基于外观特征与神经网络的交通标志识别

不同种类的交通标志具有特定的颜色及形状等外观特征,本文利用此特点设计了一个自动交通标志识别系统。该系统首先应用HIS彩色模型及标志的形状特征确定彩色图像中的标志区域及标志所属的种类。系统再应用自组织神经网络（S0MNN）进一步识别标志模式。实验证明了该方法的有效性与鲁棒性。     

基于可变形卷积神经网络的手势识别方法

卷积神经网络本身具有丰富的特征表达能力和学习能力,但本质上,其模块中几何变换能力是固定的。因此,引入可变形卷积核来改进VGG16的网络结构,搭建名为DCVGG的卷积神经网络结构来进行手势识别的研究。在不同数据集下,基于可变形卷积神经网络的手势识别方法能够直接把RGB图像数据输入网络。最终输出的结果,对手势的平均识别率达到97%以上,有效提高网络的性能,提升卷积神经网络对样本对象的容忍度和多样性,丰富卷积神经网络的特征表达能力,与传统LeNet5、VGG16结构和传统人工特征提取算法相比效果更佳,比传统结构更深,鲁棒性更好,识别率更强,可以为复杂背景下有效识别手势提供参考,具有一定的延拓能力。     

GCAT-U-Net嵌入全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络

遥感影像的地块背景特征复杂,当前地块分割方法不能较好地处理模糊的边缘信息,导致分割精度不理想;文章利用注意力机制处理地块特征,提出了一种基于全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络:GCAT-U-Net;该方法在U-Net网络基础上嵌入了全局坐标注意力机制,加强了深度神经网络对于遥感影像数据中重要特征的关注度;在公开的GID数据集上的实验结果表明,文章提出的模型将准确率从0.9041提升到了0.9227,比传统U-Net网络提高了2百分点;结合特征自身重要性和特征位置信息的全局坐标注意力机制有助于更精确的目标定位,其输出相较于嵌入单一注意力机制,地块边界更为清晰,提升效果更为显著。     

多层语义融合CNN的步态人体语义分割

目的 针对反恐、安防领域利用监控视频进行步态识别时由光照、拍摄角度、遮挡等多协变量引起的轮廓缺失、人体阴影和运算时间等问题,提出了一种基于RPGNet（Regin of Interest+Parts of Body Semantics+GaitNet）网络的步态人体语义分割方法。方法 该方法按照功能划分为R（region of interest）模块、P（parts of body semantics）模块和GNet（GaitNet）模块。R模块提取人体步态感兴趣区域,起到提升算法效率和图像去噪的作用。P模块借助LabelMe开源图像注释工具进行步态人体部位语义标注。GNet模块进行步态人体部位语义训练与分割。借鉴ResNet和RefineNet网络模型,设计了一种细节性步态语义分割网络模型。结果 对步态数据库1 380张图片进行了测试,RPGNet方法与6种人体轮廓分割方法进行了对比实验,实验结果表明RPGNet方法对细节和全局信息处理得都很精确,在0°、45°和90°视角都表现出较高的分割正确率。在多人、戴帽和遮挡条件下,实验结果表明RPGNet方法人体分割效果良好,能够满足步态识别过程中的实时性要求。结论 实验结果表明,RPGNet步态人体语义分割方法在多协变量情况下能够有效进行步态人体语义分割,同时也有效提高了步态识别的识别率。     

基于DNN与规则学习的机器翻译算法研究

通过以目标信息为指导的卷积体系总结相关源信息,提出了一种系统的处理语言方法;利用在解码过程中使用不同的引导信号,经过特殊设计的卷积+门控体系结构可以查明与预测目标单词相关的源句子部分,并将其与整个源句子的上下文融合在一起形成统一表示形式;研究结果表明,模型将表示形式与目标语言单词一起馈入深度神经网络(DNN),形成更强大的神经网络联合模型(NNJM);通过两个NIST汉英翻译任务的实验验证,在相同设置下,tagCNN和inCNN在Dep2Str基线上的改善幅度分别为+1.28,+1.75 BLEU,所提出的模型分别优于NIST MT04和MT05的平均值+0.36,+0.83 BLEU,比传统DNN机器翻译平均提高了+1.08 BLEU点;模型为统计机器翻译研究提供了新思路。     

多通道融合可分离卷积神经网络下的脑部磁共振图像分割

目的 卷积神经网络方法可以提取到图像的深层次信息特征,在脑部磁共振图像（MRI）分割领域展现出优秀的性能。但大部分深度学习方法都存在参数量大,边缘分割不准确的问题。为克服上述问题,本文提出一种多通道融合可分离卷积神经网络（MFSCNN）模型分割脑图像。方法 首先,在训练集中增加待分割脑结构及其边缘像素点的权重,强制使网络学习如何分割脑结构边缘部分,从而提升整体脑结构分割的准确率。其次,引入残差单元,以避免梯度弥散,同时使用深度可分离卷积代替原始的卷积层,在不改变网络每个阶段特征通道数的情况下,减少了网络训练的参数数量和训练时间,降低了训练成本。最后,将不同阶段的特征信息合并在一起,进行通道混洗,得到同时包含深浅层次信息的增强信息特征,加入到网络中进行训练,每个阶段的输入特征信息更丰富,学习特征的速度和收敛速度更快,显著地提升了网络的分割性能。结果 在IBSR（internet brain segmentation repositor）数据集上的分割结果表明,MFSCNN的分割性能相对于普通卷积神经网络（CNN）方法要明显提高,且在边缘复杂的部分,分割效果更理想,Dice和IOU（intersection over union）值分别提升了0.9% 6.6%,1.3% 9.7%。在边缘平滑的部分,MFSCNN方法比引入残差块的神经网络模型（ResCNN）和引入局部全连接模块的神经网络模型（DenseCNN）分割效果要好,而且MFSCNN的参数量仅为ResCNN的50%,DenseCNN的28%,在提升分割性能的同时,也降低了运算复杂度,缩短了训练时间。同时,在IBSR、Hammer67n20、LPBA40这3个数据集上,MFSCNN的分割性能比现有的其他主流方法更出色。结论 本文提出的MFSCNN方法,加强了网络特征的信息量,提升了网络模型的训练速度,在不同数据集上均获得更精确的MR脑部图像分割结果。     

基于CNN 的银行卡数字识别方法

在拍摄银行卡时,由于受拍摄角度的不确定性、光照条件的复杂性及卡背景的多样性等众多因素的干扰,使得自然拍摄场景的银行卡数字识别算法存在较大挑战。为此,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的银行卡数字识别框架。首先,通过投影矫正、边缘检测和形态学等一系列图像处理算法获取目标数字区域;其次,通过增强的数据集训练一个CNN,使用该网络通过滑窗识别获取上述目标数字区域,输出初始银行卡号序列,生成为一个数字曲线图;最后,提出了滑窗优化算法,该平滑算法输入上述初始的银行卡号曲线图,对其进行优化,继而分割出单个数字并输出最终结果。实验结果表明算法显著提高了银行卡数字识别和分割的准确率,同时针对较复杂的银行卡图像仍然具有较好的鲁棒性。     

基于深度学习的人体行为识别算法综述

人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于语音识别、图形识别等各个领域.深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、独立子空间分析(Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)以及递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和总结.     

线性合成的双粒度 RNN 集成系统

针对脱机文字识别,提出了一种基于线性合成的双粒度递归神经网络(Recurrent neural net work, RNN)集成系统.首先,使用单词RNN对未知图 像进行识别;然后,依据识别结果进行字符分割,使用字符RNN对分割后的字符进行识别,并利用查表法计算字符的后验概率;最后,综合两个RNN的识别结果决定最终单词输出.在CAPTCHA识别 和手写识别上的实验结果证明了该系统的有效性.     

基于卷积神经网络的表情识别

在传统静态表情识别研究基础上,提出一种简单的人脸裁剪方法,再用浅层卷积神经网络进一步提取特征并进行表情识别.以CK+和JAFFE为实验数据集,进行预处理效果对比实验、数据增强实验、单种表情识别实验和跨数据集六分类实验.结果表明,针对数据量较少的情况,提出的表情识别方法效果明显且鲁棒性更优.     

利用改进AlexNet卷积神经网络识别石墨

为促进矿业领域向信息化、智能化的方向转变,实现对石墨的智能识别尤为关键.针对人工识别石墨花费时间长、效率低等问题,提出了一种改进的AlexNet网络应用于石墨的图像识别.首先通过随机裁剪、依概率水平翻转和归一化处理等手段对数据集进行图像预处理达到数据增强的目的;然后采用激活函数ReLU6压缩动态范围,使算法更稳健;运用...     

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...     

基于多级特征图联合上采样的实时语义分割

视觉感知是无人驾驶技术中的重要一环,而语义分割技术又是实现视觉感知的主要技术手段之一.现在的语义分割技术多采用计算量大、内存占用高的空洞卷积来提取高分辨率特征图,从而导致现在主流的语义分割网络分割速度不足,无法有效应用于无人驾驶的场景中.针对这一问题,提出了一种实时性更好的语义分割网络.首先,采用了一种轻量级的卷积神经...     

计算机视觉技术的车型识别应用研究

针对目前立体停车库主要采用传统的传感器入库检测系统来识别车辆信息,存在施工周期长、器件损坏率较高,维护成本较高的问题,提出了一种应用计算机视觉技术的车型识别解决方案.应用卷积神经网络框架Caffe,基于Caf-feNet模型,通过fine-tuning模型优化以及参数优化,最终得到了一个性能较优异的识别模型.实验结果表明,该模型可克服输入图片背景复杂多变,目标被遮挡的情况,对轿车车型识别这一问题鲁棒性好,具有一定的可行性及应用价值.     

基于神经网络纠正器的领域分词方法

提出了一种基于神经网络的中文分词方法,以提高分词系统向新领域迁移的适应性和灵活性。该文方法采用了对现有分词器分词结果进行纠正的思路。这种基于纠正的两阶段方法与分词模型解耦,避免了对源领域语料和分词器构建方式的依赖。然而现有的基于纠正的方法依赖于特征工程,无法自动适应不同领域。该文利用神经网络对纠正器进行建模,在无需手工设计特征的情况下即可实现领域适应。实验表明,与当前方法相比,该文方法在领域文本上具有更好的分词性能和鲁棒性,尤其在未登录词召回率方面提升显著。     

基于深度神经网络的有色金属领域实体识别

针对有色金属领域实体识别问题,提出一种基于深度神经网络(deep neural network, DNN)架构的有色金属领域实体识别方法.为能有效获取有色金属领域实体中字符间的紧密结合特征,并回避专业领域中文分词问题,使用神经网络的方法自动学习中文字符embeddings向量化表示作为模型输入.基于降噪自动编码器(denoising autoencoder, DAE)对深度神经网络的每个隐层进行逐层预训练获取用于有色金属领域实体识别的最优特征向量组合,并详细介绍了基于神经语言模型的文本窗口降噪自动编码器预训练及有色金属实体识别的深层网络构建过程.为验证方法的有效性,对有色金属领域产品名、矿产名、地名、组织机构4类实体识别进行实验.实验结果表明,提出的方法对于专业领域的实体识别具有较好的效果.     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。     

不平衡训练数据下的基于深度学习的文本分类

近几年来,随着词向量和各种神经网络模型在自然语言处理上的成功应用,基于神经网络的文本分类方法开始成为研究主流.但是当不同类别的训练数据不均衡时,训练得到的神经网络模型会由多数类所主导,分类结果往往倾向多数类,极大影响了分类效果.针对这种情况,本文在卷积神经网络训练过程中,损失函数引入类别标签权重,强化少数类对模型参数的影响.在复旦大学文本分类数据集上进行测试,实验表明本文提出的方法相比于基线系统宏平均F1值提高了4. 49%,较好地解决数据不平衡分类问题.     

基于卷积神经网络的缅甸语分词方法

音节是缅甸语的最小构词单位。当前主流的基于统计的分词方法效果严重依赖于预先标注的训练样本集规模及人工方式选取特征的质量,然而,缅甸语属于稀缺资源语言,分词语料标注及特征选取面临较大困难。该文提出一种基于卷积神经网络的缅甸语分词方法,首先将缅甸语音节结构特征应用于缅甸语音节词向量特征分布式表示,然后基于卷积神经网络将音节及其上下文的特征进行融合,得到有效的特征表示,并通过深层网络的逐层特征优化自动学习到缅甸语分词的有效特征向量,最后利用softmax分类器来对构成缅甸语词汇的音节序列标记进行预测。实验结果表明,该方法取得了较好的效果。