNN模型;使用少量带标注的目标数据集进行训练,完成分类模型的构建。设计实验验证分类模型能够在使用少量标注数据情况下准确地完成分类工作。     

基于弱监督预训练CNN模型的情感分析方法

传统的情感分析研究大多基于机器学习算法,此类方法依赖大量人工抽取的特征与领域知识。使用卷积神经网络自动学习文本的特征表示,进而判别文本的情感极性。为了解决情感分析中监督训练样本不足的问题,利用大规模弱监督数据来训练卷积神经网络。同时引入“预训练-微调”策略,先在弱监督数据集上对卷积神经网络进行预训练,然后使用监督数据集进行微调训练来克服弱监督数据中的噪声问题。在SemEval-2013 Twitter情感分析数据集上进行实验验证,结果表明由于引入了弱监督数据参与训练,有效增强了卷积神经网络学习情感语义的能力,从而提升了模型的准确性。     

基于深度残差网络的自动调制识别方法研究

自动调制识别是电磁环境特性分析的关键问题,而传统方法多基于人工设计特征进行识别,数据特征表示和判别分析能力有限。为此提出一种新颖的深度神经网络特征表示方法进行调制识别任务。首先,利用递归神经网络结构对电磁信号序列进行表示,建立了基于多层双向GRU网络结构的识别方法。其次,从一维空间卷积表示序列的角度思考,建立了基于深度残差卷积网络的调制识别方法。最后,针对加性高斯白噪声信道的调制方式仿真数据集,将提出的方法与典型神经网络模型如多层感知器、卷积神经网络进行了对比实验。实验结果表明,提出的方法在自动调制识别方面具备更强的特征表示能力和竞争力,有利于推动深度学习在自动调制识别领域的应用。     

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

随着大数据时代的到来,含更多 隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的 成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状 和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

基于多级金字塔卷积神经网络(MLPCNN)的快速特征表示方法

近年来,在机器视觉中基于卷积神经网络(CNN)的特征提取方法取得了令人惊叹的成果,主要原因是深度学习在多层和低维的特征表示上有着很大的优势。但是由于在大尺度图像中卷积滤波的过程速度过慢,导致CNN参数调节困难、训练时间过长,针对这一问题,本文基于传统卷积神经网络(TCNN, Traditional convolution neural network)提出一种快速有效的多级金字塔卷积神经网络MLPCNN(Multi-level pyramid CNN)。这一网络使用权值共享的方法将低级的滤波权值共享到高级,保证CNN的训练只在较小尺寸的图像块上进行,加快训练速度。实验表明,在特征维数比较低的情况下,MLPCNN提取到的特征比传统的特征提取方法更加有效,在Caltech101数据库上,MLPCNN识别率达到81.32%,而且训练速度较TCNN网络提高了约2.5倍。     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

高光谱图像小样本分类的卷积神经网络方法

目的 与传统分类方法相比,基于深度学习的高光谱图像分类方法能够提取出高光谱图像更深层次的特征。针对现有深度学习的分类方法网络结构简单、特征提取不够充分的问题,提出一种堆叠像元空间变换信息的数据扩充方法,用于解决训练样本不足的问题,并提出一种基于不同尺度的双通道3维卷积神经网络的高光谱图像分类模型,来提取高光谱图像的本质空谱特征。方法 通过对高光谱图像的每一像元及其邻域像元进行旋转、行列变换等操作,丰富中心像元的潜在空间信息,达到数据集扩充的作用。将扩充之后的像素块输入到不同尺度的双通道3维卷积神经网络学习训练集的深层特征,实现更高精度的分类。结果 5次重复实验后取平均的结果表明,在随机选取了10%训练样本并通过8倍数据扩充的情况下,Indian Pines数据集实现了98.34%的总体分类精度,Pavia University数据集总体分类精度达到99.63%,同时对比了不同算法的运行时间,在保证分类精度的前提下,本文算法的运行时间短于对比算法,保证了分类模型的稳定性、高效性。结论 本文提出的基于双通道卷积神经网络的高光谱图像分类模型,既解决了训练样本不足的问题,又综合了高光谱图像的光谱特征和空间特征,提高了高光谱图像的分类精度。     

基于改进CNN的年龄和性别识别

人脸图像的年龄和性别识别是人脸分析的重要任务,在真实多变场景下完成识别依然面临挑战。改进深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,将首层大尺寸卷积核替换为级联3[×]3卷积核;采用跨连卷积层融合中层和高层抽象特征;加入Batch Normalization（BN）层,设置较高的学习率和较小的Dropout比率;采用1[×]1卷积核与全局平均池化（Global Average Pooling）取代全连接层。实验表明,所提方法与主流的年龄性别识别方法比较具有较好的识别率,在Adience数据集上,年龄识别精度达到89.8%,性别识别精度达到93.3%。     

基于权重能量自适应分布的三维形状分割算法

针对三维形状分割问题,提出一种引入权重能量自适应分布参与深度神经网络训练的全监督分割算法.首先对三维形状表面进行过分割得到若干小块,提取每一个小块的特征描述符向量作为神经网络的输入,计算权重能量自适应分布,将经过加权后的分割标签作为神经网络的输出,训练深度神经网络.对于新的未分割的三维模型,提取模型表面三角面片的特征向量后输入到神经网络中进行预测分割后,对预测分割的边缘进行修整得到分割结果,实现三维模型的自动分割.在普林斯顿三维模型分割数据集上的实验结果表明,算法通过在训练过程中引入权重能量自适应分布,可以大幅降低神经网络训练时的均方误差,提高神经网络预测结果的准确率;与传统算法相比,该算法具有高准确率、强鲁棒性、强学习扩展能力等优点.