基于卷积神经网络和胶囊神经网络的宫颈病变图像分类方法研究

为了更好地治疗宫颈癌,准确确定患者的宫颈类型是至关重要的。因此,用于检测和划分宫颈类型的自动化方法在该领域中具有重要的医学应用。虽然深度卷积神经网络和传统的机器学习方法在宫颈病变图像分类方面已经取得了良好的效果,但它们无法充分利用图像和图像标签的某些关键特征之间的长期依赖关系。为了解决这个问题,文章引入了胶囊网络(CapsNet),将CNN和CapsNet结合起来,以提出CNN-CapsNet框架,该框架可以加深对图像内容的理解,学习图像的结构化特征,并开展医学图像分析中大数据的端到端训练。特别是,文章应用迁移学习方法将在ImageNet数据集上预先训练的权重参数传输到CNN部分,并采用自定义损失函数,以便网络能够更快地训练和收敛,并具有更准确的权重参数。实验结果表明,与ResNet和InceptionV3等其他CNN模型相比,文章提出的网络模型在宫颈病变图像分类方面更加准确、有效。     

多尺度混合注意力胶囊网络的海洋鱼类识别

针对胶囊网络(capsule network,CapsNet)特 征提取结构单一和数据处理中参数量过大的问题,提出 多尺度混合注意力胶囊网络 模型。首先,在网络初始端添加不同尺度的卷积核来多角度提取 特征,并引 入混合注意力机制,通过聚焦更具分辨性的特征区域来降低复杂背景干扰。其次,采用局部 剪枝算法优 化动态路由,减少参数量,缩短模型训练时间。最后,在海洋鱼类数据集F4K(Fish4Knowled ge)上验证, 结果表明,与传统残差网络(residual network50,ResNet-50)、双线性网络(bilinear convo l utional neural network,B-CNN)、分层精简双线性注意力网络(spatial transformation netw ork and hierarchical compact bilinear pooling,STN-H-CBP)以及CapsNet模型相比,该算法 识别精度为98.65%,比ResNet-50模型提升 了5.92%;训练时间为2.2 h,相比于CapsNet 缩短了近40 min,验证了该算法的可行性。     

卷积神经网络模型应用研究

深入分析各种卷积神经网络模型,通过对比模型结构、复杂度,给出各种模型的优缺点.最后以典型的LeNet和ResNet进行实验,通过实验结果给出了效果和网络复杂度的数据,为其他研究者选择网络模型提供依据.     

基于卷积神经网络的业务识别

基于机器学习的业务识别对扩展网络功能,实现网络的精细化管控具有重要意义.目前基于机器学习的业务识别方法主要通过分析业务流的统计特征来实现,而从业务流中提取有效特征比较困难,因此识别精度不高.针对此问题,首先提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的业务识别方法,并进行...     

基于改进YOLOv5卷积神经网络的SAR图像目标识别

提出一种改进YOLOv5网络,并将其用于SAR图像目标识别。为了优化网络性能,文中进行了三个方面的改进：使用宽度比和高度比作为标注框之间的距离度量,并采用k-means聚类方法生成先验锚点框,作为预测框优化时的框尺寸初始值;改进框回归损失函数,引入Scylla交并比来代替竞争性交并比,以提高对密集分布目标的定位精度;改进置信度损失函数,使用焦点损失来替代二元交叉熵,以提高在复杂背景下的目标识别精度。基于MSAR数据集,选择了YOLOv3、常规YOLOv5作为对比网络,进行了大量的SAR图像目标识别实验。实验结果表明,相比两种对比网络,改进YOLOv5网络对各种目标均具有更高的识别准确率、召回率和F1值,以及更高的综合指标平均精度值和平均精度均值。     

基于卷积神经网络的手势识别

手势识别是人机交互,智能语义识别和远程人机 交流领域的热门研究课题。目前基于 视觉的手势识别问题仍是研究的难点,在多变背景下的手势姿态识别仍然存在较大问题。近 年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特 征得到了广泛关注。由于卷积神经网络具有较强的学习能力和个体特征的表达能力,本文针 对传统手势识别算法精度低,鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的TensorFlow框架 下加入扁平卷积模块的FD-CNN网络手势识别算法。在预处理数据集后,基于FD-CNN网络的 手 势识别方法可以直接将预处理后的图像输入网络进行训练,最终输出测试结果的识别精度为 99.0％。与传统方法和经典卷积神经网络方法相比,本文方法提高了 网 络系统对样本数据的多样性和复杂性的有效识别,具有较高的识别率和较好的鲁棒性效果。     

结合卷积神经网络和随机森林的辐射源个体识别

为提高辐射源个体识别准确度,解决工程化应用问题,同时避免在信号样本有限的情况下单一识别算法的局限性,提出了一种结合卷积神经网络和随机森林的辐射源个体识别方法.该方法分别利用卷积神经网络和随机森林训练生成两组个体识别模型,然后采用识别概率统计法生成不同辐射源个体的综合权值向量,最后根据权重向量形成针对不同辐射源个体的综合...     

通道门控Res2Net卷积神经网络自动调制识别

针对低信噪比条件下自动调制识别准确率不高的问题,提出了通道门控Res2Net卷积神经网络自动调制识别模型。该模型主要由二维卷积神经(Two-dimensional Convolutional Neural Network, 2D-CNN)网络、多尺度残差网络(Residual 2-network, Res2Net)、压缩与激励网络(Squeeze-and-Excitation Network, SENet)和长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络组成,通过卷积从原始I/Q数据中提取多尺度特征,结合门控机制对特征通道进行权重调整,并利用LSTM对卷积所得特征进行序列建模,确保数据特征被有效挖掘,从而提升自动调制识别的准确率。在基准数据集RML2016.10a下的调制识别实验表明,所提模型在信噪比为12 dB时识别精度为92.68%,在信噪比2 dB以上时平均识别精度大于91%,较经典CLDNN模型、LSTM模型和同类型PET-CGDNN模型、CGDNet模型能取得更高的调制类型识别准确率。     

基于卷积循环神经网络的不定长验证码识别

验证码是目前大部分网站用来防止批量注册、刷票等恶意操作的图灵测试手段.为了帮助开发者设计出更缜密的安全策略,将生成的5000张混合英数的不定长验证码作为训练集,基于PyTorch学习框架,使用卷积循环神经网络来训练模型,CTC算法对标签进行对齐,实现对不定长验证码的识别.实验表明,最终该模型对不定长验证码的识别准确率达...     

卷积神经网络模型分析

随着深度学习概念的提出,深层神经网络成为机器学习的一个研究方向。在众多的神经网络模型中,卷积神经网络由于具有权值共享、局部感受野、降维等特点,取得了较好的应用成果。卷积神经网络结构包括输入层、卷积层、下采样层、全连接层、输出层,当前层的输出经过激活函数作用后成为下一层的输入。文章对卷积网络的数学模型进行详细推理,采用Python编码实现了深层卷积网络,分别在MNIST和CIFAR-10数据集上进行了测试。实验结果表明,无论是灰度图像还是彩色图像,卷积神经网络都具有较好的识别效果。     

基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究

针对现有网络隐写分析算法特征提取难度大、算法适用范围单一的问题,文章提出了一种基于卷积神经网络的网络隐写分析方法。对网络数据流进行预处理,将所有数据包处理成大小相同的矩阵,最大限度地保留数据特征完整性;使用异构卷积进行特征提取,减少模型计算量及参数数量,加快模型收敛速度;取消池化层,提高模型训练效率。与传统网络隐写分析方法相比,模型能够自动提取数据特征,识别多种网络隐写算法。     

一种优化的卷积神经网络调制识别算法

针对非合作接收条件下信号的调制识别问题,提出了一种基于循环谱特征和深度卷积神经网络的自动调制分类算法。该算法首先利用二值化、形态学操作等技术对循环谱数据集预处理,提高网络泛化能力;然后将数据集输入到卷积神经网络模型中,经过网络的特征提取实现分类识别。在网络中添加残差块网络增大感受野,提高特征提取能力。采用Dropout、优化函数等技术优化网络结构,防止训练过拟合。仿真结果表示,与传统方法和现有的一些深度学习调制识别方法相比,该算法在低信噪比条件下有更高的准确率,具有明显的抗噪声优势,是一个有效的调制识别算法。     

基于卷积神经网络的人脸表情技术研究

在日常的沟通与交流过程中,运用面部表情可以促使沟通交流变得更加顺畅,因此对于人类而言,进行面部表情的解读也是获取相关沟通交流内容的重要程序。随着科学技术的不断发展,人工智能在日常人类交流沟通中运用的越发广泛,因此面部表情人工智能识别这一项技术的发展与创新也更加受到关注。文章将对卷积神经网络的人脸表情识别技术进行深入的研究与探析。     

基于卷积神经网络的材质分类识别研究

目前,空间目标中约6%为正在工作的航天器,而约94%的空间目标为太空垃圾,严重干扰和限制了航天器发射、运行等正常的太空活动轨道,在有效清除空间碎片之前,必须对其进行有效识别。本文基于散射光谱,使用卷积神经网络对空间碎片四种材质进行分类识别,并与BP神经网络的识别结果分析比较。鉴于试验所得的材质的原始光谱信噪比低、特征信息弱等特点,需要对光谱信号进行预处理包括去噪、BRDF计算和归一化处理。然后各取四种材质的200帧样本数据进行训练,另各取50帧数据预测,结果表明：卷积神经网络的总体精度比BP神经网络低2%,耗时少101 s;而增加训练样本数据量达到每个材质各500帧时,卷积神经网络的总体精度仅比BP神经网络低0.05%,耗时则少了891 s,卷积神经网络极大的体现了其时间的优越性。该方法对大数据量的空间碎片材质的分类,具有较大的实用性和借鉴意义。     

基于特征融合卷积神经网络的FMCW雷达人体动作识别

针对微多普勒特征识别人体动作的局限性,基于调频连续波( Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达采用深度学习方法对人体动作识别,提出了一种特征融合卷积神经网络结构.利用FMCW雷达采样的人体动作回波数据分别构建出时间-距离特征和微多普勒特征图,将这两种特征图作为输入数据分别...     

基于卷积神经网络和注意力机制的图像检索

当前先进的图像检索方法中,存在着不能很好地分辨图像中不同区域和内容的重要性的问题,导致计算资源分配不合理、检索正确率较低等一系列结果.为了解决这些问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和注意力机制的图像检索方法.首先使用卷积神经网络提取特征,然后使用注意力机...     

一种融合MeanShift聚类分析和卷积神经网络的Vibe++背景分割方法

针对传统Vibe+算法存在噪点和拖影分割错误率较高的问题,提出了一种改进的Vibe+运动目标分割算法(Vibe++)。首先,通过对视频帧采用传统Vibe+算法处理获取二值图像,基于区域生长算法对结果图中各连通域标记,依据边界面积块差异获取面积筛选阈值,将低于阈值的连通区域视为噪点并删除;然后,引入5种不同核函数优化传统MeanShift聚类算法,并与卷积神经网络(CNN)进行顺序组合;最后,采用组合模型对已消除噪点图像中的拖影区、非拖影区和拖影边缘区分类,计算拖影区中每个像素点的坐标,定位拖影区并快速删除,获取分割结果。所提算法用于公开数据集的实验结果表明,其可取得98%以上的分割准确率,具有较好的应用效果和较高的实用价值。     

基于深度卷积神经网络的多特征融合的手势识别

针对传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单,导致手语识别率较低的问题,本文将深度卷积神经网络架构作为分类器与多特征融合算法进行结合,通过使用纹理特征结合形状特征做到有效识别。首先纹理特征通过LBP、卷积神经网络和灰度共生矩阵方法得到,其中形状特征向量由Hu氏不变量和傅里叶级数组成。为了避免过拟合现象,使用"dropout"方法训练深度卷积神经网络。这种基于深度卷积神经网络的多特征融合的手语识别方法,在"hand"数据库中,对32种势的识别率为97.73%。相比一般的手语识别方法,此方法鲁棒性更强,并且识别率更高。