基于深度卷积网络的图像分类算法研究

卷积神经网络在有大量训练数据的基础上,其分类精度已经可以超过支持向量机(SVM)分类精度。将图像分类算法应用于标准数据集CIFAR-10是测试算法性能和精度的一种方法,在此数据集中分别以3k批次和100k批次的数据训练深度卷积网络,可以分别达到70%和80%以上的分类精度。     

基于多时长特征融合的人体行为识别方法

对于视频中的人体行为识别问题,提出了多时长特征融合模块以提取多种具有不同时长的行为信息,多时长特征融合模块由多个具有不同时间维度的3D卷积核计算并联组成,并结合密集连接模块设计了一种基于多时长信息特征融合的密集连接卷积神经网络。该网络对从视频中提取的序列图像进行特征学习,有效地提取了动态行为特征,并对其进行分类。同时,提出了一种3D卷积神经网络预训练策略,实现了从2D到3D卷积神经网络的迁移学习。实验结果表明:该方法能够对视频中的人体行为进行有效地识别,在UCF101与HMDB51数据集上分类准确率分别达到87.1%与58.3%。     

基于深度卷积自编码网络的小样本光伏热斑识别与定位

针对传统卷积神经网络训练需要大量数据、而热斑效应图像样本量较少的现状,构建一种深度卷积自编码网络模型用于小样本光伏热斑识别与定位。首先对原始光伏红外图像做预处理得到小样本数据集,然后构建一种以卷积神经网络为基础、结合自编码器的深度卷积自编码网络模型。该模型能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,提高识别准确率。实验结果表明,针对小样本光伏热斑图像数据集,深度卷积自编码网络模型比传统卷积神经网络在测试集上的识别准确率高出了7.98%,且具有更强的泛化能力和鲁棒性。     

基于CNNs的两次训练融合的分类方法

该文基于卷积神经网络（CNNs）模型，提出一种模型融合的图像分类方法，将原图像经过图像增强和数据标准化后获得的数据作为原始数据，将原始数据取反后作为映射数据，分别使用原始数据和映射数据训练CNNs模型，通过融合训练后的两组CNNs模型获得改进的CNNs模型。通过假设、验证、理论推导步骤证明了该方法在简单模型上的有效性，进而推广到更复杂的卷积神经网络模型。实验结果表明，改进的CNNs模型与原始CNNs模型分类精度对比，在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上分别提升了1%和3%，有效提升了模型的分类精度。     

利用卷积神经网络分类乳腺癌病理图像

为了解决乳腺病理图像分类准确率低,耗时费力的问题,本文提出了利用卷积神经网络(CNN)对乳腺病理图像进行分类的方法。利用该方法将病理图像快速、自动划分为良性和恶性2类。采用基于Inceptionv3架构的卷积神经网络模型和迁移学习算法进行病理图像特征提取;利用全连接层神经网络和SoftMax函数进行图像分类。同时针对高分辨率图像提出了图像分块化思想,将每块的分类概率通过加和、乘积、取最大值3种算法进行整合,得出图像最终分类结果。利用BreaKHis公共数据集对所提出的分类方法进行了实验验证。结果显示对于4个放大系数的图像分类准确率分别达到约95.0%、95.1%、94.1%和92.3%,该方法有效提高了乳腺癌病理图像分类准确率。     

初始化卷积神经网络的主成分洗牌方法

为了更好地初始化卷积神经网络,提出了一种初始化卷积核的有效方法,称为主成分洗牌方法.该方法首先对第1个卷积层的每个输入特征图的所有感受野进行采样,再对采样得到的图像块按输入特征图分别进行主成分分析,利用主成分分析得到的投影矩阵初始化该层卷积核,最后按上述过程依次对各层卷积核进行初始化.使用该方法在MNIST与CIFAR-10数据集上进行卷积层初始化实验.实验结果表明:与目前常用的随机初始化算法、Xavier初始化算法相比,该方法在提高网络的训练速度和测试集正确率方面均具有优越性.     

基于CNN集成的面部表情识别

针对面部表情识别在许多领域的重要应用,本文提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)集成的面部表情识别(facial expression recognition,FER)方法。采用3种网络结构不同的卷积神经网络进行训练,利用这些深层模型,使用基于验证准确性的多数投票、简单平均和加权平均的集合方法,在CK+数据集和FER-2013数据集上分别测试单一网络模型和集合网络模型。测试结果表明,单一模型的最佳识别率分别为98.99%和66.45%,集合网络的最佳识别率分别达到99.33%和67.98%,说明使用集合方法的模型比单一模型表现更佳,其中加权平均的集合方法优于简单平均和多数投票,说明本文所提出的方法能够满足面部表情识别的要求。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于深度学习的变压器图像识别系统

针对变压器型号多、图像复杂,以及传统基于机器学习的人工设计特征的方法不能对大规模变压器图像准确分类等问题提出了基于深度学习的变压器图像识别系统直接对原始图像进行"端对端"的学习。为实现变压器图像的准确分类,提出了改进VGG-16卷积神经网络的变压器图像识别模型。在VGG-16模型的基础上,重新构建了全连接层,针对原有的SoftMax分类器,采用3标签的SoftMax分类器进行替换,以实现网络结构优化,并通过迁移学习共享V GG-16模型卷积层和降采样层的权值参数。通过构建变压器图像的训练集和测试集对改进模型进行了训练,并进行性能测试。结果表明,与深度神经网络、卷积神经网络模型相比,改进VGG-16模型具有更好的效果,识别误差达到了9.17%,并实现了对3种变压器的准确区分。     

基于深度学习的洗衣机异常音检测

基于卷积神经网络框架,提出一种洗衣机异音识别模型,根据卷积神经网络显著特征提取能力和平移不变性,学习洗衣机的异音特征,实现生产线洗衣机的异音自动智能识别。给出完整的过程解决训练数据集的建立、数据样本不平衡等问题。提出一种用于数据增强的网络模型——音频深度卷积生成对抗网络解决训练样本的稀缺性问题。该模型对传统的深度卷积生成对抗网络进行改进,以更好地适应工业音频的生成。利用该模型能够对原始数据进行扩展,生成洗衣机异音增强数据集,在该数据集的基础上进行卷积神经网络训练,经测试准确率达到0.999。利用添加背景噪声信号的数据集测试洗衣机异音识别模型的泛化能力,正确识别率达到0.902,表明该网络在识别洗衣机异音方面具有良好的鲁棒性。     

基于三元组卷积神经网络的图像检索

针对图像检索中图像间相似度和训练集带标签样本不足问题,提出一种改进的三元组卷积神经网络的图像检索算法。采用基于三元组卷积神经网络,在相似数据集上进行网络训练,为图像检索项目提取更好的特征。实验结果表明,该算法在相似数据集上进行重训练,有助于提高基于内容的图像检索任务的性能。     

基于卷积神经网络的电子鼻分类识别

在混合气体识别的研究中,针对目前电子鼻应用于化工污染物种类监测时难以达到理想精度的问题,提出了一个基于卷积神经网络的气体分类识别算法。首先利用卷积神经网络的自适应特征提取能力,有效降低原始数据对后续操作的影响;其次进行多次实验训练,对卷积神经网络进行参数优化,提高网络模型性能;最后将提出的卷积神经网络算法与BP神经网络算法分别应用于加州大学公开数据集中的一氧化碳和乙烯混合气体的实验数据中。实验结果表明,卷积神经网络算法对此数据集的气体种类检测准确率达到93%,比BP神经网络算法应用于气体识别时精度更高,误差更小,为电子鼻系统气体种类检测提供了一种新的方法。     

基于量子卷积神经网络的图像识别新模型

为了解决卷积神经网络对内存和时间效率要求越来越高的问题,提出一种面向数字图像分类的新模型,该模型为基于强纠缠参数化线路的量子卷积神经网络。首先对经典图像进行预处理和量子比特编码,提取图像的特征信息,并将其制备为量子态作为量子卷积神经网络模型的输入。通过设计模型量子卷积层、量子池化层、量子全连接层结构,高效提炼主要特征信息,最后对模型输出执行Z基测量,根据期望值完成图像分类。实验数据集为MNIST数据,{0,1}分类和{2,7}分类准确率均达到了100%。对比结果表明,采用平均池化下采样的三层网络结构的QCNN模型具有更高的测试精度。     

基于深度卷积神经网络的睡眠分期模型

针对现阶段数据和特征决定睡眠分期模型的分类精度上限的问题,提出深度卷积神经网络模型. 在模型主体构建方面,并行卷积网络可以自动学习原始信号的时域特征和频域特征,特征融合网络通过空洞卷积和残差连接进行多特征融合,分类网络基于融合后的特征进行睡眠分期. 利用生成少数类过采样技术（SMOTE）减少类别不平衡对分类效果的影响,结合两步训练法对模型进行优化. 实验使用Sleep-EDF数据集的原始单导脑电信号（Fpz-Cz通道）对模型进行20折交叉验证,得到总体精度和宏F₁分别为86.73%和81.70%. 提出的深度卷积模型在没有任何先验知识的情况下,对脑电信号进行端到端的学习,分类准确率优于传统的深度学习模型.     

人体活动识别数据集的数据处理方法

对由可穿戴设备采集的针对人体活动识别的数据集进行处理,并用处理后的数据对一维卷积神经网络进行训练,测试并得到精准度结果。对数据集的处理使得原本数据集中一些噪音和无效数据被过滤排除掉,在训练神经网络时减少了运算量,提升了神经网络的效率。后经测试,在神经网络结构不变的情况下,处理后的数据集可以使神经网络性能得到提升。     

基于卷积神经网络的电力信息物理融合系统入侵检测方法研究

现有的面向电力信息物理融合系统（CPPS）的入侵检测方法存在不够重视数据质量等问题,尤其是在处理离散化数据方面存在欠缺。为解决上述问题,提出了一种基于实体嵌入和卷积神经网络的CPPS入侵检测方法。该方法通过实体嵌入技术将数据集中的离散型特征映射为连续向量,从而生成高质量的新数据。将其与经过标准化的连续型特征合并起来作为新数据集训练卷积神经网络,以建立CPPS入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上的实验评估结果表明,所提方案的攻击检测准确率分别比独热编码和传统顺序编码提高了6.20%和6.04%,同时还减小了误报率和漏报率。     

基于轻量级卷积神经网络的人脸识别方法

针对传统卷积神经网络在人脸识别中模型复杂程度高、处理数据较慢的问题,提出一种轻量级卷积神经网络算法。首先,通过对数据集采用剪裁、旋转等方式增强样本数据;然后,采用基于MobileNet的轻量级卷积神经网络对样本数据进行特征提取,并采用SSD目标检测器对样本数据中的人脸进行识别;最后,利用Python编程实现上述算法,并与传统的人脸识别算法进行比较。实验结果表明,采用的轻量级卷积神经网络算法在不失精度的前提下,处理速度更快,模型复杂程度更低。     

基于MGCNN的商品评论情感分析

为了解决传统的深度学习模型会忽略语料库中全局词共现信息所包含的非连续和长距离语义的问题。本文提出记忆图卷积神经网络（MGCNN）引入注意力机制的商品评论情感分析方法。首先提取词与词、词与文档之间的关系,以全部的词和文档作为节点,将整个数据集构造成一个异构文本图。再基于图卷积网络（GCN）来构建用于图结构数据的神经网络,利用长短期记忆网络（LSTM）提取上下文相关特征,并使用注意力层获取重要特征。多组对比实验结果表明,本方法的分类效果更好,且随着训练集数据所占比例的降低,其优势更加显著。     

一种改进的卷积神经网络SAR目标识别算法

针对卷积神经网络在标签数据不足条件下易发生的过拟合现象及噪声条件下的合成孔径雷达目标识别问题,提出了一种改进的卷积神经网络目标识别算法．首先利用数据增强技术扩增训练集,以提高网络泛化能力;其次利用零相位成分分析对目标进行特征提取,得到一组特征集对卷积神经网络进行预训练．为优化网络结构,防止过拟合现象,在网络中采用了修正线性单元、Dropout、正则化、单位卷积核等稀疏性技术．实验表明,算法对各类目标及其变形目标子类具有较好的识别性能,并对噪声有较强的鲁棒性,是一种有效的目标识别算法．     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法

为了提升交通标志自动识别的精度,提出一种基于多尺度CNN的交通标志识别方法(TSR -MSCNN算法).该方法采用三阶段卷积神经网络,融合了低阶、中阶和高阶3种不同尺度的特征,并串联了多个小卷积层用以代替单个较大卷积层.通过对全连接层的神经元个数、Dropout参数、卷积核尺寸等网络超参数进行选比实验,获得了最佳的网络超参数.利用德国交通标志基准数据库(GTSRB)对不同算法进行测试表明,本文提出的算法在较小的网络参数量下能够有效提取交通标志特征,获取的识别准确率达到99.76%,且显著优于传统卷积神经网络方法和多尺度特征方法的识别准确率,因此本文算法在图像识别领域有良好的应用价值.