基于深度学习与泰勒展开的吸毒成瘾者识别

本文旨在利用深度学习方法通过面部图像以及抽象特征中的局部信息对吸毒成瘾者的成瘾程度和社区矫正时间进行识别。本文提出了一个基于泰勒展开式的神经网络模型,以深度残差网络作为主干网络,并嵌入泰勒特征图,使模型的训练时间减少、特征提取更加准确从而达到实时性的目标。实验过程中先对ResNet18进行预训练,再对嵌入的泰勒特征模式进行微调,网络末端通过全连接层与Softmax函数的组合进行分类,随机梯度下降的优化目标采用了交叉熵损失。此方法对于吸毒成瘾程度的识别准确度达到80.35％,对于社区矫正时间的识别准确率达到59.31%,该模型性能得到有效提升。     

基于深度学习的汉字识别

随着深度学习的持续发展,近年来用于手写汉字的识别也有了极大的突破,但现有的许多方法参数众多、运算量较大、模型架构庞大且相对复杂,所需存储容量大,对实验的环境要求较高。针对以上问题,提出了基于MobilenetV2的汉字识别,采用深度可分离卷积,相对于其他的网络模型,在运算量、模型架构等问题上化繁为简,且MobilenetV2网络模型是在MobilenetV1的基础上进行改进的,增加了线性瓶颈和倒残差。一是扩充了通道数用来提取更多的特征信息,二是使用线性函数替换ReLU用来降低变换过程中信息的损失率。适合于移动设备设计,通过大型中间张量来显著减少内存占用,其综合识别的准确率可以达到92%以上。     

基于深度学习的疲劳驾驶检测方法研究

随着科技的发展,人们的生活水平也越来越高,大多数人选择自驾出行。但是由于长时间的驾驶,在精神高度集中的情况下,会使驾驶员产生视觉疲劳的现象,在疲劳情况下驾驶车辆会产生安全隐患,因此有必要在驾驶员疲劳时对其进行提示与警告。运用表情识别技术,分析了传统表情识别技术存在的不足,提出了一种基于深度学习的表情识别算法,利用Gabor小波算法提取轮廓信息,可以有效减小光照对图像的影响,再通过PCA降维处理简化信息计算的复杂度,最后利用基于卷积神经网络的深度学习方法进一步提高人脸表情识别的精确度。     

基于深度学习的调制识别研究

调制识别是无线电通信中一个重要的研究领域,在信号检测、异常信号打击、干扰识别和电子对抗等方面有广泛的应用。目前大多数调制识别算法都是基于传统的信号分析,其特征提取算法与决策树的构建方法对效果有很大的影响。本文提出了基于深度学习的调制识别算法,基于卷积神经网络构建一个端到端的调制识别系统,这种系统不需要人为提取调制信号的特征,直接向网络中输入原始IQ数据,由网络对数据进行学习,自动提取高级特征,然后给出识别结果。实验证明该方法在低信噪比下可得到很高的识别率,其测试结果不亚于传统的调制识别算法。     

基于深度学习的车辆重识别算法综述

随着计算机视觉技术的迅速发展以及人们对于建设智慧城市的渴望,车辆重识别技术取得了不小的突破。它可以助力于搜寻救援、打击犯罪等诸多领域。深度学习及神经网络为该项任务突破传统特征的瓶颈带来了可能,而随着各种大规模数据集的提出,越来越多的学者关注到了此项任务,并成为当下的研究热点。本文对车辆重识别任务的兴起、发展及现状进行了一定的归纳总结,提出了现有技术下的一些不足,并对未来的发展做出了一些思考与预测。     

基于深度学习的关节点行为识别综述

关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注,但是目前该领域的系统归纳综述较少.该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法,按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图卷积网络和混合网络.卷积神经网络、循环神经网络、图卷积网络分别擅长处理的关节点数据表示方式是伪图像、向量序列、拓扑图.归纳总结了目前国内外常用的关节点行为识别数据集,探讨了关节点行为识别所面临的挑战以及未来研究方向,高精度前提下快速行为识别和实用化仍然需要继续推进.     

基于深度学习的关节点行为识别综述

关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注,但是目前该领域的系统归纳综述较少。该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法,按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图卷积网络和混合网络。卷积神经网络、循环神经网络、图卷积网络分别擅长处理的关节点数据表示方式是伪图像、向量序列、拓扑图。归纳总结了目前国内外常用的关节点行为识别数据集,探讨了关节点行为识别所面临的挑战以及未来研究方向,高精度前提下快速行为识别和实用化仍然需要继续推进。     

基于深度学习的小麦表型信息识别与分类

植物表型是植物受自身基因表达、环境等影响后的外在表现,其决定了农作物产量、品质和抗逆性等。大多数植物表型信息可以通过数字图像处理的方法来获取和分析,且随着深度学习在数字图像处理领域的进展,基于深度学习的图像处理在技术表现上远胜于传统方法。深度学习在网络中有更多的隐藏层,具有更大的鉴别能力和预测能力。文中使用深度学习中的卷积神经网络来自动识别数据集中的定量特征,验证了该方法在小麦植物表型识别、分类、特征识别和定位中的高精度应用。     

基于深度学习的可靠表情数据识别

当前深度学习已成为表情识别领域的重要研究方法，但此方法应用于真实环境或者复合表情数据库下时识别准确率非常低下，为此提出一种深度局部关联神经网络DLR-VGGNet(Deep Locality-Relevance VGGNet)的可靠表情数据识别方法，首先在VGGNet网络添加一个新的监督层，即局部关联损失(LRloss)，提高深层特征的判别能力，之后在不同的人脸表情数据库中基于这种 DLR-VGGNet网络进行训练并且进行网络参数微调和测试。最后，RAF-DB数据库中对 7类基本表情和11类复合表情做基准实验以及在SFEW和CK+数据库中做对比实验。实验结果表明在真实环境基于DLR-VGGNet的方法优于传统的手工特征提取方法。     

基于深度学习的运动车辆与静止车辆识别

本文提出了一种基于YOLOv3算法的运动车辆与静止车辆的识别方法.其利用卷积神经网络提取运动车辆与静止车辆的特征,对网络的输出层Softmax进行修改,并通过大量实验优化权重模型参数;利用AICITY CHALLENGE数据集制作训练和检测数据库.测试结果表明,改进后的YOLOv3算法能更好地识别多种现实生活场景中的运动车辆与静止车辆,取得了95.55％的mAP与34.7 frame/s的检测速度,具有很好的检测性能与实时性;检测精度达到了98％,足够满足实用需求.     

基于深度学习和智能规划的行为识别

现有行为识别方法在未能持续覆盖造成视频监控盲区所引起行为数据缺失的情况,难以有效实施特征分析、行为分类补全,无法准确识别出智能体完整的行为动作序列.为此,本文提出一种基于深度学习和智能规划的行为识别方法.首先,利用深度残差网络对图像进行分类训练,然后使用递归神经网络对图像特征进行提取深度信息以增强分类效果;其次,运用智能规划的STRIPS （Stanford Research Institute Problem Solver）模型,将深度学习提取的图像特征命题信息转化为规划领域的模型描述文档,并使用前向状态空间搜索规划器推导出完整的行为动作序列.在HMDB51等行为识别公共数据集中,本方法与生成式对抗网络、深度卷积逆向图网络、深度信念网络、支持向量机等同类先进方法相比展现出更好的性能.     

基于深度学习的手语识别综述

手语识别涉及计算机视觉、模式识别、人机交互等领域,具有重要的研究意义与应用价值。深度学习技术的蓬勃发展为更加精准、实时的手语识别带来了新的机遇。该文综述了近年来基于深度学习的手语识别技术,从孤立词与连续语句两个分支展开详细的算法阐述与分析。孤立词识别技术划分为基于卷积神经网络(CNN)、3维卷积神经网络(3D-CNN)和循环神经网络(RNN) 3种架构的方法;连续语句识别所用模型复杂度更高,通常需要辅助某种长时时序建模算法,按其主体结构分为双向长短时记忆网络模型、3维卷积网络模型和混合模型。归纳总结了目前国内外常用手语数据集,探讨了手语识别技术的研究挑战与发展趋势,高精度前提下的鲁棒性和实用化仍有待于推进。

     

基于深度学习的电影推荐系统设计与实现

大数据时代,必然涌现出各种各样的海量数据,而推荐系统是帮助人们选择数据的有效手段之一。目前,以协同过滤算法为代表的传统推荐算法已经无法满足人们的个性化选择的需求。本文利用深度神经网络构建基于深度学习的推荐模型,抽取用户和电影的特征,并且设计一个多层神经网络将用户和电影特征进行深度交互,从而挖掘用户和电影的深层交互关系,得出用户的偏好。通过相关Spark、Flink、Tensorflow等技术实现对深度学习电影推荐系统的构建和部署。研发出了个性化电影推荐系统。     

基于深度学习的命名实体识别研究综述

命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务,其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体,如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中,研究人员提出过多种方法,包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来,随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展,深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点,并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术,主要分为四类：基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外,对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后,探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向,以期推动命名实体识别领域的进一步发展。     

基于深度学习的视频压缩综述

近年来,深度神经网络以其强大的非线性建模能力,促进了视频压缩领域的发展,促使基于深度学习的视频压缩成为一个备受关注的研究领域。介绍基于深度学习的端到端视频压缩技术及其发展,重点介绍和总结现有的端到端视频压缩框架,并分析未来的端到端视频压缩发展趋势。     

基于深度学习的人脸识别系统

本文设计描述了三种人脸识别技术:(1)通过肤色模型训练的图像变化技术对图像的人脸区域进行识别并分割出来。(2)Eigenface人脸识别算法的图像表示技术通过输入已知人脸图片,可视化特征脸,与系统相似脸匹配并计算识别准确率。(3)全连接神经网络技术和卷积神经网络技术实现对对输入人脸的识别分析和匹配测试,从系统库里找到与之最相近的的脸,并可视化展示。