应用多重形态谱的船只红外尾迹图像细粒度识别研究

通过流体力学技术对海浪波进行分析,实现船只的速度聚束调制;应用多重形态谱检测船只红外尾迹图像;以船只红外尾迹图像为样本,通过卷积神经网络收集红外尾迹图像深度特征;根据特征坐标生成图像关键目标区域,利用添加注意力模块,获得关键目标对象的特征图谱;采用网络训练优化图像的分类层与卷积层,确保所有层的分辨能力;增强图像细粒度信息实现船只轨迹精准识别,完成船只红外尾迹图像细粒度识别.实验证明,所提方法识别用时较短,特征表述详细,获得的识别精准度更高.     

基于卷积神经网络的左心室超声图像特征点定位

针对传统级联卷积神经网络（CNN）在左心室超声图像中定位准确度较低的问题，提出一种融合更快速区域卷积神经网络（Faster-RCNN）模型提取区域的级联卷积神经网络，实现对超声图像中左心室心内膜和心外膜轮廓特征点的定位。首先，采用两级级联的方式改进传统级联卷积神经网络的网络结构，第一级网络利用一个改进的卷积网络粗略定位左心室心内膜和心外膜联合的特征点，第二级网络使用四个改进的卷积网络分别对心内膜特征点和心外膜特征点进行位置微调，之后定位输出左心室心内膜和心外膜联合的轮廓特征点位置；然后，将改进的级联卷积神经网络与目标区域提取融合，即利用Faster-RCNN模型提取包含左心室的目标区域并将目标区域送入改进的级联卷积神经网络；最后，由粗到细对左心室轮廓特征点进行定位。实验结果表明，与传统级联卷积神经网络相比，所提方法在左心室超声图像上的定位效果更好，更逼近真实值，在均方根误差的评价标准下，特征点定位准确度提升了32.6个百分点。     

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.     

基于神经网络和证据理论的图像目标识别研究

提出了一种基于BP神经网络和D-S证据推理的多传感器数据融合图像目标识别算法,利用数据融合的思想对来自目标的多幅图像进行空间域融合处理.首先提取图像的Hu不变矩作为待识别目标图像的特征,尔后针对DS证据理论基本概率指派函数构造困难的问题,用BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本概率指派函数,最后用Dempster组合规则对BP网络的初步识别结果进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真.仿真结果表明了融合识别方法的有效性和鲁棒性,识别率达到100%.     

基于级联端对端深度架构的交通标志识别方法

交通标志的正确识别是智能车辆规范行驶、道路交通安全的前提。为解决智能车采集目标图像模糊、分辨率低,造成识别精度低且时效性差的问题,构建一种基于级联深度网络的交通标志识别模型,该模型级联超分辨率处理网络ESPCN与目标检测识别网络RFCN,ESPCN网络提高输入采集图像的分辨率,为低分辨率图像实现超分辨率处理,RFCN网络提取图像全局特征,实现交通标志的检测与分类识别。平衡采样及多尺度的训练策略结合数据增强的预处理方法,增强了网络模型的鲁棒性及扩展性。经实验验证,算法模型针对常见交通标志识别率达到98.16%,召回率达到96.2%,且鲁棒性较好。     

基于双流对称特征融合网络模型的海洋船舶目标识别

海洋船舶目标识别在民用和军事领域有着重要的战略意义, 本文针对可见光图像和红外图像提出了一种 基于注意力机制的双流对称特征融合网络模型, 以提升复杂感知环境下船舶目标综合识别性能. 该模型利用双流对 称网络并行提取可见光和红外图像特征, 通过构建基于级联平均融合的多级融合层, 有效地利用可见光和红外两种 模态的互补信息获取更加全面的船舶特征描述. 同时将空间注意力机制引入特征融合模块, 增强融合特征图中关 键区域的响应, 进一步提升模型整体识别性能. 在VAIS实际数据集上进行系列实验证明了该模型的有效性, 其识别 精确度能达到87.24%, 综合性能显著优于现有方法.     

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DSmT的序列图像智能融合目标识别方法

提出了一种基于BP神经网络和DSmT推理的序列图像目标识别算法。以修正的Hu不变矩为图像特征,利用数据融合的思想对来自目标的序列图像进行时间域融合处理。由BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本置信指派函数,用DSmT组合规则进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真。仿真结果表明,融合方法提高了三维飞机目标识别的准确性。     

基于卷积神经网络的遮挡目标图像检测识别技术研究

为了尽可能降低图像目标的重复识别概率、错误率,提出了利用卷积神经网络算法对图像识别信息的重复识别进行分析的实验研究。遮挡目标的数据集经过图像增强后输入给卷积层卷积,初始化得到的图像数据经过卷积层卷积后,提交至池化层进行进一步处理,提取图像特征数据,将提取的图像特征数据经过池化层处理后进行压缩,提取遮挡目标的关键特征信息。最后经过TensorFlow深度机器学习框架的实验测试,进一步证明使用注意模块后可以通过引导网络去关注被遮挡目标图像上的可视细节部分,并完善对遮挡目标图像检测进行验证研究。     

一种新的证据组合规则应用于序列图像目标识别

提出了一种新的证据理论组合规则,并结合BP神经网络和证据推理对序列图像目标识别问题进行应用.以修正的Hu不变矩为图像特征,利用数据融合的思想对来自目标的序列图像进行时间域融合处理.由BP神经网络对目标的初步识别结果构造基本置信指派函数,用该组合规则进行决策级数据融合,完成了三维飞机图像目标的识别仿真.仿真结果表明,新的组合规则结合BP神经网络的融合方法提高了三维飞机目标识别的准确性.     

基于迁移学习的并行卷积神经网络牦牛脸识别算法

为了在牦牛养殖过程中对牦牛实现精确管理,需要对牦牛的身份进行识别,而牦牛脸识别是一种可行的牦牛身份识别方式。然而已有的基于神经网络的牦牛脸识别算法中存在牦牛脸数据集特征多、神经网络训练时间长的问题,因此,借鉴迁移学习的方法并结合视觉几何组网络（VGG）和卷积神经网络（CNN）,提出了一种并行CNN（Parallel-CNN）算法用来识别牦牛的面部信息。首先,利用已有的VGG16网络对牦牛脸图像数据进行迁移学习以及初次提取牦牛的面部信息特征;然后,将提取到的不同层次的特征进行维度变换并输入到Parallel-CNN中进行二次特征提取;最后,利用两个分离的全连接层对牦牛脸图像进行分类。实验结果表明：Parallel-CNN能够对不同角度、光照和姿态的牦牛脸进行识别,在含有300头牦牛的90 000张牦牛脸图像的测试数据集上,所提算法的识别准确率达到91.2%。所提算法可以对牦牛身份进行精确识别,从而帮助牦牛养殖场实现对牦牛的智能化管理。     

基于FR-ResNet的车辆型号精细识别研究

车辆型号精细识别的关键是提取有区分性的细节特征. 以"特征重用"为核心, 以有效提取车辆图像细节特征并进行高效利用为目的, 提出了一种基于残差网络特征重用的深度卷积神经网络模型FR-ResNet (Improved ResNet focusing on feature reuse). 该网络以ResNet残差结构为基础, 分别采用多尺度输入、低层特征在高层中重用和特征图权重学习策略来实现特征重用. 多尺度输入可以防止网络过深导致性能退化以及陷入局部最优; 对各层网络部分加以不同程度的特征重用, 可以加强特征传递, 高效利用特征并降低参数规模; 在中低层网络部分采用特征图权重学习策略, 可以有效抑制冗余特征的比重. 在公开车辆数据集CompCars和StanfordCars上进行实验, 并与其他的网络模型进行比较, 实验结果表明FR-ResNet在车辆型号精细识别任务中对车辆姿态变化和复杂背景干扰等具有鲁棒性, 获得了较高的识别准确率.     

面向复杂验证码识别任务的轻量神经网络设计

深层神经网络拥有更强特征表达能力的同时,也带来了优化难、训练成本高及梯度弥散等问题;参数数量的激增则导致模型过于臃肿,不利于其在移动端及工业控制设备等算力弱、存储小的平台上的部署.针对这些问题,构建了一种融合空洞卷积和多尺度稀疏结构的轻量神经网络对图像进行特征提取,实现对带有彩色图形噪声且字符扭曲粘连严重的验证码图像的端到端识别.将包含100万张验证码图像的数据集按98:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集,逐批参与训练.实验结果表明,该网络在大大减少参数数量的同时,具有测试集上98.9%的识别成功率.     

基于平移不变核主分量分析的雷达目标识别研究*

雷达目标识别中,核主分量分析（KPCA）算法是一种重要的特征提取算法,但雷达目标高分辨率距离像（HRRP）具有平移敏感性,使得该方法应用于基于雷达目标识别系统中具有其缺陷性。采用零相位表示法得到平移不变的HRRP,利用KPCA进行特征维数压缩,利用BP神经网络分类算法来实现识别。仿真实验结果表明,该方法实现了平移不变和降维的结合,具有较高的识别率和很好的推广性。     

一种用于交通标识分类的形状识别算法

交通标识分类是交通标识识别系统的基础环节,而交通标识形状识别是交通标识分类的核心部分.对交通标识进行了研究,将交通标识分为禁令标识、警告标识和指示标识3大类分别进行分析,提出了一种利用边缘走势统计特征反映目标形状特征的新算法,并将其与BP神经网络相结合用于交通标识形状的识别.首先利用颜色信息实现交通标识区域分割,随后记...     

基于小波变换和BP神经网络的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解系数和BP神经网络相结合以达到人脸识别的新方法。针对不同的小波基,对人脸图像作小波分解,并将分解低频系数作为人脸特征送入神经网络进行训练。实验表明,选择恰当的小波基能够达到较高的识别率。     

类图像处理面向大数据XSS入侵智能检测研究

通过类图像处理方法对访问流量语料库大数据进行词向量化处理,实现面向大数据XSS入侵智能检测研究。利用类图像处理方法进行数据获取、数据清洗、数据抽样、特征提取等数据预处理;设计基于神经网络的词向量化算法,实现词向量化得到词向量大数据;通过理论分析和推导,实现多种不同深度的深层神经网络智能检测算法;设计不同的超参数并进行反复的实验,分别得到最高识别率、最低识别率、识别率均值、方差、标准差、识别率变化曲线图和平均绝对误差变化曲线图等结果。实验结果表明,该方法具有识别率高、稳定性好、总体性能优良等特点。     

基于新型特征提取的寄生虫卵图像识别研究

讨论了用支持向量机进行多分类的若干学习策略,提出了一种新型图像特征提取方法,以此来实现对鞭虫等九种寄生虫卵图像自动识别和分类,平均识别率优于传统神经网络,达到了93.9%,为寄生虫卵图像识别提供了一种新方法。     

基于BP神经网络的人脸识别方法

人脸自动识别是计算机模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。文中提出了基于ＢＰ神经网络的人脸识别方法,论述了人脸图像矢量的特征压缩问题、网络隐含层神经元数选取问题、网络输入矢量的标准化处理问题以及网络连接权值选取问题。对于１８人、每人１２幅图像组成的脸图像数据库做识别实验,实验结果表明文中所设计的神经网络分类器比常用的最近邻分类器有效地降低了识别错误率。     

基于深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别分类

针对目前普通卷积神经网络（CNN）在表情和性别识别任务中出现的训练过程复杂、耗时过长、实时性差等问题,提出一种深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别识别模型。首先,利用多任务级联卷积网络（MTCNN）对不同尺度输入图像进行人脸检测,并利用核相关滤波（KCF）对检测到的人脸位置进行跟踪进而提高检测速度。然后,设置不同尺度卷积核的瓶颈层,用通道合并的特征融合方式形成核卷积单元,以具有残差块和可分卷积单元的深度可分卷积神经网络提取多样化特征,并减少参数数量,轻量化模型结构;使用实时启用的反向传播可视化来揭示权重动态的变化并评估了学习的特征。最后,将表情识别和性别识别两个网络并联融合,实现表情和性别的实时识别。实验结果表明,所提出的网络模型在FER-2013数据集上取得73.8%的识别率,在CK+数据集上的识别率达到96%,在IMDB数据集中性别分类的准确率达到96%;模型的整体处理帧率达到80 frame/s,与结合支持向量机的全连接卷积神经网络方法所得结果相比,有着1.5倍的提升。因此针对数量、分辨率、大小等差异较大的数据集,该网络模型检测快,训练时间短,特征提取简单,具有较高的识别率和实时性。