基于卷积神经网络的手写数字识别研究与实现

文章针对计算机视觉领域的手写数字识别问题,介绍了神经网络原理、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)构成、TensorFlow框架等相关知识,并应用卷积神经网络在MNIST数据集上进行验证。实验结果表明,基于卷积神经网络识别手写数字具有较高的准确性。     

一种基于Mobilenet的轻量级卷积神经网络手势识别算法

随着机器设备的发展和广泛应用,人机交互（HumanComputerInteraction,HCI）已经融入生活。其中,手势交互作为人机交互中一种重要的方式,具有自然、直观、形象的优点。近年来,随着汽车的飞速发展,人们的生活与汽车产生了越来越紧密的关系。当前大多汽车只能采用方向盘进行控制,控制方法较单一,因此基于Mobilenet的汽车手势识别算法研究了一种更自然直观的手势交互方法。     

基于深度学习的手写书法字体识别算法

为解决因手写书法作品种类繁多而识别困难的问题,降低人们观赏书法的门槛,本文提出了基于深度学习的手写书法字体识别算法.识别过程中首先使用投影法等图像处理方法对书法作品图像中的汉字进行定位和分割,然后分别利用GoogLeNet Inception-v3模型和ResNet-50残差网络进行书体风格识别和字形识别.实验结果表明...     

基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别

针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提取脑电信号情感特征,随后与特征图一起输入Leaky ReLU激活函数。对于卷积预训练过程,使用交叉熵和正则化项双目标优化损失函数,之后采用随机森林分类器以获得情感分类标签。在国际公开数据集SEED上进行实验,达到94.7%的情感分类准确率,实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。     

融合全局与局部特征的深度卷积神经网络算法

为进一步提高人脸表情识别的准确率,提出一种融合全局与局部特征的深度卷积神经网络算法(GL-DCNN).该算法由两个改进的卷积神经网络分支组成,全局分支和局部分支,分别用于提取全局特征和局部特征,对两个分支的特征进行加权融合,使用融合后的特征进行分类.首先,提取全局特征,全局分支基于迁移学习,使用改进的VGG19网络模型...     

结合改进卷积神经网络与通道加权的轻量级表情识别

目的 表情是人机交互过程中重要的信息传递方式,因此表情识别具有重要的研究意义。针对目前表情识别方法存在背景干扰大、网络模型参数复杂、泛化性差等问题,本文提出了一种结合改进卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与通道加权的轻量级表情识别方法。方法 首先,采用标准卷积和深度可分离卷积组合神经网络结构,再利用全局平均池化层作为输出层,简化网络的复杂程度,有效降低网络参数;其次,网络引入SE(squeeze-and-excitation)模块进行通道加权,通过在不同卷积层后设置不同的压缩率增强表情特征提取能力,提升网络模型精度;最后,用softmax分类函数实现各类表情的准确分类。结果 本文网络参数量为6 108 519,相较于识别性能较好的Xception神经网络参数减少了63%,并且通过对网络模型的实时性测试,平均识别速度可达128帧/s。在5个公开的表情数据集上验证网络模型对7种表情的识别效果,与7种卷积神经网络方法相比,在FER2013 (Facial Expression Recognition 2013)、CK+(the extended...     

基于数据融合的SAR图像目标识别算法

目前卷积神经网络已经在SAR目标识别领域得到了广泛应用,然而,由于SAR图像的目标样本数量过少,以及图像相干斑噪声的存在,使得网络不能充分的学习样本深层特征,对网络的识别性能会造成一定的影响.针对上述问题,提出一种基于数据融合的目标识别方法,算法首先对原始图像分别进行噪声抑制和边缘信息提取处理,然后将处理后的两类特征信息进行数据融合,将单通道灰度图像融合扩充至双通道图像来作为训练样本,同时构建了一个高低层特征融合的卷积神经网络模型,使用注意力机制来加强了对有用特征的学习,实验结果显示,该方法在MSTAR数据集上,表现了对不同目标型号的优秀识别效果.     

卷积神经网络在车辆识别中的应用

针对现有车辆识别方法计算量大,提取特征复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的车辆识别方法。构建卷积神经网络模型,分别使用不同的卷积核、网络层数、特征图数对网络进行训练;通过100次迭代的学习结果得到最优模型,提取隐含层所有特征,并结合支持向量机进行识别;系统分析了不同参数对测试正确率和样本均方误差的影响。实验结果显示,CNN+SVM在车辆识别中的准确率明显优于传统CNN、PCA+SVM、HOG+SVM、Wavelet+SVM,正确率为97.00%,分析了样本识别错误的原因以及今后需要改进的地方,为以后的研究指明了方向。     

基于卷积神经网络的图像信息识别系统设计

针对传统图像信息识别系统在图像信息识别应用中误识率较高的现状,提出了基于卷积神经网络的图像信息识别系统的设计。在系统硬件方面,对中心交换机和加速器进行选型与设计;在系统软件方面,对图像数据进行灰度转换、灰度拉伸、滤波处理,并利用卷积神经网络技术对图像特征进行深度挖掘,以识别图像信息。测试实验结果表明,设计的系统误识率低于传统图像信息识别系统,具有较好的可行性与可靠性。     

基于MobileNet卷积神经网络的焊缝缺陷识别

针对焊缝X射线图像缺陷识别传统方法的计算量大与准确度差的问题,提出了基于MobileNet的识别方法。首先对样本图像进行预处理和数量上的增强;然后引入MobileNet结构以解决传统深度卷积神经网络中对计算资源要求高的问题,引入残差结构与ELU激活函数以解决原始MobileNet网络中出现的退化问题与权重偏置更新失效的问题,在训练时应用迁移学习方法,解决小数据集容易过拟合与训练效率低的问题;最后,针对相同数据集,与改进前的网络、AlexNet网络和VGG-16网络进行对比,表明该文方法具备更优的识别准确率和相比传统网络拥有更小的计算量,相比传统网络的缺陷识别方法拥有更大的应用范围。     

基于主题增强卷积神经网络的用户兴趣识别

提出了一种基于主题增强卷积神经网络的用户兴趣识别的方法,通过构造一个双通道CNN模型,融合连续语义信息和离散主题信息,获取用户微博类别分布,在此基础上,通过极大似然估计识别用户的兴趣.实验结果表明,相较于基于Labeled LDA主题模型的方法和传统卷积神经网络的方法,提出的主题增强卷积神经网络缓解了噪声词对用户兴趣词的影响,并且通过融入主题信息提高了对于包含噪声词较多的微博的分类效果,在微博分类及用户兴趣识别上的效果获得了显著的提升.     

改进的轻量型网络在图像识别上的应用

针对卷积神经网络在图像识别任务上模型复杂度大、参数量多,首先提出了一种轻量化的SepNet网络结构,该结构在分类器模块上采用克罗内克积替换了传统的全连接层.为进一步优化网络结构,在特征提取模块均衡网络深度、宽度,设计了一个利用深度可分离卷积和残差网络的可分离残差模块,最终形成了一个能实现端到端训练的轻量化网络架构,称为...     

基于Xception改进的卷积神经网络服装分类算法

针对服装图像分类模型的参数量过大, 时间复杂度过高和服装分类准确度不高等问题. 提出了一种利用网络剪枝方法和网络稀疏约束, 减少卷积神经网络Xception中从卷积层到全连接层的冗余参数, 增加网络的稀疏性和随机性, 减轻过拟合现象, 在保证不影响精度的前提下尽可能降低模型的时间复杂度和计算复杂度. 此外在卷积层引入了注意力机制SE-Net模块, 提升了服装图像分类的准确率. 在DeepFashion数据集上的实验结果表明, 使用网络剪枝方法缩减的网络模型在空间复杂度上和时间复杂度上均有所降低, 服装图像分类准确率和运行效率与VGG-16, ResNet-50和Xception模型相比均有所提升, 使得模型对设备的要求更低, 深度卷积神经网络在移动端、嵌入式设备中使用成为可能, 在实际服装领域的电商平台的应用中有比较高的使用价值.     

优化非线性激活函数-全局卷积神经网络的物体识别算法

传统的物体识别算法识别精度、自适应能力弱等问题已然不能满足实际的仓储物流领域对物体识别精度的要求.近年来,相关学者提出了基于深度学习的物体识别算法,它得到一定的推广和应用.但是,深度学习在物体识别的应用过程中存在以下问题:一是深度学习模型中激活函数的非线性建模能力弱;二是深度学习模型大量重复的池化操作丢失信息.鉴于此,...     

改进卷积神经网络的文本主题识别算法研究

针对于传统方法中存在的文本特征表示能力差、模型主题识别准确率低等问题,提出一种融合SENet与卷积神经网络的文本主题识别方法.将每个词对应的Word2vec词向量与LDA主题向量进行融合,并依据词语对主题的贡献度完成文档加权向量化处理;构建SECNN主题识别模型,使用SENet对卷积层输出的特征图进行权值的重标定,依靠...     

基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法

针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性强。在改进CNN网络的基础上,利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果,实现更准确的人脸识别。实验结果表明,该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89%、99.67%和100%,并且具有较快的收敛速度。     

基于卷积联合适应网络的脑电信号情感识别

提出一种基于深度卷积联合适应网络（Convolutional neural network-joint adaptation network,CNN-JAN）的脑电信号（Electroencephalogram, EEG）情感识别模型。该模型将迁移学习中联合适应的思想融合到深度卷积网络中,首先采用长方形卷积核提取数据的空间特征,捕捉脑电数据通道间的深层情感相关信息,再将提取的空间特征输入含有联合分布的多核最大均值差异算法（Multi-kernel joint maximum mean discrepancy,MK-JMMD）的适配层进行迁移学习,使用MK-JMMD度量算法解决源域和目标域分布不同的问题。所提方法在SEED数据集上使用微分熵特征和微分尾端性特征分别进行情感分类实验,其中使用微分熵特征被试内跨试验准确率达到84.01%,与对比实验和目前流行的迁移学习方法相比,准确率进一步提高,跨被试实验精度也取得较好的性能,验证了该模型用于EEG信号情感识别任务的有效性。     

基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法

生成对抗网络（Generative adversarial networks,GAN）是目前热门的生成式模型.深度卷积生成对抗网络（Deep convolutional GAN,DCGAN）在传统生成对抗网络的基础上,引入卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）进行无监督训练;条件生成对抗网络（Conditional GAN,CGAN）在GAN的基础上加上条件扩展为条件模型.结合深度卷积生成对抗网络和条件生成对抗网络的优点,建立条件深度卷积生成对抗网络模型（Conditional-DCGAN,C-DCGAN）,利用卷积神经网络强大的特征提取能力,在此基础上加以条件辅助生成样本,将此结构再进行优化改进并用于图像识别中,实验结果表明,该方法能有效提高图像的识别准确率.     

基于降噪自编码器与改进卷积神经网络的采煤机健康状态识别

针对采煤机监测参数间关联性强、冗余信息多且受强噪声干扰导致其健康状态识别困难及传统的采煤机状态识别方法在健康状态指标构建中人工参与过多导致识别准确率不高的问题,提出一种基于降噪自编码器（denoising autoencoder,DAE）与改进卷积神经网络（improved convolutional neural network,ICNN）的采煤机健康状态识别方法。首先,对原始监测数据作滑动平均降噪处理并进行归一化;其次,通过无监督训练降噪自编码器实现数据降维、特征提取,进而构建健康状态指标;然后,根据降噪后的监测数据与健康状态指标训练改进卷积神经网络模型,实现采煤机健康状态的自动识别;最后,利用采煤机仿真数据完成模型验证并与其他多种健康状态识别方法进行对比。结果表明：该方法识别准确率达98.38%,明显高于其他方法,可为后期的预知维护提供理论支持。