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。     

基于多尺度分块卷积神经网络的图像目标识别算法

针对图像在平移、旋转或局部形变等复杂情况下的识别问题,提出一种基于非监督预训练和多尺度分块的卷积神经网络(CNN)目标识别算法。算法首先利用不含标签的图像训练一个稀疏自动编码器,得到符合数据集特性、有较好初始值的滤波器集合。为了增强鲁棒性,同时减小下采样对特征提取的影响,提出一种多通路结构的卷积神经网络,对输入图像进行多尺度分块形成多个通路,每个通路与相应尺寸的滤波器卷积,不同通路的特征经过局部对比度标准化和下采样后在全连接层进行融合,从而形成最终用于图像分类的特征,将特征输入分类器完成图像目标识别。仿真实验中,所提算法对STL-10数据集和遥感飞机图像的识别率较传统的CNN均有提高,并对图像各种形变具有较好的鲁棒性。     

深度卷积神经网络图像超分辨率重建方法研究

基于深度卷积神经网络算法实现网络图像超分辨率重建技术，为满足图像的超分辨率精度检测和构建需求，通过构建图像融合技术来实现图像重建架构，形成以机器人视觉系统数据为主体的控制模块，实现对网络图像超分辨率的图像融合分析的目标，完成深度卷积神经网络图像重建。在深度卷积神经网络图像的构建过程中，注意神经网络输出数据决策方案和图像的自适应预置模块设计，分析深度卷积神经网络的各层节点数，平衡图像分辨率数据深度卷积过程中的信息损失量，提升图像分辨率数据的重建精度。     

基于卷积神经网络的扁桃体咽拭子采样机器人

针对医务人员咽拭子采样时有较高被传染风险，提出咽拭子采样机器人。采样需检测、识别和定位扁桃体的位置信息，由于扁桃体在原图中尺寸较小、特征提取困难，设计基于卷积神经网络的两步检测模型。第一步，使用口腔检测模块将口腔图像从自制的人体面部数据集中检测并切割出来；第二步，在口腔图像基础上，识别位扁桃体的位置信息。结合深度图像计算扁桃体在机器人世界坐标系的坐标，控制机械臂运动到指定位置，实现咽拭子采样。实验证明，系统使用基于卷积神经网络的扁桃体两步检测模型具有较高的准确性和检测效率，检测结果的AP50和检测平均时间均优于对比算法且能够准确地完成咽拭子采样。     

基于融合多层卷积特征的显著性区域提取

针对目前卷积神经网络提取图像特征不充分导致的显著性提取效果不明显的问题,提出了一种多层卷积特征融合的自编码显著性区域提取算法.在使用卷积网络提取图像特征时,其浅层卷积特征一般提取的是图像的细节特征如颜色、纹理和位置特征,深层次卷积特征一般是图像的语义特征,在编码层将浅层卷积特征经过下采样融合到深层次的卷积特征中,并将深层次卷积特征进行上采样融合到浅层卷积特征中,实验表明这样可以大大提高编码质量;在解码中将编码时的卷积特征也进行融合,可以获取到解码丢失的信息进而得到更优的解码图像.此外还设计了逐层监督的方式来指导解码层的训练,即用标准的区域提取图进行下采样作为每一层解码层的标准图进行监督训练.实验结果表明,该方法可以在PAGRN的基础上将F度量平均提升0.071,平均绝对误差MEA平均降低0.031.     

面向遥感影像场景的深度卷积神经网络递归识别模型

在遥感影像场景识别过程中,针对利用卷积神经网络进行固定格网影像场景识别时存在类间可分性不高和局部细节粗糙等问题,提出一种深度卷积神经网络递归识别模型(DCNN-RR)。该模型首先构建卷积层、采样层交替的多层卷积神经网络进行遥感影像多分辨率场景训练。然后,根据格网影像softmax概率计算场景类间混淆指数(Confusion Index,CI),四分格网递归进行卷积神经网络识别,并采用多重窗口滑动递归微调直至CI达到峰值来精准定位场景目标。通过高分辨遥感影像实验表明该模型可适应不同尺度地物的变化,相比固定格网影像显著提高了场景识别精度,局部细节也更为精细。     

改进的基于卷积神经网络的图像超分辨率方法

图像超分辨率是计算机视觉领域的经典问题。使用深度神经网络来解决图像超分辨率的问题目前得到越来越多的研究学者的关注和青睐。为改善基于卷积神经网络的图像超分辨率方法的图像生成效果,提出一种改进的方法。在神经网络层中加深网络层数,并且针对加深网络可能出现的退化现象引入残差网络结构,并将图像上采样步骤放入网络中。实验表明,在与传统的插值法和原始的基于卷积神经网络方法的对比中,该优化方法生成的图像观感更加锐利清晰、细节丰富,而且无论在峰值信噪比和结构相似性上均有明显提高,验证了该方法的有效性。     

基于改进全卷积神经网络的航拍图像语义分类方法

现有的卷积神经网络方法难以对图像的每个像素进行语义识别,较难从像素层面分解出图像的不同类别。为此,提出一种端到端的全卷积深度网络,以实现高分辨航拍图像像素级的语义分割及识别。通过全卷积神经网络对图像强度信息和地理信息系统信息分别采用独立通道进行处理,在全卷积神经网络的最终层合并2个通道,并对每个像素进行全连接像素级标注,利用条件随机场作为后期处理方法平滑相似区域,同时保留图像中的边缘信息。实验结果表明,与传统视觉语义分类算法相比,该算法在航拍图像像素级分类上的准确率更高,识别效果更好。     

基于全卷积编解码网络的单目图像深度估计

针对传统方法在单目图像深度估计时精度低、速度慢等问题,提出一种全卷积编码-解码网络模型,该模型将稀疏的深度样本集和RGB图像作为输入,编码层由Resnet和一个卷积层组成,解码层由两个上采样层和一个双线性上采样层组成,上采样层采用上卷积模块和上投影模块交叉使用,有效降低了棋盘效应并保留了预测深度图像的边缘信息。同时,模型中使用了全卷积,使得参数减少,提升了预测速度。在NYU-Depth-v2数据集上验证了网络模型的有效性与优越性。实验结果表明,在仅使用RGB图像进行深度预测的情况下,与多尺度卷积神经网络相比,该模型在精度[δ<1.25]上提高约4%,均方根误差指标降低约11%;与仅使用RGB图像相比,添加100个空间随机深度样本,均方根误差降低约26%。     

基于深度卷积神经网络的行人检测

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

基于BP神经网络的人脸识别方法

人脸自动识别是计算机模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。文中提出了基于ＢＰ神经网络的人脸识别方法,论述了人脸图像矢量的特征压缩问题、网络隐含层神经元数选取问题、网络输入矢量的标准化处理问题以及网络连接权值选取问题。对于１８人、每人１２幅图像组成的脸图像数据库做识别实验,实验结果表明文中所设计的神经网络分类器比常用的最近邻分类器有效地降低了识别错误率。     

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。     

基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法

针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用固定权值直接构造卷积层,并依照匹配生长规则确定网络层次结构。将经过预处理的矿工面部表情图像作为卷积神经网络的测试集和训练集,使用支持向量机对表征矿工面部表情特征的神经元进行分类,从而实现对矿工面部表情的分类识别。实验结果表明,该方法对矿工面部表情的识别率达到90.71%,能够满足实际应用需要。     

基于优化卷积神经网络结构的人体行为识别

为了提高卷积神经网络对非线性特征以及复杂图像隐含的抽象特征提取能力,提出优化卷积神经网络结构的人体行为识别方法。通过优化卷积神经网络模型,构建嵌套Maxout多层感知器层的网络结构,增强卷积神经网络的卷积层对前景目标特征提取能力。通过嵌套Maxout多层感知器层网络结构可以线性地组合特征图并选择最有效特征信息,获取的特征图经过矢量化处理,分类器Softmax完成人体行为识别。仿真实验结果表明,该方法对人体行为识别准确率取得较好结果。     

基于局部特征的卷积神经网络模型

传统卷积神经网络对于特征不明显或歧义性大的图像识别率较低。针对该问题,在卷积神经网络的基础上通过增加局部特征提取层和概率权重综合层,构建基于局部特征的卷积神经网络模型。该模型对输入图像的局部进行识别,得到局部图像的分类概率信息,综合分析所有局部图像的分类概率信息得到最终网络输出。手写字符识别实验结果表明,与经典的卷积神经网络模型相比,该模型识别率较高,尤其是在输入图像特征较为模糊的情况下优势更为明显。     

基于CNN的人体姿态识别

姿态识别是人机交互中重要的研究课题之一，随着机器学习与神经网络的发展，研究的方式和成果趋于多样化，姿态识别的应用价值也日趋广泛。本文通过构建卷积神经网络模型，该模型共有11层，在对采样的数据集中5种人体姿态进行卷积与池化操作，最后进入全连接层进行分类，从而完成对数据集的训练和识别。结果显示，相较于机器学习方法，该模型的识别性能更加优秀，且免去了复杂的特征提取方式设计，让网络自身提取特征进行识别分类，效果更好。     

基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别

目标识别一直是人工智能领域的热点问题. 为了提高目标识别的效率,提出了基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别方法. 该方法将图像输入卷积神经网络进行训练,在网络的每个全连接层分别进行特征提取,将得到的特征依次输入到分类器,对输出结果进行比较. 选取经过修正线性单元relu函数激活的低层全连接层作为特征提取层,比选取高层全连接层特征提取的识别率高. 本文构建了办公用品数据集,实现了基于卷积神经网络多层特征提取的办公用品识别系统. 选择AlexNet卷积神经网络模型的relu6层作为特征选取层,选择最优训练图像数量和最优分类器构建系统,从而证明了该方法的可行性.     

一种改进的深度神经网络在小图像分类中的应用研究

基于卷积神经网络和深度信念网络各自的优点,通过把卷积神经网络的局部感受野引入到深度信念网络的单层中,把深度信念网络的单层分成多个子RBM,提出一种改进的深度信念网络。分别用BP网络、卷积神经网络、深度信念网络和改进的深度信念网络对模型MNIST和Cifar-10数据库进行小图像分类识别实验;根据实验结果,改进的深度信念网络在Cifar-10库上错误率为30.16%,比卷积神经网络低了9%,比传统的深度信念网络低了40%;在MNIST上的识别错误率为1.21%,比传统的深度信念网络分别降低了16%,略高于卷积神经网络。试验结果表明改进的DBN网络在小图像分类应用中是有效的。     

SAR图像目标识别的卷积神经网模型

目的 合成孔径雷达图像目标识别可以有效提高合成孔径雷达数据的利用效率。针对合成孔径雷达图像目标识别滤波处理耗时长、识别精度不高的问题,本文提出一种卷积神经网络模型应用于合成孔径雷达图像目标识别。方法 首先,针对合成孔径雷达图像特点设计特征提取部分的网络结构;其次,代价函数中引入L2范数提高模型的抗噪性能和泛化性;再次,全连接层使用Dropout减小网络的运算量并提高泛化性;最后研究了滤波对于网络模型的收敛速度和准确率的影响。结果 实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库,10类目标识别的实验结果表明改进后的卷积神经网络整体识别率（包含变体）由93.76%提升至98.10%。通过设置4组对比实验说明网络结构的改进和优化的有效性。卷积神经网络噪声抑制实验验证了卷积神经网络的特征提取过程对于SAR图像相干斑噪声有抑制作用,可以省去耗时的滤波处理。结论 本文提出的卷积神经网络模型提高了网络的准确率、泛化性,无需耗时的滤波处理,是一种合成孔径雷达图像目标识别的有效方法。     

Android平台上基于卷积神经网络的手写数字识别实验

卷积神经网络算法由于良好的性能已经广泛使用在自动驾驶、语音识别和图像分类等领域,为增强学生学习和利用卷积神经网络算法的能力,文章设计在Android平台上基于Tensor Flow卷积神经网络的手写数字识别实验,并说明实施过程,同时介绍卷积神经网络算法、Android平台相关技术原理和实验过程。