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...     

基于卷积神经网络的多标签图像分类

针对BING算法对物体建模的不足,提出了multi-BING算法。该算法计算训练样本的CS-LBP特征,并对其进行聚类,对聚类后的数据建立BING模型。在物体检测过程中,融合了多个模型结果进行候选框判别,将多标签图像分类问题转化为多个单标签分类问题。以Fast R-CNN模型为基础,将采用本文物体检测方法得到的候选框作为模型输入。同时,采用LReLU函数作为Fast R-CNN模型的激活函数,从而在几乎不增加计算复杂度的情况下,提高模型的平均准确率(AP)。实验表明,本文方法优于BING算法和OBN算法。     

基于特征融合的卷积神经网络乳腺癌图像分类

传统乳腺癌图像分类方法需要从医学图像中人工提取特征,不仅需要具备专业医学知识,而且存在耗时费力、提取高质量特征困难等问题.因此,提出了一种基于特征融合的卷积神经网络乳腺癌图像分类方法.首先预训练了两个不同结构的卷积神经网络,然后利用卷积神经网络自动提取特征的特性,将两个结构提取到的特征进行融合,最后利用分类器对融合的特征进行分类;同时,为避免卷积神经网络模型受小样本量限制出现过拟合现象,通过乳腺病变区域提取、区域细化和数据增强等方法对图像进行适当预处理,并通过过采样方法解决了正负样本不平衡的问题.实验结果显示,该方法在乳腺癌图像数据集BCDR-F03上分类AUC达到89%,对乳腺癌图像的分类精度较传统方法有明显提高.     

基于深层卷积神经网络的图像美感度分类

针对图像美感度分类中出现的准确率低、美感特征描述差等问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的图像美感度分类算法.首先将图片输入55层卷积神经网络自动学习并获得更加细致和深层次的美感特征,然后通过softmax分类器进行图像美感度分类,从而得到最优的分类结果.将该算法与多种传统算法和浅层深度卷积神经网络的算法进行对比实验,结果表明该算法在A1和A0数据库的准确率分别达到80.13%和87.32%,且在CUHKPQ数据库的6种场景下,获得了更好的分类准确率.     

基于卷积神经网络的中文财经新闻分类方法

针对目前财经领域内新闻数据杂乱无章、缺乏自动高效管理等问题,提出一种基于卷积神经网络的中文财经新闻分类方法。收集大规模财经新闻语料,通过无监督学习方法训练获得一个广义通用的财经类词向量模型,将词向量引入到卷积神经网络模型训练中实现有效分类。与传统方法相比,基于卷积神经网络的中文财经新闻分类方法网络模型结构简单,针对小样本集也能表现优异的性能,不仅能有效解决中文财经新闻分类问题,还可充分证明卷积神经网络在处理文本分类问题中的有效性。     

基于深度卷积神经网络的高光谱遥感图像分类

传统的高瀑布图像分类模型只考虑光谱特征信息,忽略了图像空间结构信息在分类中的重要作用。为提高高光谱遥感图像的分类精度,提出一种同时利用高瀑布图像的光谱信息和空间信息的深度卷积神经网络分类模型。通过对低层特征自动分层地学习来提取更加抽象的高层特征,提取的特征具有平移、缩放及其他形式扭曲等高度不变性;基于学习到的深度特征,用logistic回归分类器进行分类训练。高光谱数据实验结果表明,深度卷积神经网络模型能够提高高光谱遥感图像的分类精度,从而验证了深度卷积神经网络进行高瀑布图像分类的可行性和有效性。     

利用卷积神经网络分类乳腺癌病理图像

为了解决乳腺病理图像分类准确率低,耗时费力的问题,本文提出了利用卷积神经网络(CNN)对乳腺病理图像进行分类的方法.利用该方法将病理图像快速、自动划分为良性和恶性2类.采用基于Inceptionv3架构的卷积神经网络模型和迁移学习算法进行病理图像特征提取;利用全连接层神经网络和SoftMax函数进行图像分类.同时针对高...     

基于混合遗传卷积神经网络的智能制造系统图像分类

传统制造业系统检测主要借助显微工具进行观察.当前智能制造零件尺寸越来越小,加上传统方法受主观性影响,往往存在一定偏差,需要设计一种效率和精度均更高的检测技术.随着高分辨率相机以及计算机技术的发展,利用一些改进的算法模型对智能制造系统图像进行识别分类是可行的.基于混合遗传卷积神经网络(GA-CNN)技术分类准确率高,比较...     

基于卷积神经网络的肺结节分类方法研究

为了提高肺结节自动恶性分类模 型的性能,提出一种肺结节良恶性分类算法。首先,将3维肺结节CT图像作为模型输入;然后将双路径网络与卷积神经网络模型结合用于提取CT图像特征。其中,残差连接用于捕获更多高层和语义信息,密集连接用于降低模型的复杂度。在Luna16数据集上的实验结果表明,该算法的ROC可以达到90％,算法性能优于同类型算法性能。     

卷积神经网络混合模型的心律失常分类算法

心律失常表现为不规则的心跳,心律失常类型的判断是心血管疾病早期预防和诊断的关键.为提高心律失常分类的准确率和速度,实现心律失常类型的自动识别,研究并提出了一种以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为核心的7层混合模型结构.为保持心拍的完整性,根据R-R间期对心电信号进行动态分...     

基于卷积神经网络的眼底图像微血管瘤检测方法

眼底微血管瘤是糖尿病诱发视网膜病变的初期症状,实现基于彩色眼底图像的微血管瘤的自动检测有助于辅助医生判断患者的视网膜是否正常,同时也是糖网病变分级评估中最重要的预处理手段。但由于视网膜结构复杂,同时眼底图像的成像由于患者、环境、采集设备等因素的不同会存在不同的亮度和对比度,现有的微血管瘤检测算法难以实现微血管瘤的精确检测,检测结果中存在大量的非微血管瘤候选区,如血管、背景噪声。由于卷积神经网络具有非常强的表达能力,能通过模型训练自动学习到目标的特征,该文提出了基于卷积神经网络的微血管瘤检测方法,仿真结果表明,该方法的检测效果优于传统的微血管瘤检测方法,在复杂的糖网图像下能实现微血管瘤的精确提取,将部分血管、背景噪声排除在外,使基于卷积神经网络提取的候选区数量更少且形态规则,有利于后续的特征提取和分类。     

基于卷积神经网络的人脸图像特征提取

为了提高对人脸的自动识别和检测能力,提出了一种基于卷积神经网络的人脸特征提取技术。采用连续模板匹配技术进行人脸边缘轮廓的检测,采用Harris角点检测方法进行人脸的关键特征点定位,在人脸的分块区域内进行人脸的肤色特征分析和外包矩形轮廓区域特征提取,结合肤色特征对图像中人脸特征点进行图像重构和精确定位,对提取的人脸特征点采用卷积神经网络进行分类,实现对人脸图像特征的优化提取。仿真结果表明,采用该方法进行人脸特征提取的准确性较高,具有较好的特征匹配能力。     

基于卷积神经网络的电子鼻分类识别

在混合气体识别的研究中,针对目前电子鼻应用于化工污染物种类监测时难以达到理想精度的问题,提出了一个基于卷积神经网络的气体分类识别算法.首先利用卷积神经网络的自适应特征提取能力,有效降低原始数据对后续操作的影响;其次进行多次实验训练,对卷积神经网络进行参数优化,提高网络模型性能;最后将提出的卷积神经网络算法与BP神经网络算法分别应用于加州大学公开数据集中一氧化碳和乙烯混合气体的实验数据中.实验结果表明,卷积神经网络算法对此数据集的气体种类检测准确率达到93%,比BP神经网络算法应用于气体识别时精度更高、误差更小,为电子鼻系统气体种类检测提供了一种新的方法.     

基于卷积神经网络的桩完整性分类

桩身完整性是反映桩身截面尺寸相对变化、桩身材料密实性和连续性的综合定性指标,然而常规人工检测具有成本高、效率低、主观性强等不足.为了实现桩身完整性的自动分类,利用低应变应力波反射法现场采集波形图构建数据集,使用卷积神经网络(CNN)模型进行训练和验证.提出了基于卷积神经网络的桩身完整性分类方法,该网络模型结构简单,能有...     

基于三元组卷积神经网络的图像检索

针对图像检索中图像间相似度和训练集带标签样本不足问题,提出一种改进的三元组卷积神经网络的图像检索算法。采用基于三元组卷积神经网络,在相似数据集上进行网络训练,为图像检索项目提取更好的特征。实验结果表明,该算法在相似数据集上进行重训练,有助于提高基于内容的图像检索任务的性能。     

基于二值化卷积神经网络的手势分类方法研究

针对手势分类问题,提出了一种基于二值化卷积神经网络的手势分类方法。根据神经网络在低精度化后仍能保持较高分类准确性和鲁棒性的特点,结合传统高精度卷积网络手势分类方法与二值化方法提出一种网络结构。并通过实验研究了隐层参数对手势分类效果的影响,并与常用的方法进行了分类性能和运行效率对比。实验结果表明,所提出的方法在N=512时的表现最佳,与其他方法相比,计算效率明显提升,且错误率接近最好的结果。     

基于三维卷积神经网络的肺结节分类

为提高不易分割诊断的毛玻璃结节的分类准确率,同时针对VGG16网络结构卷积层数深,参数多的问题,提出一种基于灰度增强、纹理和形状滤波增强的三维深度卷积神经网络用于肺结节分类.对VGG16网络结构进行优化,提出的模型在肺结节公开数据集LIDC-IDRI上进行训练和测试.结果表明,采用灰度增强、纹理和形状滤波增强相结合的方...     

基于卷积神经网络的电能质量扰动分类

为了减小在设计电能质量扰动分类器时人工选取扰动特征存在的困难,基于对样本数据进行深度学习提出一种采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的电能质量扰动分类算法,利用CNN从原始扰动图像中自适应地提取特征并加以分类.首先将一维电能质量扰动数据映射为二维灰度图,并分析各类扰动在二维灰度图形式下的特征;然后以LeNet-5为基础构建适用于电能质量扰动分类的CNN网络结构,并采用随机梯度下降法训练分类网络对电能质量扰动进行分类.仿真结果表明卷积神经网络能有效收敛,且在不同噪声情况下能准确地进行扰动分类,具有较好的噪声鲁棒性,是电能质量扰动分类的一种可行方法.