基于长短时记忆和深度神经网络的视觉手势识别技术

针对基于视觉的动态手势识别易受光照、背景和手势形状变化影响等问题,在分 析人体手势空间上下文特征的基础上,首先建立一种基于人体骨架和部件轮廓特征的动态手势 模型,并采用卷积姿势机和单发多框检测器技术构造深度神经网络进行人体手势骨架和部件轮 廓特征提取。其次,引入长短时记忆网络提取动态人体手势中骨架、左右手和头部轮廓的时序 特征,进而分类识别手势。在此基础上,设计了一种空间上下文与时序特征融合的动态手势识 别机(GRSCTFF),并通过交警指挥手势视频样本库对其进行网络训练和实验分析。实验证明, 该系统 可以快速准确识别动态交警指挥手势,准确率达到94.12%,并对光线、背景和手势形 状变化具有较强的抗干扰能力。     

基于卷积长短时记忆网络的人体行为识别研究

人体行为识别利用深度学习网络模型自动提取数据的深层特征,但传统机器学习算法存在依赖手工特征提取、模型泛化能力差等问题.提出基于空时特征融合的深度学习模型(CLT-net)用于人体行为识别.采用卷积神经网络(CNN)自动提取人体行为数据的深层次隐含特征,利用长短时记忆(LSTM)网络构建时间序列模型,学习人体行为特征在时...     

融合卷积网络与残差长短时记忆网络的轻量级骨导语音盲增强

基于深度学习的骨导语音盲增强已经取得了较好的效果,但仍存在模型体积大、计算复杂度高等问题。为此提出一种融合卷积网络和残差长短时记忆网络的轻量级骨导语音增强深度学习模型,该模型在保持语音增强质量的前提下,能有效提升骨导语音盲增强的效率。该模型借助卷积网络参数量小、特征提取能力强等优点,在语谱图频率维度引入卷积结构,从而深入挖掘时频结构的细节和高低频信息间的关联关系以提取新型特征,并将此新型特征输入改进后的长短时记忆网络中,用于恢复高频成分信息并重构语音信号。通过在骨导语音数据库上实验,表明所提模型可以有效改善高频成分的时频结构,在提升增强效果的同时,降低了模型体积和推理的计算复杂度。     

深度残差网络结合长短期记忆的脑电波情感识别

针对传统情感识别方法中脑电信号特征提取与辨识困难的问题,本文提出一种基于深层残差网络和长短时记忆网络的情感识别方法。首先,将DEAP生理数据信号进行连续小波变换得到相应的时频谱图;然后对时频谱图进行灰度化和归一化,再将灰度图降维至适当大小;最后将压缩后的时频谱图作为深层残差网络的输入,将DRN学习到的顶层特征进行向量化,并输入长短时记忆网络网络实现情感识别。实验结果表明:提出的CWT-DRN-LSTM模型情感识别准确率达99.23%,标准差仅0.27,相比于其它组合模型在识别准确率方面具有较大优势。     

基于神经网络空时特征提取的动态手势识别

针对现有的动态手势识别3D卷积方法计算参数量大和对2D卷积长时间序列的空时特征难以提取的问题,提出一种基于2D卷积神经网络和长短期记忆网络相结合的提取时空域特征的动态手势识别方法.首先基于2D卷积神经网络提取空域特征,再通过长短期记忆网络进行序列图像时序上的相互关联提取时间维度上的信息.为验证算法的有效性,使用自采集的...     

基于门控网络的军事装备控制指令语音识别研究

军事装备无感控制是军事装备智能化建设进程中的一个重要研究方向,其中语音控制技术作为无人装备无感控制手段的关键组成部分,受到了越来越多的重视.为完成军事装备语音控制任务,设计一种基于门控网络的中文语音识别网络,并构建军事装备控制指令数据集,实现基于控制指令语音识别技术的军事装备控制.在传统卷积神经网络的结构基础上引人深度...     

结合密集神经网络与长短时记忆模型的中文识别

文本图像识别是计算机视觉领域一项重要任务,而其中的中文识别因种类繁多、结构复杂以及类间相近等特点很具挑战性.为改善这一问题,使用文本行端到端的识别模型.首次提出利用密集卷积神经网络（DenseNet）提取文本图像底层特征,同时避免手工设计、统计图像特征的繁琐;将整行图像特征直接送入双向长短时记忆模型（BLSTM）进行局部相关性分析,减少字符定位分割这一步骤;最后采用时域连接模型（CTC）解码获得识别的文本信息.实验表明所提出的模型可以高效的进行图像文本行的识别,并对图像的多种形变具有较好的鲁棒性.     

基于3D卷积神经网络的动态手势识别模型

在不带有标志帧的手势视频上进行动态手势识别,容易导致识别准确率下降。提出一种具有分级网络结构的动态手势识别模型。以手势检测模型为第1级网络,手势分类模型为第2级网络,分步完成识别任务。同时,将三维卷积核拆分为时间域和空间域卷积分阶段完成任务,解决三维卷积神经网络中因参数过多造成模型训练或运行时间过长的问题。实验结果表明,在保证实时性的前提下,该模型在EgoGesture数据集上的识别准确率高达93.35%,优于C3D、ResNeXt101、MTUT等模型。     

基于双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类方法

针对日渐丰富的多语种文本数据,为了实现对同一类别体系下不同语种的文本分类,充分发挥多语种文本信息的价值,提出一种结合双向长短时记忆单元和卷积神经网络的多语种文本分类模型BiLSTM-CNN模型。针对每个语种,利用双向长短时记忆神经网络提取文本特征,并引入卷积神经网络进行特征优化,获得各语种更深层次的文本表示,最后将各语种的文本表示级联输入到softmax函数预测类别。在中英朝科技文献平行数据集上进行了实验验证,实验结果表明,该方法相比于基准方法分类正确率提高了4%,且对任一语种文本均能正确分类,具有良好的扩展性。     

基于卷积长短时记忆神经网络的蛋白质二级结构预测

鉴于不同类型氨基酸的相互作用对蛋白质结构预测的影响不同,文中融合卷积神经网络和长短时记忆神经网络模型,提出卷积长短时记忆神经网络,并应用到蛋白质8类二级结构的预测中.首先基于氨基酸序列的类别信息和氨基酸结构的进化信息表示蛋白质序列,并采用卷积提取氨基酸残基之间的局部相关特征,然后利用双向长短时记忆神经网络提取蛋白质序列内部残基之间的远程相互作用,最后将提取的蛋白质的局部相关特征和远程相互作用用于蛋白质8类二级结构的预测.实验表明,相比基准方法,文中模型提高8类二级结构预测的精度,并具有良好的可扩展性.     

Gait-based person identification using 3D LiDAR and long short-term memory deep networks

Gait recognition is one measure of biometrics, which also includes facial, fingerprint, and retina recognition. Although most biometric methods require direct contact between a device and a subject, gait recognition has unique characteristics whereby interaction with the subjects is not required and can be performed from a distance. Cameras are commonly used for gait recognition, and a number of researchers have used depth information obtained using an RGB-D camera, such as the Microsoft Kinect. Although depth-based gait recognition has advantages, such as robustness against light conditions or appearance variations, there are also limitations. For instance, the RGB-D camera cannot be used outdoors and the measurement distance is limited to approximately 10 meters. The present paper describes a long short-term memory-based method for gait recognition using a real-time multi-line LiDAR. Very few studies have dealt with LiDAR-based gait recognition, and the present study is the first attempt that combines LiDAR data and long short-term memory for gait recognition and focuses on dealing with different appearances. We collect the first gait recognition dataset that consists of time-series range data for 30 people with clothing variations and show the effectiveness of the proposed approach.     

基于多层卷积神经网络特征和双向长短时记忆单元的行为识别

鲁棒的视频行为识别由于其复杂性成为了一项极具挑战的任务. 如何有效提取鲁棒的时空特征成为解决问题的关键. 在本文中, 提出使用双向长短时记忆单元(Bi--LSTM)作为主要框架去捕获视频序列的双向时空特征. 首先, 为了增强特征表达, 使用多层的卷积神经网络特征代替传统的手工特征. 多层卷积特征融合了低层形状信息和高层语义信息, 能够捕获丰富的空间信息. 然后, 将提取到的卷积特征输入Bi--LSTM, Bi--LSTM包含两个不同方向的LSTM层. 前向层从前向后捕获视频演变, 后向层反方向建模视频演变. 最后两个方向的演变表达融合到Softmax中, 得到最后的分类结果. 在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果显示本文的方法在行为识别上可以取得较好的性能.     

基于非负绞杀与长短期记忆神经网络的动态软测量算法

现代工业过程建模中,生产过程的多变量、非线性及动态性会导致模型复杂度增高且建模精度降低.针对这一问题,将非负绞杀算法(NNG)嵌入长短期记忆(LSTM)神经网络,提出一种基于LSTM神经网络及其输入变量选择的动态软测量算法.首先,通过参数优化生成训练好的LSTM神经网络,利用其出色的历史信息记忆能力处理工业过程中的动态、时滞等问题;其次,采用NNG算法对LSTM网络输入权重进行压缩,剔除冗余变量,提高模型精度,并采用网格搜索法与分块交叉验证对其超参数寻优;最后,将算法应用于某火电厂脱硫过程排放烟气SO2浓度软测量建模,并与其它先进算法进行性能比较.实验结果表明所提算法能有效剔除冗余变量,降低模型复杂度并提高其预测性能.     

Intelligent tool wear monitoring based on parallel residual and stacked bidirectional long short-term memory network

Effective tool wear monitoring (TWM) is essential for accurately assessing the degree of tool wear and for timely preventive maintenance. Existing data-driven monitoring methods mainly rely on complex feature engineering, which reduces the monitoring efficiency. This paper proposes a novel TWM model based on a parallel residual and stacked bidirectional long short-term memory (PRes–SBiLSTM) network. First, a parallel residual network (PResNet) is used to extract the multi-scale local features of sensor signals adaptively. Subsequently, a stacked bidirectional long short-term memory (SBiLSTM) network is used to obtain the time-series features related to the tool wear characteristics. Finally, the predicted tool wear value is outputted through a fully connected network. A smoothing correction method is applied to improve the prediction accuracy. The proposed model is experimentally verified to have a high prediction accuracy without sacrificing its generalization ability. A TWM system framework based on the PRes–SBiLSTM network is proposed, which has a certain reference value for TWM in actual industrial environments.     

基于图神经网络和长短期记忆模型的房价预测方法

针对目前仅单独考虑价格序列中样本的趋势或仅考虑多个关联属性与价格间的函数关系,而不能更准确地进行房价预测的问题,构建了时空注意力图卷积长短期记忆模型AG-LSTM,包含局部特征提取模块、区域特征提取模块、复合预测模块。局部特征提取模块分别使用同构图和异构图神经网络提取各小区及价格关系属性、各小区和配套邻居节点相关性的特征信息;区域特征提取模块先对邻近小区节点进行聚类,再结合图注意力网络获得小区节点对所属区域的重要性程度,建立区域与小区之间的映射矩阵,根据小区节点信息和映射矩阵得到区域特征;复合预测模块使用长短期记忆模型对由局部特征和区域特征组成的复合特征进行时序建模,实现房价预测。以链家网北京房价数据进行了实验,结果表明AG-LSTM预测结果优于已有基线模型。该模型同时挖掘了小区间位置关系、小区与其配套间位置关系、多个关联属性、价格时序趋势对房屋价格的影响,较好地实现了房屋价格的预测。     

最小窥视孔长短时记忆模型

由于循环神经网络拥有复杂的模型结构,使训练模型达到最优变得困难。因此,提出一种最小窥视孔长短时记忆模型,它只有一个唯一门来更新信息,拥有两个网络层,通过减少一定的模型参数降低模型训练的难度,提高模型性能。实验结果表明,在不同数据集上,该模型性能高于长短期记忆模型,部分高于门循环单元模型,在参数个数、运行时间方面,其远小于长短期记忆模型以及门循环单元模型。     

基于机器视觉的动态多点手势识别方法

提出了一种高效的基于HSV颜色空间的多目标检测跟踪方法,实现通过摄像机实时检测跟踪多个指尖目标;定义了一套基于指尖运动轨迹的动态手势模型,并提出了动态手势识别方法;对于两点动态手势,通过BP神经网络进行手势学习和手势识别,而对于模拟鼠标手势和四点动态手势,利用指尖之间相互位置关系进行手势识别.测试结果表明,该方法能够快速、准确的跟踪多个运动的指尖目标并进行动态多点手势识别.     

对抗型长短期记忆网络的雷达回波外推算法

目的 雷达回波外推是进行短临降水预测的一种重要方法,相较于传统的数值天气预报方法能够实现更快、更准确的预测。基于卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory network,ConvLSTM）的回波外推算法的效果优于其他的深度学习外推算法,但是忽略了普通卷积运算在面对局部变化特征时的局限性,并且在外推过程中将损失函数简单定义为均方误差（mean squared error,MSE）,忽略了外推图像与原始图像的分布相似性,容易导致信息丢失。为解决以上不足,提出了一种基于对抗型光流长短期记忆网络（deep convolutional generative adversarial flow based long short-term memory network,DCF-LSTM）的回波外推算法。方法 首先,采用光流追踪局部特征的方式改进ConvLSTM,突破了一般卷积核面对局部变化特征的限制。然后,以光流长短期记忆网络（flow based long short-term memory network, FLSTM）作为基本模块构建外推模型。最后,引入对抗网络,与外推模型组成端到端的博弈系统DCF-LSTM,两者交替训练实现外推图像分布向原图像分布的拟合。结果 在4种不同的反射率强度下进行了消融研究,并与3种主流的气象业务算法进行了对比。实验结果表明,DCF-LSTM在所有评价指标中表现最优,尤其在反射率为35 dBZ的条件下。结论 由实验结果可知,引入光流法能够使模型具有更好的抗畸变性,引入深度卷积生成对抗网络（deep convolutional generative adversarial network,DCGAN）判别模块能进一步增加结果的准确性。本文提出的DCF-LSTM回波外推算法相比于其他算法,雷达外推准确率获得了进一步提升。