Human-Animal Affective Robot Touch Classification Using Deep Neural Network

Touch gesture recognition is an important aspect in human–robot interaction, as it makes such interaction effective and realistic. The novelty of this study is the development of a system that recognizes human–animal affective robot touch (HAART) using a deep learning algorithm. The proposed system was used for touch gesture recognition based on a dataset provided by the Recognition of the Touch Gestures Challenge 2015. The dataset was tested with numerous subjects performing different HAART gestures; each touch was performed on a robotic animal covered by a pressure sensor skin. A convolutional neural network algorithm is proposed to implement the touch recognition system from row inputs of the sensor devices. The leave-one-subject-out cross-validation method was used to validate and evaluate the proposed system. A comparative analysis between the results of the proposed system and the state-of-the-art performance is presented. Findings show that the proposed system could recognize the gestures in almost real time (after acquiring the minimum number of frames). According to the results of the leave-one-subject-out cross-validation method, the proposed algorithm could achieve a classification accuracy of 83.2%. It was also superior compared with existing systems in terms of classification ratio, touch recognition time, and data preprocessing on the same dataset. Therefore, the proposed system can be used in a wide range of real applications, such as image recognition, natural language recognition, and video clip classification.     

基于深度学习的问题分类方法研究

问题分类是问答系统中的重要组成部分。但现阶段的问题分类需要人工制定提取特征的策略和不断优化特征规则。深度学习方法在问题分类上具有可行性,通过自我学习特征的方式表示和理解问题,避免人工特征的制定,从而减少人工代价。针对问题分类,改进了长短期记忆人工神经网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)模型,并结合两者的优势组合成为一种新的学习框架(LSTM-MFCNN),加强对词序语义和深度特征的学习。实验结果表明,该方法在不需要制定繁琐的特征规则的条件下,仍然有较好的表现,准确率达到了93.08%。     

基于深度学习的文本分类技术研究进展

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。     

基于深度学习的脸部年龄预测算法

为提高脸部年龄预测的准确性,在深度学习的基础上提出一种可有效预测脸部年龄的算法.通过对人脸图像进行预处理,获取左眼、右眼、鼻子和嘴巴四个部分的局部图像,利用迁移TensorFlow深度学习库中的Inception V4模型,提取脸部图像四个部分的多尺度局部特征,并将提取的局部特征使用串联方式相连接以得到融合特征,再将不...     

Recent Progresses in Deep Learning Based Acoustic Models

In this paper, we summarize recent progresses made in deep learning based acoustic models and the motivation and insights behind the surveyed techniques. We first discuss models such as recurrent neural networks (RNNs) and convolutional neural networks (CNNs) that can effectively exploit variablelength contextual information, and their various combination with other models. We then describe models that are optimized end-to-end and emphasize on feature representations learned jointly with the rest of the system, the connectionist temporal classification (CTC) criterion, and the attention-based sequenceto-sequence translation model. We further illustrate robustness issues in speech recognition systems, and discuss acoustic model adaptation, speech enhancement and separation, and robust training strategies. We also cover modeling techniques that lead to more efficient decoding and discuss possible future directions in acoustic model research.      

基于深度学习的垃圾分类方法综述

垃圾分类是保护生态环境、促进经济发展的有效措施,利用深度学习进行垃圾分类已成为当前学术界和工业界的研究热点。传统垃圾分类主要由人工进行分拣和分类,存在劳动强度大、分选效率低、工作环境差等缺点,急需智能化、自动化的分类方法来替代。近年来研究人员已经开始初步探索利用深度学习技术进行垃圾分类并提出一些有效的方法。从方法、数据集和研究方向等方面分析深度学习垃圾分类方法的研究现状,介绍不同深度学习模型在垃圾分类中的应用和发展,研究基于ResNet方法、基于DenseNet方法、基于单阶段目标检测方法和基于卷积神经网络与迁移学习相结合方法等多种典型方法的性能和特点并对比其优缺点,对现有的垃圾分类公开数据集进行概述与总结。在此基础上,分析深度学习在垃圾分类领域面临的挑战,并对其发展趋势及未来的研究方向进行展望。     

A Particle Swarm Optimization Based Deep Learning Model for Vehicle Classification

Image classification is a core field in the research area of image processing and computer vision in which vehicle classification is a critical domain. The purpose of vehicle categorization is to formulate a compact system to assist in real-world problems and applications such as security, traffic analysis, and self-driving and autonomous vehicles. The recent revolution in the field of machine learning and artificial intelligence has provided an immense amount of support for image processing related problems and has overtaken the conventional, and handcrafted means of solving image analysis problems. In this paper, a combination of pre-trained CNN GoogleNet and a nature-inspired problem optimization scheme, particle swarm optimization (PSO), was employed for autonomous vehicle classification. The model was trained on a vehicle image dataset obtained from Kaggle that has been suitably augmented. The trained model was classified using several classifiers; however, the Cubic SVM (CSVM) classifier was found to outperform the others in both time consumption and accuracy (94.8%). The results obtained from empirical evaluations and statistical tests reveal that the model itself has shown to outperform the other related models not only in terms of accuracy (94.8%) but also in terms of training time (82.7 s) and speed prediction (380 obs/sec).     

基于混合词向量深度学习模型的DGA域名检测方法

域名生成算法(domain generation algorithm, DGA)是域名检测中防范僵尸网络攻击的重要手段之一,对于生成威胁情报、阻断僵尸网络命令与控制流量、保障网络安全有重要的实际意义.近年来,DGA域名检测技术从依靠手工提取特征发展到自动提取特征的基于深度学习模型的方法,在DGA域名检测任务中取得了较大的进展.但对于不同僵尸网络家族的DGA域名的多分类任务,由于家族种类多,且各家族域名数据存在不平衡性,因此许多已有的深度学习模型在DGA域名的多分类任务上仍有提高空间.针对以上挑战,设计了基于字符和双字母组级别的混合词向量,以提高域名字符串的信息利用度,并设计了基于混合词向量方法的深度学习模型.最后设计了包含多种对比模型的实验,对混合词向量的有效性进行验证.实验结果表明基于混合词向量的深度学习模型在DGA域名检测与分类任务中相比只基于字符级词向量的模型有更好的分类性能,特别是在小样本的DGA域名类别上的分类性能更优,证明了该模型的有效性.     

面向事件抽取的深度与主动联合学习方法

事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出事件的信息,并以结构化的形式予以呈现。监督学习作为基础的事件抽取方法往往受制于训练语料规模小、类别分布不平衡和质量参差不齐的问题。同时,传统基于特征工程的事件抽取方法往往会产生错误传递的问题,且特征工程较为复杂。为此,该文提出了一种联合深度学习和主动学习的事件抽取方法。该方法将RNN模型对触发词分类的置信度融入在主动学习的查询函数中,以此在主动学习过程中提高语料标注效率,进而提高实验的最终性能。实验结果显示,这一联合学习方法能够辅助事件抽取性能的提升,但也显示,联合模式仍有较高的提升空间,有待进一步思考和探索。     

基于唇语识别的身份认证研究及系统设计

随着人脸识别身份认证技术的广泛应用,各类针对人脸识别系统的攻击手段逐渐出现.为了应对这类安全性问题,提出了基于唇语识别的身份认证方法.基于唇语识别的身份认证系统要求用户在进行人脸识别认证的同时读出验证码,系统既要对人脸进行比对,还要通过唇语识别技术识别出说话内容并与验证码进行比对,只有两部分比对都通过才能通过系统的身份...     

基于深度学习的管道纱线及其颜色检测

为了保证自动换筒系统中的纱线自动打结机能够正常运行, 需要对管道吸取的纱线进行检测. 纱线纤细、种类繁多且颜色各异, 传感器方法难以胜任, 使用图像处理的方式较为合适. 但是对于纱线检测问题传统的图像处理方法复杂且检测准确率低, 难以解决纱线种类多、尺寸不一以及颜色多等问题, 故本文提出了一种基于Inception v...     

基于深度学习的图像压缩算法研究综述

随着深度学习的不断发展与图像数据的爆炸式增长,如何使用深度学习来获得更高压缩比和更高质量的图像逐渐成为热点研究问题之一。通过对近几年相关文献的分析与整理,将基于深度学习的图像压缩方法按照卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络进行总结与分析,对不同种方法分别列举了具有代表性的实例,并对基于深度学习的图像压缩算法的常用训练数据集、评价指标进行了介绍,根据深度学习在图像压缩领域中的优势对其未来的发展趋势进行了总结与讨论。     

基于深度学习和迁移学习的水果图像分类

图像识别作为深度学习领域内的一项重要应用,水果图像的分类识别在智慧农业以及采摘机器人等方面具有重要应用。针对以往传统图像分类算法存在泛化能力差、准确率不高等问题,提出一种在TensorFlow框架下基于深度学习和迁移学习的水果图像分类算法。该算法采用Inception-V3的部分模型结构对水果图像数据进行特征提取,采用Softmax分类器对图像特征进行分类,并通过迁移学习方式进行训练得到迁移训练模型。测试结果表明,该算法与传统水果分类算法对比,具有较高识别准确率。     

基于深度学习的行人重识别研究进展

行人重识别是计算机视觉领域近年来非常热的一个研究课题,可以被视为图像检索的一个子问题,其目标是给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像.传统的方法依赖手工特征,不能适应数据量很大的复杂环境.近年来随着深度学习的发展,大量基于深度学习的行人重识别方法被提出.本文先简单介绍了该问题的定义及传统方法的局限,并列举了一些适用于深度学习方法的行人重识别数据集.此外我们详细地总结了一些比较典型的基于深度学习的行人重识别方法,并比较了部分算法在Market1501数据集上的性能表现.最后我们对该问题未来的研究方向做了一个展望.     

基于深度学习的SIFT图像检索算法

深度学习作为一个新的机器学习方向,被应用到计算机视觉领域上成效显著.为了解决分布式的尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform,SIFT）算法效率低和图像特征提取粗糙问题,提出一种基于深度学习的SIFT图像检索算法.算法思想：在Spark平台上,利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）模型进行SIFT特征抽取,再利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对图像库进行无监督聚类,然后再利用自适应的图像特征度量来对检索结果进行重排序,以改善用户体验.在Corel图像集上的实验结果显示,与传统SIFT算法相比,基于深度学习的SIFT图像检索算法的查准率和查全率大约提升了30个百分点,检索效率得到了提高,检索结果图像排序也得到了优化.     

基于参数转换的语音深度伪造及其对声纹认证的威胁评估

声纹认证系统作为一种生物认证或识别机制,在人们的日常生活中得已经到了广泛应用。但目前该系统在实际应用中容易受到欺骗攻击,还存在一定的风险。语音转换通常是指将一个人的声音个性化特征参数通过“修改变换”,使之听起来像另外一个人的声音,同时保持说话内容信息不变的技术,用语音转换可生成特定目标说话人的语音,并在听觉感知上难以区分转换语音和目标语音。但是对于声纹认证系统来说,听觉上感知的相似有时还不足以欺骗认证系统。本文通过分析语音转换和声纹认证过程中所提取共同特征向量——梅尔倒谱,通过采用改进深度残差的双向长短时记忆网络对联合动态特征的梅尔倒谱实现更准确转换,同时改变损失函数优化转换网络性能并引入全局均值滤波滤除转换过程中产生的倒谱杂波,进而整体提升转换语音的质量。在提升语音转换相似度的同时保证主观感知不下降,并将转换后的语音用于欺骗两个广为采用的声纹认证系统,欺骗实验表明,该系统能够成功地欺骗这些认证系统,并且具有很高的成功率。     

改进型深度迁移学习的跨镜行人追踪算法

跨镜行人追踪是计算机视觉和视频监控公共安全体系构建等领域的重要课题.伴随大规模数据集的发展和深度学习网络的广泛研究,深度学习在跨镜行人追踪问题中取得了良好效果.然而在应用中,除了监控视频自身的不同摄像头、不同视角引起的不同视觉表象变化外,面向跨镜行人追踪的整体数据集偏小,具有标记的训练数据样本量更小,从而制约了基于深度...     

深度强化学习联合回归目标定位

为了模拟人眼的视觉注意机制, 快速、高效地搜索和定位图像目标, 提出了一种基于循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)的联合回归深度强化学习目标定位模型. 该模型将历史观测信息与当前时刻的观测信息融合, 并做出综合分析, 以训练智能体快速定位目标, 并联合回归器对智能体所定位的目标包围框进行精细调整. 实验结果表明, 该模型能够在少数时间步内快速、准确地定位目标.     

基于深度学习的入侵检测模型综述

随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点。对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有基于深度学习的入侵检测模型在数据集时效、实时性、普适性、模型训练时间等方面存在的问题和今后可能的研究重点。     

结合多尺度特征学习与特征对齐的行人重识别

利用卷积神经网络对行人图像提取一个简单的全局特征,在复杂的行人重识别任务中无法获得令人满意的结果。局部特征学习的方式有助于获取更丰富的人体特征,但往往需要图像中的人体具有良好的空间对齐,而且,将人体各部分特征输入到独立的分支学习局部信息,忽略了人体各部分特征间的相关性,限制模型的性能提升。在此背景下,提出了一种新的多尺度特征学习算法,结合全局与局部特征学习得到更好的行人表示,提升复杂场景下模型的识别能力。对骨干网络不同深度输出的行人特征图,通过特征对齐模块对其执行空间变换,实现行人特征在空间上的矫正和对齐,进一步增强模型的泛化性能。在公开的大型行人重识别数据集上,与当前一些流行的方法进行了比较,验证了所提方法的有效性。