基于深度残差网络的人脸表情识别

针对深度卷积神经网络随着卷积层数增加而导致网络模型难以训练和性能退化等问题,提出了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法。该方法利用残差学习单元来改善深度卷积神经网络模型训练寻优的过程,减少模型收敛的时间开销。此外,为了提高网络模型的泛化能力,从KDEF和CK+两种表情数据集上选取表情图像样本组成混合数据集用以训练网络。在混合数据集上采用十折（10-fold）交叉验证方法进行了实验,比较了不同深度的带有残差学习单元的残差网络与不带残差学习单元的常规卷积神经网络的表情识别准确率。当采用74层的深度残差网络时,可以获得90.79%的平均识别准确率。实验结果表明采用残差学习单元构建的深度残差网络可以解决网络深度和模型收敛性之间的矛盾,并能提升表情识别的准确率。     

基于深度卷积神经网络的面部表情识别研究

本研究为了解决传统面部表情识别模型准确率较低的问题，基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network,DCNN）提出一种新的改进神经网络模型，与传统模型相对比，本模型将其核心的卷积层替换成了深度可分离卷积层，同时搭配卷积残差块的使用，使网络能够有效减少参数的情况下，能够提取多尺度上的特征信息，从而有效地保留了细节特征。最后通过仿真对比，证明本研究提出的DCNN网络具有突出的性能特点，适合用于面部表情识别任务。     

基于Inception深度残差网络的皮肤黑色素癌图像分类算法

由于皮肤黑色素癌图像存在类内差异大、样本数据集小等特点, 采用深度残差网络可以有效解决训练过程中过拟合问题, 提高识别准确率. 但是深度残差网络模型的训练参数多, 时间复杂度高. 为了提高训练效率, 提高识别准确率, 首先从理论上分析了深度残差网络模型的结构, 通过修改网络结构, 利用Inception结构代替残差网络中的卷积层、池化层, 减少模型的训练参数数量, 降低时间复杂度. 在此基础上, 提出了基于Inception深度残差网络皮肤黑色素癌分类识别算法(Inception Deep Residual Network, IDRN), 用Inception结构代替残差网络中的卷积池化层, 用SeLU激活函数代替传统的ReLU函数. 之后, 在公开的黑色素癌皮肤镜图像ISIC2017数据集上进行实验验证. 理论和实验表明, 与传统的卷积神经网络ResNet50相比, 本文提出的新的分类算法降低了时间复杂度, 提高了识别准确率.     

全卷积多并联残差神经网络

随着人工智能的火热发展,深度学习已经在很多领域占有了一席之地.作为深度学习中一个典型网络--残差神经网络模型自提出之日起就成为了众多研究者的关注点.然而,残差神经网络还有很大的改进空间.为了更好地解决反向传播中梯度减小的问题,本文提出了一种改进的残差神经网络,称为全卷积多并联残差神经网络.在该网络中,每一层的特征信息不仅传输到下一层还输出到最后的平均池化层.为了测试该网络的性能,分别在三个数据集(MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100)上对比图像分类的结果.实验结果表明,改进后的全卷积多并联残差神经网络与残差网络相比具有更高的分类准确率和更好的泛化能力.     

结合自注意力和残差的BiLSTM_CNN文本分类模型

双向长短期记忆网络（BiLSTM）和卷积神经网络（CNN）很难在文本的多分类任务中提取到足够的文本信息。提出了一种基于自注意力机制（self_attention）和残差网络（ResNet）的BiLSTM_CNN复合模型。通过自注意力赋予卷积运算后信息的权重,接着将池化后的特征信息层归一化并接入残差网络,让模型学习到残差信息,从而进一步提高模型的分类性能。在模型的运算过程中,使用了更加光滑的Mish非线性激活函数代替Relu。通过与深度学习模型对比,所提出的方法在准确率以及F1值评价指标上均优于现有模型,为文本分类问题提供了新的研究思路。     

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。     

基于改进深度残差网络的低功耗表情识别

为了提高表情识别率并降低表情识别的功耗,提出一种基于改进深度残差网络的表情识别方法。残差学习在解决深度卷积神经网络退化问题、使网络层次大幅加深的同时,进一步增加了网络的功耗。为此,引入具有生物真实性的激活函数来代替已有的整流线性单元(Rectified Linear Units,ReLU)函数, 并将其作为卷积层激活函数对深度残差网络进行改进。该方法不仅提高了残差网络的精度,而且训练出的网络权重可直接作为与该深度残差网络具有相同结构的深度脉冲神经网络的权重。将该深度脉冲神经网络部署在类脑硬件上时,其能够以较高的识别率和较低的能耗进行表情识别。     

基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法

针对基于卷积神经网络的步态识别模型不能充分利用局部细粒度信息的问题,提出基于多支路残差深度网络的跨视角步态识别方法.将多支路网络引入卷积神经网络中,分别提取步态轮廓序列图中不同粒度的特征,并利用残差学习和多尺度特征融合技术,增强网络的特征学习能力.在公开步态数据集CASIA-B和OU-MVLP上的实验证实文中方法的识别准确率较高.     

交叉连接的少层残差卷积神经网络

最近的研究表明,卷积神经网络的性能可以通过采用跨层连接来提高,典型的残差网络(Res Net)便通过恒等映射方法取得了非常好的图像识别效果.但是通过理论分析,在残差模块中,跨层连接线的布局并没有达到最优设置,造成信息的冗余和层数的浪费,为了进一步提高卷积神经网络的性能,文章设计了两种新型的网络结构,分别命名为C-FnetO和C-FnetT,它们在残差模块的基础上进行优化并且具有更少的卷积层层数,同时通过在MNIST,CIFAR-10,CIFAR-100和SVHN公开数据集上的一系列对比实验表明,与最先进的卷积神经网络对比,C-FnetO和C-FnetT网络获得了相对更好的图像识别效果,其中C-FnetT网络的性能最佳,在四种数据集上均取得了最高的准确率.     

基于条件深度卷积生成对抗网络的图像识别方法

生成对抗网络（Generative adversarial networks,GAN）是目前热门的生成式模型.深度卷积生成对抗网络（Deep convolutional GAN,DCGAN）在传统生成对抗网络的基础上,引入卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）进行无监督训练;条件生成对抗网络（Conditional GAN,CGAN）在GAN的基础上加上条件扩展为条件模型.结合深度卷积生成对抗网络和条件生成对抗网络的优点,建立条件深度卷积生成对抗网络模型（Conditional-DCGAN,C-DCGAN）,利用卷积神经网络强大的特征提取能力,在此基础上加以条件辅助生成样本,将此结构再进行优化改进并用于图像识别中,实验结果表明,该方法能有效提高图像的识别准确率.     

利用自监督卷积网络估计单图像深度信息

为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用自监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法.首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善了网络的学习效率和性能,加快了网络的收敛速度;其次,通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数,有效地降低了图像光照因素影响,遏制了图像深度的不连续性,并能保证左右视差的一致性,从而提高深度估计的鲁棒性;最后,采用立体图像作为训练数据,无需目标深度监督信息,实现了端到端的单幅图像深度估计.在TensorFlow框架下,用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,结果表明,与目前的主流方法相比,该方法在预测深度的精确度方面有较大提升,拥有更好的深度预测性能.     

一种基于深度CNN的入侵检测算法

入侵检测是检测和预防可能对基于网络的计算机系统进行攻击和入侵作出反应的技术。提出一种基于深度卷积神经网络的入侵检测的算法,在卷积神经网络基础上引入Inception模型和残差网络,采用深度学习技术,如Relu、Dropout、Softmax。提高模型的收敛速度,使得训练的模型的泛化能力更强,增加网络的宽度和深度,提升网络对尺度的适应性。使用KDD Cup 99数据对该算法进行验证,实验表明,该网络模型与GoogleNet和Lenet-5相比具有更高的准确率和检测率,准确率能够达到94.37%,误报率仅2.14%,提高了入侵检测识别的分类准确性。     

基于深度残差网络和GRU的SqueezeNet模型的交通路标识别

Existing traffic road sign recognition methods are all based on convolutional neural networks. As the number of the model network layers increases, the recognition accuracy will also be improved, but there are still some problems such as the reduction of efficiency and the increase of the number of parameters. Therefore, an improved SqueezeNet model combining deep residual network with GRU neural network (SqueezeNet IR GRU) is proposed. In order to enhance the learning efficiency, ELU function is used as the activation function. To avoid the disappearance of gradients when the network layer is too deep, a deep residual network is introduced to guarantee the stability of the model, GRU neural network that can memorize the important past features is utilized. Experiments were performed on the Cafir 10 and GTSRB datasets, and their recognition accuracy rates are above 99.13% and 88.25%respectively. The experimental results show that the SqueezeNet IR GRU model not only reduces the parameter amount greatly, but also its convergence, stability and recall rate are all much better than others.     

级联的卷积神经网络人脸检测方法

针对由于光照、分辨率、姿态和表情等因素变化引起的人脸检测准确性不高的问题和大多人脸检测算法使用单一的卷积神经网络去提取特征引起的算法的泛化能力变弱的问题,提出了三层由浅及深的级联的卷积神经网络结构。通过全卷积神经网络快速定位人脸候选区域,采用深度神经网络提取人脸鲁棒性特征,对候选区域进一步分类验证,并用联合回归的方法确定最终人脸位置,提高检测精度。同时通过加权降低得分改进常用的非极大值抑制的方法,解决了由于相邻人脸高度重叠引起的漏检问题。实验结果表明,该模型对上述引起人脸检测准确率不高的因素具有较好的鲁棒性,并且在FDDB数据集上有着较高的准确率和运行速度。改进后的非极大值抑制算法对在FDDB的测试准确率也有一定的提升。     

面向深度卷积网络的多目标神经演化算法

传统的深度卷积神经网络设计方法依赖于人工设计以及反复试错,只能采用形式单一的网络结构,导致其参数过分冗余,乘法次数巨大.为了自动化地设计出结构灵活多变,网络规模及计算量较小的深度卷积神经网络,本文提出了一种面向深度卷积网络的多目标神经演化算法.该算法将深度神经网络表达成有向图,使用神经演化和多目标优化算法实现了深度、计算量和识别率下的多目标同时优化,同时还引入了线性规划用于将基因编码翻译为卷积层的配置参数,使得演化算法可以自动调整各个网络层的具体配置.演化得到的模型其最深路径上含有36个卷积层,CIFAR-100上Top5精度为86.1%,Top1精度为60.2%,与识别率相近的网络相比,具有结构新颖,乘法次数低等特点.综上,本文提出的方法能够自动生成一系列各具特色的深度神经网络,可根据在深度、计算量和识别率3个指标上的不同应用需求选择适合的深度神经网络,为深度神经网络部署于资源受限的无线传感器网络上提供了一种快速、经济、自动化的设计方法.     

卷积神经网络下的高分二号卫星影像道路提取

本文针对深度神经网络对高分二号遥感影像道路提取时细节信息丢失较多、道路周围环境考虑不充分等情况, 在已有的研究成果上, 提出一种基于全卷积神经网络遥感影像道路提取的改进方案. 方案创新研究了全卷积神经网络的算法原理, 将预调色后的高分二号影像按一定尺寸分幅输出, 将输出图像及标签对应输入于以全卷积神经网络为基础的改进网络, 通过结合残差单元以及增加网络层数得到识别精度较高的道路提取图像. 实验表明, 该方法在同一样本中对高分二号卫星影像道路提取的效果有所提升, 道路的完整性和准确性有所提高.     

单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建

尽管卷积神经网络在实现单帧图像超分辨率的准确性和速度方面取得一定突破,但仍然存在重建结果细节不明显,过于光滑等中心问题。针对这一中心问题,提出一种基于单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建算法,定义的生成器和判别器分别采用深度残差网络和深度卷积网络,将自注意力增强卷积应用到生成器网络中,为了增强生成图像的质量和训练过程的稳定,对生成器和判别器的学习能力进行平衡,使用相对判别器计算来自对抗神经网络的损失值。主流超分辨重建算法在Set5、Set4、BSD100经典数据集上进行对比,实验结果表明,提出的算法在边缘锐化、真实性和获得更好的高频细节恢复方面能够达到更好的连续视觉效果,同时能够增强生成图像的多样性。     

facenet皮尔森判别网络的人脸识别方法

非限制场景下存在光照、遮挡和姿态变化等问题,这严重影响了人脸识别模型的性能和准确度.针对该问题,本文对facenet进行改进,提出了一种基于facenet皮尔森判别网络的人脸识别方法facenetPDN.首先,构建facenetPDN深度卷积神经网络,在facenet前端融合多任务级联卷积神经网络进行人脸检测提取目标人...