基于半监督编码的深度卷积对抗网络模型研究

生成对抗网络因为在训练时具有能快速获取真实感、产生大量特征等优点,所以该方法在有监督和半监督的图像识别中逐渐得到广泛应用。文章以提高GAN(Generative Adversarial Networks)模型下的图像识别准确率为目标,基于已有的GAN模型,提出一种基于GAN模型的半监督深度学习模型,并将所建模型放入MNIST、CIFAR-10和Fashion-MNIST三种不同的数据集进行测试,结果显示,SSE-DCGAN模型在三种数据集标签数据较少时,能够很好地识别图像,在三个数据集上识别精度分别达到99.04%、83.66%、89.64%,进行消融实验的结果也表明,在模型中加入编码器后,准确率分别达到0.43%、2.55%、4.44%的提升。     

基于特征融合卷积神经网络的车型精细识别

为解决现有车型精细识别方法中存在识别精度低、模型参数规模大等问题,提出一种基于特征融合卷积神经网络的车型精细识别方法。设计两个独立网络(UpNet、DownNet)分别用于提取车辆正面图像的上部和下部特征,在融合网络(FusionNet)中进行特征融合,实现车型的精细识别。相较于现有的车型精细识别方法,该方法在提高识别精度的同时,有效压缩了模型参数规模。在基准数据集CompCars下进行大量实验的结果表明,该方法的识别精度可达98.94%,模型参数大小仅为4.9 MB。     

基于深度神经网络的肺炎图像识别模型

当前的肺炎图像识别算法面临两个问题：一是肺炎特征提取器使用的迁移学习模型在源数据集与肺炎数据集上图像差异较大，所提取的特征不能很好地契合肺炎图像；二是算法使用的softmax分类器对高维特征处理能力不够强，在识别准确率上仍有提升的空间。针对这两个问题，提出了一种基于深度卷积神经网络的肺炎图像识别模型。首先使用ImageNet数据集训练好的GoogLeNet Inception V3网络模型进行特征提取；其次，增加了特征融合层，使用随机森林分类器进行分类预测。实验在Chest X-Ray Images肺炎标准数据集上进行。实验结果表明，该模型的识别准确率、敏感度、特异度的值分别达到96.77%、97.56%、94.26%。在识别准确率以及敏感度指标上，与经典的GoogLeNet Inception V3+Data Augmentation （GIV+DA）算法相比，所提模型分别提高了1.26、1.46个百分点，在特异度指标上已接近GIV+DA算法的最优结果。     

基于卷积神经网络的小样本图像识别方法

为提高仅包含少量训练样本的图像识别准确率,利用卷积神经网络作为图像的特征提取器,提出一种基于卷积神经网络的小样本图像识别方法。在原始小数据集中引入数据增强变换,扩充数据样本的范围;在此基础上将大规模数据集上的源预训练模型在目标小数据集上进行迁移训练,提取除最后全连接层之外的模型权重和图像特征;结合源预训练模型提取的特征,采用层冻结方法,微调目标小规模数据集上的卷积模型,得到最终分类识别结果。实验结果表明,该方法在小规模图像数据集的识别问题中具有较高的准确率和鲁棒性。     

一种改进残差网络的服装图像识别模型

传统的服装多类别分类方法主要是人工提取图像的颜色、纹理、边缘等特征,这些人工选取特征方法过程繁琐且分类精度较低。深度残差网络可通过增加神经网络的深度获得较高的识别精度被广泛地应用于各个领域。为提高服装图像识别精度问题,提出一种改进深度残差网络模型：改进残差块中卷积层、调整批量归一化层与激活函数层中的排列顺序;引入注意力机制;调整网络卷积核结构。该网络结构在标准数据集Fashion-MNIST和香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集（DeepFashion）上进行测试,实验结果表明,所提出的网络模型在服装图像识别分类精度上优于传统的深度残差网络。     

利用金字塔空间注意力与特征推理的图像修复

针对现有基于深度学习的图像修复方法对图像未受损区域多尺度特征空间信息利用不足的问题,提出一种利用金字塔空间注意力与特征推理的图像修复模型.首先,采用基于部分卷积的区域识别模块,用于识别本次循环中需要推理的区域,其次,通过循环特征推理模块高效地推理待推理区域的图像特征,最后,使用基于残差去冗余特征的特征融合模块以保证在融合中间特征图的过程中减少无效特征信息对图像修复的干扰.在人脸、街景等数据集上端对端地对所提模型进行实验的结果表明,与经典方法相比,该模型在峰值信噪比、结构相似度和平均L1损失评估指标方面分别提升了3%, 1%和3%.     

一种改进的SSD网络车载图像检测方法

对行人和车辆的检测识别是无人驾驶领域的重要组成部分,为满足该领域对相关模型检测精确度的需求,以传统单发多框检测器(single shot multibox detector,SSD)为基础,提出了一种车载图像识别改进算法。鉴于传统SSD目标检测算法不能充分利用局部特征和全局语义特征、目标定位和识别存在矛盾等缺陷,提出了SSD检测模型相关特征层的融合方法,从而重新生成模型的目标检测金字塔(object detection pyramid,ODP)。改进算法将输入图像中待检测目标的低层次细节特征与高层次语义特征结合起来,降低了待检测目标定位与识别间的矛盾,达到了提升模型检测精确度的目的。利用行车记录仪获得的车载图像数据集进行训练,实验结果表明,改进的SSD算法在相关图像数据集的测试集上可以达到79.2%的精确度,与传统的SSD算法相比精确度提高了2.3%。     

基于胶囊神经网络的车型精细识别研究

车辆型号精细识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景。针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,提出一种基于胶囊神经网络(capsule network,CapsNet)的车型图像识别模型CapCar。以CompCars数据集作为样本,首先通过加权平均值法进行图像的灰度化处理,减少数据集训练计算量,提高模型的训练速度。然后通过胶囊神经网络提取车型图像的全部特征和局部特征,实现车型分类识别。相较于现有的车型精细识别方法,该方法在提高识别精度的同时,有效压缩了模型参数规模。在基准数据集CompCars下进行大量实验的结果表明,CapCar模型进行车辆精细识别精度可达98.89%,其识别率高于一些其他经典的网络模型。CapCar模型参数大小仅为6.3 MB。该算法具有一定的先进性。     

区域增强和多特征融合的X光图像违禁品识别

目的 对旅客行李进行安全检查是维护公共安全的措施之一,安检智能化是未来的发展方向。基于X光图像的安检因不同的安检机成像方式不同,同一类违禁品在不同设备上的X光图像在颜色分布上有很大差异,导致安检图像智能识别算法在训练与测试数据分布不同时,识别性能明显降低,同时X光行李图像中物品的混乱复杂增加了违禁品识别的难度。针对上述问题,本文提出一种区域增强和多特征融合模型。方法 首先,通过注意力机制的思想提取一种区域增强特征,消除颜色分布不同的影响,保留图像整体结构并增强违禁品区域信息。然后,采用多特征融合策略丰富特征信息,使模型适用于图像中物品混乱复杂情况。最后,提出一种三元损失函数优化特征融合。结果 在公开数据集SIXray数据集上进行整体识别性能和泛化性能的实验分析,即测试本文方法在相同和不同颜色分布样本上的性能。在整体识别性能方面,本文方法在平均精度均值(mean average precision,mAP)上相较于基础模型ResNet18和ResNet34分别提升了4.09%和2.26%,并优于一些其他识别方法。对于单类违禁品,本文方法在枪支和钳子类违禁品上的平均识别精度为94.25%和...     

结合粗集和神经网络的图像识别模型

通过对粗集和神经网络在图像识别中的作用分析,以及对两者结合的可能性研究,将粗集和神经网络进行了有机结合,提出了一个基于粗集和神经网络的图像识别模型。该模型先对原始图像数据进行预处理,然后用粗集进行特征选择,减少了神经网络的输入维数,提高神经网络学习和识别速度,也提高了识别正确率。最后将该模型应用于手写体数字图像识别之中,实验结果表明,该模型是有效的、可行的。     

多特征区域的细粒度船舶图像目标识别方法

为解决单一特征细粒度船舶图像识别率低的问题,提出一种循环注意卷积神经网络（recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN）与多特征区域融合的船舶目标识别方法。该方法通过在VGG-19网络中引入尺度依赖池化（scale-dependent pooling,SDP）算法解决小目标过度池化的问题,提升了小型船舶的识别性能;注意建议网络（attention proposal network,APN）加入联合聚类（joint clustering）算法,生成多个独立的特征区域,使整个模型充分利用全局信息,提高了船舶识别精度;同时设计特征区域优化方法降低多个特征区域的重叠率,解决了过拟合问题;通过定义新的损失函数来交叉训练VGG-19和APN,加快了收敛速度。利用公开的光电船舶数据集对该方法进行测试实验,识别准确率最高可达90.2%,无论是识别率还是模型的鲁棒性较单特征都有了很大的提升。     

基于改进CNN的公交车内拥挤状态识别

针对传统的视频图像处理方法对公交车内乘客拥挤状态的检测受运动阴影、动态背景及场景光照变化等因素的影响问题,提出了一种基于改进卷积神经网络VGG-16的公交车内拥挤状态识别方法。该方法在VGG-16的模型基础上,优化全连接层层数,使用迁移学习共享VGG-16预训练模型的各层权值参数进行训练。相对于文中的传统图像处理方法、AlexNet模型、GooleNet模型以及标准VGG-16模型,改进的VGG-16模型对公交车拥挤状态的识别准确率最高,识别精度能够达到96.1%。模型的损失值比标准VGG-16模型收敛得更快,模型表现得更加稳定。实验证明:改进后的VGG-16模型能够更好地提取公交内拥挤状态的特征,解决公交车内拥挤状态的识别问题。     

基于深度迁移学习的烟雾识别方法

针对传统的基于传感器和图像特征的烟雾识别方法易被外部环境干扰且识别场景单一,从而造成烟雾识别精度较低,而基于深度学习的识别方法对数据量要求较高,对于烟雾数据缺失或数据来源受限的情况模型识别能力较弱的问题,提出一种基于深度迁移学习的烟雾识别方法。将ImageNet数据集作为源数据,利用VGG-16模型进行基于同构数据下的特征迁移。首先,将所有的图像数据进行预处理,对每张图像作随机变换（随机旋转、剪切、翻转等）;其次,引入VGG-16网络,将其卷积层特征进行迁移,并连接预先使用烟雾数据在VGG-16网络中训练过的全连接层;进而构建出基于迁移学习的深度网络,从而训练得到烟雾识别模型。利用公开数据集以及真实场景烟雾图像进行实验验证,实验结果表明,和现有主流烟雾图像识别方法相比,所提方法有较高的烟雾识别率,实验精度达96%以上。     

多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法

针对自然图像识别过程中不同深度学习模型关注兴趣区域不同的现象,本文引入深度卷积神经网络融合机制,结合深度迁移学习方法,给出了一种基于多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法.本文将迁移学习方法引入牛津大学视觉组网络模型(visual geometry group network,VGGNet)和残差网络模型(residua...     

深度特征融合方法及其在叶片病害识别中的应用

农作物叶片病害的自动识别是计算机视觉技术在农业领域的一个重要应用. 近年来, 深度学习在农作物叶片病害识别上取得了一些进展, 但这些方法都是采用基于单一深度卷积神经网络模型的深度特征表示. 而不同的深度卷积神经网络模型对图像的表征能力的互补性这一有用的特性, 还没有得到关注和研究. 本文提出一种用于融合不同深度特征的网络模型MDFF-Net. MDFF-Net将两个预训练的深度卷积神经网络模型进行并联, 再为各个模型分别设置一个具有相同神经元个数的全连接层, 以将不同模型输出的深度特征变换成相同维度的特征, 再通过2个全连接层的非线性变换, 进一步提升特征融合的效果. 我们选取VGG-16和ResNet-50作为MDFF-Net网络的并联骨干网络, 在一个包含5种苹果叶片病害的公开数据集上进行实验. 实验结果显示, MDFF-Net网络的识别精度为96.59%, 取得了比VGG-16和ResNet-50单一网络更好的识别效果, 证明了该深度特征融合方法的有效性.     

基于多尺度特征迁移学习的步态识别研究

为了解决行人步态数据集样本量较少、单特征或多特征融合的步态识别算法特征描述不足的问题,提出了一种基于多尺度特征深度迁移学习的行人步态识别方法。该算法步骤包括：改进VGG-16网络,去除网络中最后一个最大池化层（Maxpool Layer）,融合空间金字塔池化网络结构（SPP）获取行人步态能量图（GEI）的多尺度信息,利用Imagenet数据集预训练此网络模型,将提取特征能力迁移至行人步态识别网络模型中,采用行人步态样本集微调网络,修改网络中的全连接层参数,应用于行人步态识别研究。该方法在中科院自动化研究所的CASIA-B步态数据集上的识别精度达到了95.7%,与单一步态特征的步态识别方法以及融合多种步态特征的识别方法相比,步态识别率有了明显提升,表明该方法有更好的识别性能。     

基于异构特征聚合的局部视图扭曲型纸币识别

如何识别同一物体的不同结构的表现形式,对于机器而言,是一个比较困难的识别工作.本文以易变形的纸币为例,提出了一种基于异构特征聚合的局部视图扭曲型纸币识别方法.首先利用灰度梯度共生矩阵、Haishoku算法和圆形LBP分别获得纹理风格、色谱风格和纹理,这些特征从不同的角度描述了局部纸币图像,然后通过VGG-16、ResN...     

基于TPLBP/HOG特征与DBN深度模型的人脸识别研究

针对传统人脸识别方法所提取的人脸信息特征较为单一,且分类算法存在局限性的问题,在多特征信息融合的基础上结合深度信念网络(DBN)对人脸进行深度训练并进行识别。首先采取对比度受限自适应均衡化对人脸图像进行预处理,从而削弱光照对人脸识别的影响;然后,将提取到的人脸图像的TPLBP纹理特征和HOG结构特征进行特征融合,得到信息互补的融合特征;最后,将降维后的融合特征作为DBN的输入,通过对DBN深度模型的参数的动态搜索确定最佳值后,基于训练好的深度信念网络实现人脸图像样本的识别。以ORL、AR和Yale-B人脸数据库为基础进行试验,试验结果表明本文方法相较于传统的SVM、KNN和DBN算法准确率有很大提高,鲁棒性强。     

基于多特征加权融合的静态手势识别

针对人工提取特征的单一性及卷积神经网络提取特征的遗漏性问题,提出了一种基于多特征加权融合的静态手势识别方法.首先,提取分割后的手势图像的傅里叶和Hu矩等形状特征,将两者融合作为手势图像的局部特征;设计双通道卷积神经网络提取手势图像的深层次特征,采用主成分分析方法对提取的特征进行降维;然后,将提取的局部特征和深层次特征进...     

基于卷积神经网络的人脸图像质量评价

针对人脸识别过程中人脸图像质量较低造成的低识别率问题,提出了一种基于卷积神经网络的人脸图像质量评价模型。首先建立一个8层的卷积神经网络模型,提取人脸图像质量的深层语义信息;然后在无约束环境下收集人脸图像,并通过传统的图像处理方法以及人工筛选进行过滤,得到的数据集用以进行模型参数的训练;其次通过在图形处理器（GPU）上加速训练,得到用于拟合人脸图像到类别的映射关系;最后将输入在高质量图像类别的概率作为图像的质量得分,建立人脸图像的质量打分机制。实验结果表明,与VGG-16网络相比,所提模型准确率降低了0.21个百分点,但是参数规模减小了98%,极大地提高了模型运算效率;同时所提模型在人脸模糊、光照、姿态和遮挡方面都具有较强的判别能力。因此,可将该模型应用在实时人脸识别系统中,在不影响系统运行效率的前提下提高系统的准确性。