基于过渡帧概念训练的微表情检测深度网络

为了更准确地从视频中检测面部微表情,针对微表情数据库样本规模较小的特点,采用迁移学习方法将深度卷积神经网络应用于微表情检测问题. 选取预训练过的深度卷积神经网络模型,保留卷积层及预训练参数,添加全连接层和分类器,构造一个二分类的微表情检测深度网络（MesNet）. 为了去除微表情数据库中影响网络训练的噪声标签,提出过渡帧的概念和自适应识别过渡帧算法. MesNet在CASME II、SMIC-E-HS与 CAS(ME)²数据库上的曲线下面积（AUC）分别达到0.955 6、0.933 8与0.785 3,其中在CASME II短视频数据库和 CAS(ME)²长视频数据库上均取得最优结果,表明MesNet具有高精度和广适用范围的特点;过渡帧对比实验结果表明,构造训练集时从原始视频中去除过渡帧能够有效提高MesNet微表情检测性能.     

基于PSO-ConvK卷积神经网络的肺部肿瘤图像识别

针对卷积核随机初始化以及梯度下降法训练卷积神经网络易陷入局部最值问题,提出粒子群算法优化卷积核(particle swarm optimization-convolution kernel, PSO-ConvK)的图像识别方法。使用参数迁移法构造卷积神经网络,并提取卷积核,利用PSO不断更新粒子的速度和位置,寻找全局最优值以初始化卷积核,将其传递到卷积神经网络,用肺部肿瘤数据训练卷积神经网络,结合梯度下降法修正网络权重,使得PSO算法的全局优化能力与梯度下降法的局部搜索能力相结合。试验通过批次大小、迭代次数以及网络层数3个角度验证方法的有效性,并与高斯函数优化卷积核进行对比。结果显示, PSO优化卷积核的识别率始终高于随机化卷积核和高斯卷积核,识别率最终达到98.3%,具有一定的可行性和优越性。     

多策略MRFO算法的卷积神经网络超参数优化

卷积神经网络的性能与超参数配置密切相关,然而最优超参数的选择耗时耗力. 为了提高超参数选择的效率,提出了一种基于多策略的蝠鲼觅食优化算法,一方面采用半数均匀初始化策略提升种群的多样性;另一方面,融合新权重因子更新策略和分裂策略,提升收敛速度和拟合精度. 根据实数编码策略将所提算法用于卷积神经网络的超参数优化研究中,用3种觅食方式进行迭代,以得到最优的超参数配置. 为了评估超参数优化的有效性,与卷积神经网络超参数优化算法在手写数字和CIFAR-10数据集上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法可消耗较少的资源,并获得更高的准确率.     

基于GA-CNN-LSTM模型的文本情感分析方法研究

为了克服传统神经网络不能学习文本长期信息的缺点和神经网络中梯度下降法容易陷入的局部最优问题,提出基于遗传算法(GA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的文本情感分析模型GA-CNN-LSTM.具体来说,该模型首先利用卷积神经网络从全局信息中提取序列特征,之后使用长短期记忆神经网络分析句子的句法和语义结构,最后运用遗传算法从全局进行寻优,有效避免梯度下降法陷入的局部最优问题.在IMDB数据集上进行实验,结果表明,该模型相比于其他现有的网络模型,取得了更好的分类效果,精度比传统的长短期记忆神经网络提高了 1.8百分点,准确率达到了 0.906.     

基于节点重要性软剪枝的神经网络压缩算法

随着视频行业的不断发展,受损视频帧检测应用越来越广泛。为了满足视频帧检测中的低资源消耗要求,对卷积神经网络中参数量的来源进行分析,提出了新的卷积神经网络剪枝算法以实现卷积神经网络的压缩。首先,结合卷积神经网络权重和数据传播过程,提出了基于数据流动的节点重要性评估算法;然后,引入记忆力机制避免可能由于评估样本较少而造成的误剪枝;最后,基于节点重要性评估结果,提出了基于重要性采样的软剪枝策略,进一步增加剪枝的稳定性。     

一种神经网络架构搜索遥感图像分类方法

针对传统深度卷积神经网络遥感图像分类方法需要不断进行试错,花费相关专家大量时间和计算资源的问题,提出了一种基于神经网络架构搜索的遥感图像分类方法.首先搜索最优单元(cell),再以预定义的方式堆叠该最优单元得到目标网络.其中该方法将离散的网络架构表达连续化,从而可以使用梯度下降的方法在离散的搜索空间内进行搜索,实现其高...     

基于深层卷积神经网络的图像美感度分类

针对图像美感度分类中出现的准确率低、美感特征描述差等问题,提出了一种基于深层卷积神经网络的图像美感度分类算法.首先将图片输入55层卷积神经网络自动学习并获得更加细致和深层次的美感特征,然后通过softmax分类器进行图像美感度分类,从而得到最优的分类结果.将该算法与多种传统算法和浅层深度卷积神经网络的算法进行对比实验,结果表明该算法在A1和A0数据库的准确率分别达到80.13%和87.32%,且在CUHKPQ数据库的6种场景下,获得了更好的分类准确率.     

基于3D-CBAM注意力机制的人体动作识别

针对已有的动作识别方法的特征提取不足、识别率较低等问题,结合双流网络、3D卷积神经网络和卷积LSTM网络的优势,提出一种融合模型. 该融合模型为了更好地提取人体动作特征,采用SSD目标检测方法将人体目标分割出作为局部特征和原视频的全局特征共同训练,并采用后期融合进行分类; 将3D卷积块注意模块采用shortcut结构的方式融合到3D卷积神经网络中,加强神经网络对视频的通道和空间特征提取; 并且通过将神经网络中部分3D卷积层替换为ConvLSTM层的方法,更好地得到视频的时序关系. 实验在公开的KTH数据集     

Hopfield神经网络算法求解路网最优路径

为了解决经典算法在求解大规模路网最优路径时运算时间长的问题,研究了Hopfield神经网络的特点,建立了一般路网的数学模型,根据Hopfield神经网络的特点设计了适合车辆诱导的路网Hopfield神经网络最优路径算法.采用动态邻接矩阵对该算法进行了优化,减少了运算时间.把该Hopfield神经网络算法应用于所研发的车辆诱导系统的最优路径求解中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该算法能够正确求解路网的最优路径,且比经典算法的运算效率高.     

基于卷积神经网络的彩色铅笔画算法

为了解决传统彩色铅笔画算法生成结果单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）生成彩色铅笔画的算法.采用分数阶微分获取原始图像轮廓信息,用卷积神经网络获取艺术家手绘铅笔画风格,利用直方图匹配获取与手绘铅笔画相似的色调,并使用L-BFGS优化算法来合成具有铅笔画效果的图像.该算法能够生成具有不同风格的彩色铅笔画图像.实验结果表明,该算法生成的图像保留了更多原始图像的细节信息,风格更加灵活多样.