基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

一种融合小波变换与卷积神经网络的高相似度图像识别与分类算法

针对特定领域高相似度图像识别与分类问题,提出融合小波变换与卷积神经网络的高相似度图像识别与分类算法。首先,利用小波变换提取图像纹理特征,对不同类别、不同分辨率图像集进行训练并确定最佳纹理差异度参数值;其次,根据纹理差异度运用小波分解方法对图像进行子图分解,提取各子图能量特征并进行归一化处理;接着,通过卷积神经网络5层卷积和3层池化交替,将输入图像特征向量转化为一维向量;最后,通过训练次数的增加以及数据量的增大,不断优化网络参数,提高在训练集中的分类准确度,在测试集中验证权值实际准确度,得到具有最高分类准确率的卷积神经网络模型。实验选取鸡蛋、苹果两类图像数据集作为实验数据,进行鸡蛋散养或圈养识别、苹果产地判定,实验结果表明：该算法平均鉴别准确率均达90%以上。     

高分辨卫星图像卷积神经网络分类模型

目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC（the ImageNet large scale visual recognition challenge）-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。     

基于注意力机制和图卷积的小样本分类网络

深度神经网络在有着大量标注数据的图像识别任务上已经占据了统治地位,但是在只有少量标注数据的数据集上训练一个好的网络仍然是一个据有挑战性的任务.如何从有限的标注数据中学习已经成为了一个有着很多应用场景的热点问题.目前有很多解决小样本分类任务的方法,但是仍然存在识别准确率低的问题,根本原因是在小样本学习中,神经网络只能接收少量有标签的数据,导致神经网络不能获取足够的用来识别的信息.因此,提出了一种基于注意力机制和图卷积网络的小样本分类模型.这个模型不仅能够更好地提取特征,而且能够充分利用提取的特征对目标图像进行分类.通过注意力机制,能够指导神经网络关注更有用的信息,而图卷积使得网络能够利用支撑集中其他类别的信息做出更准确的判断.经过大量的实验,证明了提出的模型在Omniglot数据集和mini-ImageNet数据集上的分类准确率都超过了基于传统神经网络的关系网络.     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

深度卷积神经网络在Caltech-101图像分类中的相关研究

目前,国内关于评估预训练与微调对卷积神经网络性能影响的研究较少。基于此,提出采用Caffe框架中的Caffe Net网络结构,将卷积神经网络用于图片物体识别。为更直观分析计算过程,将卷积网络中部分隐含层特征进行了可视化,并在Caltech-101数据集上分析了随机初始化与预训练模型初始化条件下深度卷积的分类效果,以及全局微调模式与局部微调模式对图像分类的影响。结果表明,预训练模型初始化能够极大提高收敛速度和识别正确率,全局微调模式能较好地拟合新的样本数据,同样提高了识别正确率。在Caltech-101数据集上获得了95.24%的平均识别率,更加有效地优化了图像识别过程。     

深度学习下融合不同模型的小样本表情识别

为了进一步提高人脸表情识别在小样本中的准确率,提出了一种深度学习下融合不同模型的小样本表情识别方法。该方法首先对单个卷积神经网络(CNN)模型进行比较,通过dropout层不同的节点保留概率p,筛选相对合适的CNN。之后采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取出特征,使用SIFT提取特征的目的是提高小数据的性能。为了减少误差,避免过拟合,将所有模型进行汇总,采用简单平均的模型融合方法得到CNN-SIFT-AVG模型。最后,只采用少量样本数据来训练模型即可。该模型已在FER2013、CK+和JAFFE数据集上进行了验证实验。实验结果表明,该模型可以很大程度上提高小样本表情识别的准确率,并在FER2013、CK+和JAFFE数据集上产生了较优异的结果,与其他表情识别方法相比,准确率最大提升约6%。     

结合迁移学习与可分离三维卷积的微表情识别方法

针对现有微表情自动识别方法准确率较低及微表情样本数量不足的问题,提出一种融合迁移学习技术与可分离三维卷积神经网络（S3D CNN）的微表情识别方法。通过光流法提取宏表情和微表情视频样本的光流特征帧序列,利用宏表情样本的光流特征帧序列对S3D CNN进行预训练,并采用微表情样本的光流特征帧序列微调模型参数。S3D CNN网络由二维空域卷积层及添加一维时域卷积层的可分离三维卷积层构成,比传统的三维卷积神经网络具有更好的学习能力,且减少了模型所需的训练参数和计算量。在此基础上,采用迁移学习的方式对模型进行训练,以缓解微表情样本数量过少造成的模型过拟合问题,提升模型的学习效率。实验结果表明,所提方法在CASME II微表情数据集上的识别准确率为67.58%,高于MagGA、C3DEvol等前沿的微表情识别算法。     

基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法。首先,利用社交网络图像构建一个自发面部表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型。实验结果表明,本文提出的方法有效提高了人脸表情识别准确率。     

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。     

对软件测试过程模型的思考

在深入分析传统软件测试过程模型特点的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行"与"模型,并详细描述了各阶段的具体任务,更贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分反映出软件测试活动与开发活动之间的时序性、层次性、迭代性和并行性。     

软件测试过程模型研究

在对现有模型进行系统研究的基础上,提出了一种新的软件测试过程模型——并行“与”模型,并详细描述了各阶段的具体活动。该模型贴切地描绘出软件测试活动的复杂关系,充分体现出了软件测试活动与开发活动之间的层次性、并行性、时序性和迭代性。     

CIM逻辑模型的关系实现

针对逻辑模型在查询和存储方面的不足,定义与其具有一致表示能力的关系模型,并将逻辑模型中以句子形式表示的逻辑约束转化为针对关系模型中逻辑关系的势的约束。根据模型的访问,以IEC61970所采用的数据访问接口DAF为例,在上述关系模型中给出基于关系代数的实现。研究结果表明,通过选择合理的关系模型,可以在保持逻辑模型丰富的表达能力的基础上,利用关系代数提高模型访问的效率,同时保证约束判定的有效性。     

数据模型及其发展历程

数据库是数据管理的技术,是计算机学科的重要分支.经过近半个世纪的发展,数据库技术形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域.数据模型描述了数据库中数据的存储方式和操作方式.从数据组织形式,可以将数据模型分为结构化模型、半结构化模型、OLAP分析模型和大数据模型.20世纪60年代中后期到90年代初,结构化模型最早被提出,其主要包括层次模型、网状模型、关系模型和面向对象模型等.20世纪90年代末期,随着互联网应用和科学计算等复杂应用的快速发展,开始出现半结构化模型,包括XML模型、JSON模型和图模型等.21世纪,随着电子商务、商业智能等应用的不断发展,数据分析模型成为研究热点,主要包括关系型ROLAP和多维型MOLAP.2010年以来,随着大数据工业应用的快速发展,以NoSQL和NewSQL数据库系统为代表的大数据模型成为新的研究热点.对上述数据模型进行了综述,并选取每个模型的典型数据库系统进行了性能的分析.     

形状模型在混合建模环境中的映射研究

混合建模技术是ＣＡＤ研究继承参数化特征建模技术之后的又一研究热点,线框,曲面和实体模型３种模型间的转换是混合建模技术的核心,本文介绍了：１）实体模型到线框和曲面模型的映射;（２）线框模型到实体模型的映射,３）曲面框型到实体模型的映射,为混合建模技术做了一些有益的探讨,并将模型映射算法成功地应用于ＩＧＥＳ和ＳＴＥＰ的前后置处理器的设计中,取得了满意的结果。     

基于模型操纵的模型集成理论的研究

基于模型操纵的模型集成的主要研究对象是模型的输入输出参数，因此，本文给出了模型的二元组表示，即输入集、输出集，提出了模型组合关系与模型集成结果等概念，具体分析了模型集成结果的存在性问题，证明了其存在的几个充分条件，在证明中给出了在满足充分条件下模型集成的构造方法．     

对象模式到关系模式转换研究

数据在信息系统中的使用面临着这样一个困难,即:数据存储是以关系模型为基础,而软件开发以对象模型来进行,造成了软件开发中数据访问技术的不和谐。提出并建立了一个软件框架,并就对象模式到关系模式的转换进行了研究。     

计算机安全中的经典模型

安全模型是构造安全计算机系统的基础。到目前为止，已有多种公开发表的安全模型。本文总结了几种重要的早期安全模型，其中包括访问矩阵模型，HRU模型，BLP模型、格模型和无干扰模型。并对它们进行了分类和简要评递。本文将它们称为经典安全模型。这些经典安全模型都是开创性的，从各个不同的方面对安全问题进行抽象，模型所定义的安全问题具有典型性，并对后续的研究产生了重要影响。目前，共享计算机系统的安全问题仍然是计算机科学的中心问题之一，研究这些经典模型，对于我们全面理解计算机系统的安全问题，展望未来发展方向，具有重要意义。     

演化软件过程模型

根据目前软件开发的趋势,介绍了几种常见的软件开发的演化模型,包括增量模型、螺旋模型、并发开发模型等。简要介绍了每一种软件开发模型的工作过程、基本成分和演化过程,以及它们在现代软件开发中的应用情况。     

UML活动图模型正确性诊断方法

UML活动图的正确性决定了业务流程的正确执行,为此,提出一种UML活动图模型的正确性诊断方法。将模型分解后,对子模型进行模型验证,并对验证错误的子模型进行模型诊断,得到诊断结果。在质量管理过程实例中的应用结果表明,该方法能减小模型空间,减少诊断次数,准确锁定错误,有效地对模型的正确性进行诊断。