基于深度学习的石油污染物三维荧光光谱识别技术研究

石油油品在一定的激发光照射下可产生相当强度的三维荧光光谱，是鉴别和分析石油污染物的重要依据。由于石油油品的荧光光谱特征复杂、数据庞大，不宜直接用数学模型描述，也不宜简单依靠人工观察分析。因此，根据深度学习的卷积神经网络（CNN）理论提出了一种直接利用石油油品原始荧光数据进行CNN建模的方法，利用其强大的非线性运算能力、自适应表示学习能力，自动隐性地从训练数据中进行特征学习，实现水环境中石油污染物种类识别。通过大量的荧光实验构建了石油油品（汽油、机油、柴油）的训练和验证光谱数据集，基于Python深度学习框架Keras建立了CNN模型，并对CNN模型在光谱数据集上进行了训练、验证与测试实验，实现了被测油品的种类判别。实验结果表明：该CNN模型对3种油品的训练集与验证集三维荧光光谱的分类准确率都达到了99.76%，综合测试分类准确率达到82.65%，对单物质分类准确率为100%，验证了三维荧光技术结合深度学习算法能够实现对石油油品准确可靠的判别分类，也为进一步研究基于深度学习的水环境污染物智能识别系统提供了技术支持，为环境检测提供了一种新思路与新方法。     

少量样本下基于孪生CNN的SAR目标识别

针对深度学习中的有监督学习需要大量的标注数据,提出了一种少量训练样本下的SAR目标识别方法,解决了SAR图像人工标注成本较高、标注样本不足的问题。首先通过构建正负样本对的策略对数据集进行样本扩充,大幅增加数据量;其次,设计了一种基于度量学习和深度学习的孪生卷积神经网络(孪生CNN),用于衡量样本之间的相似概率;然后采用多任务联合学习的方法训练模型,有效缓解了相干斑噪声对SAR图像的影响,降低了噪声过多易引起的过拟合风险;最后,设计了一种基于孪生CNN的识别样本具体类别的加权投票模型。实验采用了MSTAR和OpenSARShip数据集,在小规模训练集上通过上述方法取得了较好的识别效果。     

基于TensorFlow深度学习的Minist手写数字识别技术

目前,人类手写字的识别问题成为了研究热点。针对手写体识别领域广泛使用的Minist数据集,基于深度学习中的Tensorflow框架,介绍了Softmax模型与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型,并分析了CNN模型的激活函数。选择ReLUs函数代替传统的Sigmoid函数和Tanh双曲正切函数,提高识别过程中的收敛速度。此外,对上述两个模型进行实现,对比模型的识别准确度,以期为手写体数字识别的研究和发展提供参考。     

采用航迹特征的智能机型识别

针对空战目标识别中机型自动识别比较困难的问题，提出了采用航迹特征的智能目标识别方法。利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）分层学习特征的能力，训练CNN算法模型自动地从航迹数据中学习有用的特征并分类。利用沿海实地采集的15个类别的飞机航迹数据，经一系列数据预处理后作为智能识别算法的训练和测试数据，在验证实验中描述了算法网络的相关配置,对比了CNN与其他分类器的识别结果。实验结果表明，CNN具有很好的识别性能。     

基于CNN的舰船高分辨距离像目标识别

针对传统目标识别方法人工提取特征难以挖掘到数据深层次特征的问题,提出了将卷积神经网络(CNN)应用于高分辨距离像(HRRP)的目标识别方法,实现了对数据深层次特征的自动提取。首先构造CNN模型,设置网络参数;然后针对HRRP数据是一维的问题,将HRRP数据重新排列使一维数据变为二维数据;其次用训练数据对CNN模型进行训练得到网络参数;最后用训练好的网络模型对测试数据进行目标识别。通过对数据的减半并且添加噪声,验证了CNN的泛化性能。通过对学习率的优化,可以进一步提高CNN的识别率。实测数据的实验结果表明,CNN具有较好的识别性能。     

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法

该文研究了训练样本不足的情况下利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)对合成孔径雷达(SAR)图像实现目标检测的问题。利用已有的完备数据集来辅助场景复杂且训练样本不足的数据集进行检测。首先用已有的完备数据集训练得到CNN分类模型,用于对候选区域提取网络和目标检测网络做参数初始化;然后利用完备数据集对训练数据集做扩充;最后通过四步训练法得到候选区域提取模型和目标检测模型。实测数据的实验结果证明,所提方法在SAR图像目标检测中可以获得较好的检测效果。     

美尔谱系数与卷积神经网络相组合的环境声音识别方法

通过对复杂环境下声音识别技术进行研究，本文提出了美尔谱系数（MFSC）与卷积神经网络（CNN）相组合的环境声音识别方法。对声音事件提取其MFSC特征，将特征参数作为输入送入设计好的CNN模型中对声音事件进行分类。实验数据集采用ESC-10，将构建的卷积神经网络模型与随机森林、支持向量机（SVM）、深度神经网络（DNN）及DCASE比赛中常用的三种识别模型进行对比实验。实验结果表明，在相同数据集下，本文所设计的美尔谱系数与卷积神经网络相组合的环境声音识别方法相较传统的声音识别方法在识别率上分别有13.1%，18.3%，15.7%的提升，相较于DCASE比赛中的三种常用识别模型，本文所设计识别模型识别率及识别效率均有明显的优势。      

深层卷积神经网络的自动调制识别方法

简述了利用深层卷积神经网络进行自动调制识别（Automatic Modulation Recognition,AMR）的进展，并结合其模型在基准数据集上的实验表明，大多数不依赖于先验知识的特征提取模型容易忽略模型参数量大、计算复杂度高的问题，因此将工作重点集中在保持高精确度的同时轻量化模型。利用多信道深度学习模型，从时间和空间的角度有效提取特征，搭建以卷积神经网络（Convolution Neural Networks,CNN）和门控循环单元（Gating Recurrent Unit,GRU）为特征提取层的深层学习框架，可以在现有高识别度模型的识别效果上有略微提升，具有高效的收敛速度，且减少了40%以上的参数体积，在训练时间和测试时间上更有优势。该方法在RadioML2016.10a数据集0 dB以上信噪比条件下的识别精度保持在90%以上。     

基于迁移学习的三子网图像去雾方法

目前大部分图像去雾算法只在一种或几种均匀雾图数据集中有较好的表现,对于不同风格或非均匀雾图数据集去雾效果较差,同时算法在实际应用中会因模型泛化能力差导致模型场景受限。针对上述情况,该文提出一种基于迁移学习的卷积神经网络(CNN)用于解决去雾算法中非均匀雾图处理效果不佳和模型泛化能力差等问题。首先,该文使用ImageNet预训练的模型参数作为迁移学习模型的初始参数,以加速模型训练收敛速度。其次,主干网络模型由3个子网组成:残差特征子网络、局部特征提取子网络和整体特征提取子网络。3子网结合以保证模型可从整体和局部两个方面进行特征提取,在现实雾场景(浓雾、非均匀雾)中获得较好的去雾效果。该文在模型训练效率、去雾质量和雾图场景选择灵活性3个方面进行了研究和改进,为衡量模型性能,模型选择在去雾难度较大的非均匀雾图数据集NTIRE2020和NTIRE2021上进行定量与定性实验。实验结果证明3子网模型在图像主观和客观评价指标两个方面都取得了较好的效果。该文模型改善了算法泛化性能差和小数据集难以进行模型训练的问题,可将该文成果广泛应用于小规模数据集和多变场景图像的去雾工作中。     

基于多层次特征差异图的视觉场景识别

场景外观剧烈变化引起的感知偏差和感知变异给视觉场景识别带来了很大的挑战。现有的利用卷积神经网络（CNN）的视觉场景识别方法大多数直接采用CNN特征的距离并设置阈值来衡量两幅图像之间的相似性,当场景外观剧烈变化时效果较差,为此提出了一种新的基于多层次特征差异图的视觉场景识别方法。首先,一个在场景侧重的数据集上预训练的CNN模型被用来对同一场景中感知变异的图像和不同场景中感知偏差的图像进行特征提取。然后,根据CNN不同层特征具有的不同特性,融合多层CNN特征构建多层次特征差异图来表征两幅图像之间的差异。最后,视觉场景识别被看作二分类问题,利用特征差异图训练一个新的CNN分类模型来判断两幅图像是否来自同一场景。实验结果表明,由多层CNN特征构建的特征差异图能很好地反映两幅图像之间的差异,文中提出的方法能有效地克服感知偏差和感知变异,在场景外观剧烈变化下取得很好的识别效果。     

Human emotion recognition by optimally fusing facial expression and speech feature

Emotion recognition is a hot research in modern intelligent systems. The technique is pervasively used in autonomous vehicles, remote medical service, and human–computer interaction (HCI). Traditional speech emotion recognition algorithms cannot be effectively generalized since both training and testing data are from the same domain, which have the same data distribution. In practice, however, speech data is acquired from different devices and recording environments. Thus, the data may differ significantly in terms of language, emotional types and tags. To solve such problem, in this work, we propose a bimodal fusion algorithm to realize speech emotion recognition, where both facial expression and speech information are optimally fused. We first combine the CNN and RNN to achieve facial emotion recognition. Subsequently, we leverage the MFCC to convert speech signal to images. Therefore, we can leverage the LSTM and CNN to recognize speech emotion. Finally, we utilize the weighted decision fusion method to fuse facial expression and speech signal to achieve speech emotion recognition. Comprehensive experimental results have demonstrated that, compared with the uni-modal emotion recognition, bimodal features-based emotion recognition achieves a better performance.     

融合CNN和SRC决策的SAR图像目标识别方法

提出基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与稀疏表示分类（Sparse Representation-based Classification,SRC）联合决策的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）目标识别方法。CNN通过深度网络学习SAR图像的多层次特征,进而对其所属的目标类别进行判决。研究表明,CNN在训练样本充足的条件下可以取得很好的识别性能。然而,对于训练样本未能包含的条件,CNN的分类性能通常会出现明显下降。因此,先采用CNN对待识别的测试样本进行分类,再根据输出的决策值（即,各个训练类别对应的后验概率）计算当前分类结果的可靠性。当分类结果判定可靠时,则直接采信CNN的决策,输出测试样本的目标类别。反之,则根据CNN输出的决策值筛选若干候选类别,然后基于它们的训练样本构建全局字典用于SRC分类。对于SRC的分类结果,进一步采用Bayesian融合算法将其与CNN的分类结果进行融合。最终,根据融合后的结果判定测试样本的目标类别。提出方法通过层次化的思路融合CNN和SRC的优势,有利于发挥两者对不同测试条件的优势,达到提高识别稳健性的目的。实验中,基于MSTAR数据集开展测试分析,结果验证了提出方法的有效性。     

基于卷积特征和贝叶斯决策的双波段场景分类

针对可见光和近红外双波段场景分类存在图像标注样本少和特征融合质量低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和朴素贝叶斯决策融合的双波段场景分类方法。首先,将基于预训练的CNN模型作为双波段图像的特征提取器,避免标注样本少导致的过拟合问题;然后,通过主成分分析降维和特征归一化方法,提高支持向量机的计算速度和每个波段的分类性能;最后,以双波段后验概率为朴素贝叶斯先验概率,构建了决策融合模型,实现场景融合分类。在公开数据集上的实验结果表明,相比单一波段分类和双波段特征级联融合分类方法,本方法的识别率有明显提升,可达到94.3%;比基于传统特征的最优方法高6.4个百分点,与基于CNN的方法识别率相近,且执行简单高效。     

基于混合卷积自编码极限学习机的RGB-D物体识别

有效学习丰富的表征信息在RGB-D目标识别任务中至关重要,是实现高泛化性能的关键。针对卷积神经网络训练时间长的问题,提出了一种混合卷积自编码极限学习机（HCAE-ELM）结构,包括卷积神经网络（CNN）和自编码极限学习机（AE-ELM）,该结构合并了CNN的有效性和AE-ELM快速性的优点。它使用卷积层和池化层分别从RGB和深度图来有效提取低阶特征,然后在共享层合并两种模型特征,输入到自编码极限学习机中以得到高层次的特征,最终的特征使用极限学习机（ELM）进行分类,以获得更好的快速泛化能力。文中在标准的RGB-D数据集上进行了评估测试,其实验结果表明,相比较深度学习和其他的ELM方法,文中的混合卷积自编码极限学习机模型取得了良好的测试准确率,并且有效地缩减了训练时间。     

情感识别中的迁移学习问题综述

情感识别是实现自然人机交互的必要过程。然而,情感数据高昂的采集和标注成本成为了限制情感识别研究发展的一大瓶颈。在无标注或有限标注的场景下,利用知识的跨领域或跨任务迁移提升情感识别效果的问题值得探索。本文对情感识别中的迁移学习问题进行了梳理和分析。首先,将迁移学习问题划分为针对领域差异和针对任务差异的两大部分,并进一步将每部分问题细分为多种不同的情况。随后,基于情感识别领域的研究现状,分别总结不同情况下的现有工作。在目标领域训练资源匮乏的情况下,可以利用其他带标注的数据集作为源领域训练模型,并对齐不同领域下的特征分布,或将特征映射到域间共享的空间。考虑到情感标签所提供的监督信息往往较为有限,为了进一步提升模型的识别效果,可以引入其他相关任务进行联合训练,或将预训练模型、外部知识库提供的先验语义知识迁移到情感识别任务中。最后,讨论了情感识别领域中未来需要得到更多关注和探索的迁移学习问题,旨在为研究者带来新的启发。     

Learning an identity distinguishable space for large scale face recognition

Implementing face recognition efficiently to real world large scale dataset presents great challenges to existing approaches.The methodin this paper was proposed to learn an identity distinguishable space for large scale face recognition in MSR-Bing image recognition challenge(IRC). Firstly, a deep convolutional neural network (CNN) was used to optimize a 128 B embedding for large scale face retrieval. The embedding was trained via using triplets of aligned face patches from FaceScrub and CASIA-WebFace datasets. Secondly, the evaluation of MSR-Bing IRC was conducted according to a cross-domain retrieval scheme. The real-time retrievalin thispaperwas benefited from the K-means clustering performed on the feature space of training data. Furthermore, a large scale similarity learning (LSSL) was applied on the relevant face images for learning a better identity space. A novel method for selecting similar pairs was proposed for LSSL. Compared with many existing networks of face recognition, the proposed model was lightweight and the retrieval method was promising as well.     

一种基于集成卷积神经网络的SAR图像目标识别算法

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别问题，提出了一种基于集成卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的SAR图像目标识别方法。首先对原始数据集进行数据增强的预处理操作，以扩充训练样本；接着通过重采样的方法从训练样本中获取不同的训练子集，并在训练各基分类器时引入Dropout和Padding操作，有效增强了网络泛化能力；然后采用Adadelta算法与Nesterov动量法结合的思想来优化网络，提高了网络的收敛速度和识别精度；最后采用相对多数投票法对基分类器的分类结果进行集成。在MSTAR数据集上进行的实验结果表明，集成后的模型识别准确率达到99.30%,识别性能优于单个卷积神经网络，具有较强的泛化能力和较好的稳健性。     

基于FCNN和ICAE的SAR图像目标识别方法

近年来,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像目标识别得到深入研究。全卷积神经网络(Fully Convolutional Neural Network, FCNN)是CNN结构上的改进,它比CNN能获得更高的识别率,但在训练过程中仍需要大量的带标签训练样本。该文提出一种基于FCNN和改进的卷积自编码器(Improved Convolutional Auto-Encoder, ICAE)的SAR图像目标识别方法,即先用ICAE无监督训练方式获得的编码器网络参数初始化FCNN的部分参数,后用带标签训练样本对FCNN进行训练。基于MSTAR数据集的十类目标分类实验结果表明,在不扩充带标签训练样本的情况下,该方法不仅能获得98.14%的平均正确识别率,而且具有较强的抗噪声能力。