基于全局深度分离卷积残差网络的高效人脸识别算法

深度学习模型的复杂性影响了人脸识别的实时性能,限制了人脸识别算法在实际场景中的应用。针对这一问题,提出了一种基于全局深度分离卷积的残差学习神经网络,首先利用小卷积核提取人脸图像局部细节信息,采用深度残差学习网络作为骨干网络提取不同层次特征,然后根据人脸特征分布的空间重要性使用全局深度可分离卷积调整学习权重,加速精炼深层抽象特征,通过这一机制获取判别能力更强的特征向量进行人脸识别。在CASIA-Webface与Extend Yale-B人脸数据集中的识别率分别达到了82.1%与99.8%。     

基于串并行卷积门阀循环神经网络的短文本特征提取与分类

针对短文本数据特征少、提供信息有限,以及传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和循环神经网络（recurrent neural network,RNN）对短文本特征表示不充分的问题,提出基于串并行卷积门阀循环神经网络的文本分类模型,处理句子特征表示与短文本分类。该网络在卷积层中去除池化操作,保留文本数据的时序结构和位置信息,以串并行的卷积结构提取词语的多元特征组合,并提取局部上下文信息作为RNN的输入;以门阀循环单元（gated recurrent unit,GRU）作为RNN的组成结构,利用文本的时序信息生成句子的向量表示,输入带有附加边缘距离的分类器中,引导网络学习出具有区分性的特征,实现短文本的分类。实验中采用TREC、MR、Subj短文本分类数据集进行测试,对网络超参数选择和卷积层结构对分类准确率的影响进行仿真分析,并与常见的文本分类模型进行了对比实验。实验结果表明：去掉池化操作、采用较小的卷积核进行串并行卷积,能够提升文本数据在多元特征表示下的分类准确率。相较于相同参数规模的GRU模型,所提出模型的分类准确率在3个数据集中分别提升了2.00%、1.23%、1.08%;相较于相同参数规模的CNN模型,所提出模型的分类准确率在3个数据集中分别提升了1.60%、1.57%、0.80%。与Text-CNN、G-Dropout、F-Dropout等常见模型相比,所提出模型的分类准确率也保持最优。因此,实验表明所提出模型可改善分类准确率,可实际应用于短文本分类场景。     

基于3D注意力卷积与自监督学习的脑疾病分类方法

为了提升现有脑疾病分类方法提取三维空间特征的能力,提出一种融合3D注意力卷积与自监督学习的分类模型。首先,提出一种基于残差结构的3D注意力卷积神经网络来提取空间特征,利用3D注意力机制区分体素数据中不同空间位置的重要性;其次,利用空间特征构建一个基于自监督学习的多任务学习框架,通过基于空间连续性的自监督辅助任务来进一步挖掘体素的空间依赖关系;最后,通过辅助任务与目标分类任务的联合训练优化神经网络参数,进而提升分类模型的性能。在ABIDE-Ⅰ和ABIDE-Ⅱ数据集上的实验结果表明,所提方法具有优异的分类性能,分类结果也具备良好的可解释性。     

联合损失下深度可分离残差网络的表情识别算法

为了增强神经网络特征提取能力进一步提高人脸表情识别准确率，提出了一种联合损失下深度可分离残差网络模型DSResNet-JLoss(deeply separable residual network under joint loss),该网络是基于深度可分离卷积与残差学习方法的轻量级网络模型。使用逐通道卷积和逐点卷积的方法取代常规卷积运算，解决了传统卷积神经网络参数冗余大，训练时间长收敛慢，且易过拟合的问题。并在网络中加入残差单元，使用shortcut连接，通过恒等映射，来解决因网络模型层数过多导致的梯度爆炸或衰减问题。提出联合损失函数，充分结合了交叉熵损失，中心损失和对比损失的优点，以减小表情特征的类内距离，增大类间距离。实验表明，该模型在FERPlus和RAF-DB两个公开数据集上均取得较好的成绩，表现出良好的泛化能力和鲁棒性。     

D-2-DenseNet噪音鲁棒的城市音频分类模型

为了提高噪音环境下城市音频分类系统的鲁棒性,提出了一种双特征2阶密集卷积神经网络（D-2-DenseNet）噪音鲁棒的城市音频分类模型.首先介绍了噪音添加和噪音鲁棒处理,阐述了一种双特征互补偿的算法;然后结合2阶密集卷积神经网络与自适应机制提出了一种噪音鲁棒音频分类模型：双特征2阶密集卷积神经网络.模型采用双特征互补偿自适应算法,可在特征提取与模型训练中更有针对性地提取有效音频信息,降低噪音干扰,以提高噪音鲁棒性.最后,基于Dcase2016数据集开展噪音环境下城市音频分类测试.实验结果表明,模型分类准确率分别可达77.12%、75.52%,与基线模型相比,平均分类准确率分别提高了8.51%和10.38%,验证了模型良好的噪音鲁棒性.     

多尺度SE-Xception服装图像分类

应用当前较新颖且分类性能靠前的卷积神经网络Xception作为基础网络结构,尝试采用多尺度的深度可分离卷积来提升模型特征信息的丰富度,在模型中嵌入SE-Net模块增强有用特征通道,减弱无用特征通道. 实验结果表明：提出的多尺度SE-Xception模型在2种噪声程度不同的服装数据集中均取得不错表现;ACS数据集的平均分类准确率为78.34%,分别高于VGG-16、ResNet-50和Xception模型8.52%、4.81%、3.69%;验证了多尺度SE-Xception模型具有更好的特征提取能力,能够提取到更多的服装信息,从而提高服装图像分类效果,一定程度上解决了特征尺度单一、信息丰富度低的问题.     

基于投影阈值分割和数字序列校正的高噪声数字仪表图像识别方法

针对数字仪表图像噪声大、图像特征信息不足导致图像识别准确率低的问题，提出了一种基于卷积递归神经网络结合投影阈值分割和数字序列校正的高噪数字仪表图像识别方法。首先，用投影阈值分割二值化算法对图像进行预处理：使用垂直投影法将图像划分为不同区域，根据不同区域的噪声强度自适应设定二值化阈值，对图像进行二值化处理，降低噪声；其次，根据图像之间数字规律变化特点，利用数字序列校正算法将单个数字识别转换为数字序列识别，通过对比不同数字序列的识别概率得出识别结果，解决单张图像特征信息不足导致识别准确率低等问题。实验结果表明，在高噪声数据集上，相较于卷积递归神经网络模型，提出的高噪声数字仪表识别模型在准确率方面提高了约61.95%，达到93.58%。     

N-DenseNet的城市声音事件分类模型

针对城市声音事件分类领域中现有模型分类准确率不高、泛化能力不强的问题,提出了一种N阶密集卷积神经网络的城市声音事件分类模型。首先,介绍了密集卷积神经网络的结构;其次,基于N阶马尔可夫模型将密集连接改进为N阶有关连接;然后,结合两者提出了一种更适合音频分类的模型——N阶密集卷积神经网络。该模型在避免梯度消失的前提下, 有针对性、规律性减少了特征图层之间的连接,更高效地融合了前N特征图层的信息,使得模型的收敛速度更快;最后,为了验证该模型,采用N阶密集卷积神经网络的一阶、二阶子模型,基于UrbanSound8K和Dcase2016数据集开展了城市声音事件分类研究。研究结果表明,其模型准确率分别为83.63%、81.03%,验证了该模型具有良好的分类准确率和泛化能力。     

基于注意力残差卷积网络的视频超分辨率重构

目前卷积神经网络已经成为视频超分辨率重构的主流方法。针对目前方法存在着细节信息恢复效果不理想、感知质量差的缺点,提出了一种结合注意力机制的残差卷积网络。通过一维通道注意力与二维空间注意力增强目标物体特征映射,完善重构图像的细节信息,并为单一像素计算一维分离卷积核,显著减少网络计算负担。采用特征损失与像素损失组合函数来训练神经网络以产生高质量的视频帧。实验结果表明,通过PSNR,SSIM和感知距离将所提模型与当前最先进的模型进行比较,该模型能够获得最优的感知距离,重构图像拥有较高的感知质量。     

基于融合特征以及卷积神经网络的环境声音分类系统研究

环境声音识别系统主要基于深度神经网络以及种类繁多的听觉特征对环境声音进行分类识别。分析基于深度神经网络的环境分类任务中,哪种听觉特征更适合环境声音识别系统十分必要。选择了基于2个广泛使用的滤波器:梅尔和Gammatone滤波器组提取的3种声音特征。随后,提出了一个MFCC和GFCC融合的特征MGCC。最后采用文中提出的深度卷积神经网络来验证哪种特征更适合于环境声音的分类识别。实验结果表明,在基于神经网络的环境声音分类系统中,信号处理特征比频谱图特征的效果好,其中,MGCC特征具有比其他特征更好的性能。最后,用文中提出的MCC-CNN模型与其他环境声音分类模型在UrbanSound 8K数据集上进行了对比。实验结果表明,所提模型分类精度最好。     

基于双注意力卷积神经网络模型的情感分析研究

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）无法判别输入文本中特征词与情感的相关性.因此提出一种双注意力机制的卷积神经网络模型（Double Attention Convolutional Neural Networks,DACNN）,将词特征与词性特征有效融合后得到本文的特征表示,确定情感倾向.本文提出局部注意力的卷积神经网络模型,改进卷积神经网络的特征提取能力,采用双通道的局部注意力卷积神经网络提取文本的词特征和词性特征.然后使用全局注意力为特征分配不同的权重,有选择地进行特征融合,最后得到文本的特征表示.将该模型在MR和SST-1数据集上进行验证,较普通卷积神经网络和传统机器学习方法,在准确率上分别取得0.7%和1%的提升.     

一种基于改进深度残差收缩网络的恶意应用检测方法

恶意应用的快速增长给移动智能终端带来了巨大的安全威胁,实现恶意应用高精度检测对移动网络信息安全具有重要意义.本文提出一种基于改进深度残差收缩网络的恶意应用检测方法.首先将流量特征预处理成卷积神经网络输入,接着引入通道注意力机制和空间注意力机制,从通道和空间两个维度对样本特征进行加权.然后再引入深度残差收缩网络,自适应滤除样本冗余特征并通过恒等连接优化参数反向传播,减小模型训练和分类的难度,最终实现安卓恶意应用高精度识别.所提方法可避免手工提取特征,能实现高精度分类并且具有一定泛化能力.实验结果表明,所提方法在恶意应用的2分类、4分类和42分类中准确率分别为99.40％、99.95％和97.33％,与现有方法相比,具有较高的分类性能与泛化能力.     

采用词向量注意力机制的双路卷积神经网络句子分类模型

针对句子中不同的词对分类结果影响不同以及每个词对应的词向量受限于单一词向量训练模型的特点,提出一种基于词向量注意力机制的双路卷积神经网络句子分类模型（AT-DouCNN）.该模型将注意力机制和卷积神经网络相结合,以不同训练算法得到的词向量同时作为输入,分别进行卷积和池化,并在全连接层进行融合,不仅能够使得具体分类任务下句子中的关键信息更易被提取,还能够有效地利用不同种类的词向量得到更加丰富的句子特征,进而提高分类的准确率.实验结果表明：所提出的模型在3个公开数据集上的分类准确率分别达到50.6%、88.6%和95.4%,具有良好的句子分类效果.     

基于知识增强的图卷积神经网络的文本分类

针对文本分类问题,提出新的基于知识增强的图卷积神经网络（KEGCN）分类模型. KEGCN模型在整个文本集上构建了一个包含单词节点、文档节点、外部实体节点的文本图,不同类型节点之间使用不同的相似性计算方法;在文本图构建完成后将其输入到2层图卷积网络中学习节点的表示并进行分类. KEGCN模型引入外部知识进行构图,捕获长距离不连续的全局语义信息,是第1个将知识信息引入图卷积网络进行分类任务的工作. 在4个大规模真实数据集20NG、OHSUMED、R52、R8上进行文本分类实验,结果表明,KEGCN模型的分类准确率优于所有的基线模型. 将知识信息融入图卷积神经网络有利于学习到更精准的文本表示,提高文本分类的准确率.     

基于特征优化与深层次融合的目标检测算法

针对单阶段多边框检测算法(SSD)存在对小目标检测误差较大的问题,提出基于特征优化与深层次融合的目标检测算法,通过空间通道特征增强(SCFE)模块和深层次特征金字塔网络(DFPN)改进SSD. SCFE模块基于局部空间特征增强和全局通道特征增强机制优化特征层,注重特征层的细节信息;DFPN基于残差空间通道增强模块改进特征金字塔网络,使不同尺度特征层进行深层次特征融合,提升目标检测精度. 在训练阶段添加样本加权训练策略,使网络注重训练定位良好的样本和置信度高的样本. 实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法在保证速度的同时检测精度由SSD的77.2%提升至79.7%;在COCO数据集上,所提算法的检测精度由SSD的25.6%提升至30.1%,对小目标的检测精度由SSD的6.8%提升至13.3%.     

基于NRC和多模态残差神经网络的肺部肿瘤良恶性分类

针对深度卷积神经网络训练时的网络退化、特征表达能力不强等问题,提出一种基于非负表示分类和多模态残差神经网络的肺部肿瘤(residual neural network-non negative representation classification, resnet-NRC)良恶性分类方法。使用迁移学习将预训练残差神经网络模型初始化参数;分别用CT、PET和PET/CT 3个模态的数据集训练残差神经网络,提取全连接层的特征向量;采用非负表示分类器(non-negative representation classification, NRC)对特征向量进行非负表示,求解非负系数矩阵;利用残差相似度进行肺部肿瘤良恶性分类。通过AlexNet、GoogleNet、ResNet-18/50/101模型进行对比试验,试验结果表明,ResNet-NRC分类效果优于其它模型,且特异性和灵敏度等各项评价指标也较高,该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

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车型识别方法

针对现有车辆车型视觉识别技术中的检测精度不高、难以适应天气环境变化、难以从视频图像中准确提取出用于识别的车辆图像、难以对车辆车型子类进行识别分类、难以兼顾识别精度和检测效率等不足,将深度卷积神经网络引入车辆目标定位、识别和分类（子类）问题中.利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从道路复杂背景中提取出感兴趣区域;利用softmax分类器训练特征实现车型识别;为了优化softmax在深度卷积神经网络分类过程中出现的类内间距大的问题,引入中心损失函数对softmax损失函数进行优化,提高类间分散性与类内紧密性.在BIT-Vehicle车型数据集中的实验结果显示,提出方法的平均精度为89.67%,检测和识别时间为159 ms;与传统的分类方法相比,识别精度提高约20%,效率提高10倍以上,检测鲁棒性有明显提升;与未改进前的深度卷积神经网络相比,检测精度提高0.6%,速度提高0.29倍.     

融合注意力机制的高效率网络车型识别

为了解决现有的车型识别算法对车型特征描述不充分的情况,提出融合注意力机制的高效率网络车型识别算法. 利用高效率网络中的复合缩放方式来平衡网络的深度、宽度和分辨率,将深度可分离卷积集成到基础特征提取模块中来提高模型准确率. 增加双通道的残差注意力机制来关注图片中的关键信息,获得含有更加丰富语义信息的特征图. 在网络的末端添加单独的softmax分类器,使用标签平滑正则化对损失函数进行处理,减小模型过拟合的问题. 在BIT-Vehicles数据集上进行实验,结果表明,提出方法的平均分类准确率为96.83%,较改进前的模型提高了1.11%,优于现有DCNN、Faster-CNN的改进算法,较Faster R-CNN提升了7.16%.     

基于改进EMA单元的传统服饰图像语义分割

针对传统服饰图像分割中标签易混淆和小目标易丢失带来的目标边缘细节难以保留等问题,提出了一种基于卷积注意力特征的残差期望最大化注意力语义分割网络模型。该模型首先以ResNeXt-50作为共享特征的主干网络,并通过在特征提取阶段引入一组平行的卷积注意力模块,可以有效地抑制无效特征,使目标区域的特征更加显著。然后利用残差思想对期望最大化注意力（EMA）单元进行优化,以解决迭代过程中梯度爆炸或者消失的问题,从而更好地建立特征图中位置间的关联,最终实现基于显著性融合学习的语义分割模型。最后在传统民族服饰数据集上通过定性与定量的实验验证了所提模型的有效性,其中平均交并比分割指标达到83.91%,取得了同类算法中最优效果。