基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法

为将卷积神经网络(CNN)应用到视频理解中,提出一种基于训练图CNN特征的识别算法。利用图像RGB数据识别视频人体动作,使用现有的CNN模型从图像中提取特征,并采用长短记忆单元的递归神经网络进行训练分类,研究CNN模型和隐层的选择、优化、特征矢量化和降维。实验结果表明,与使用图像RGB数据注意力模型的算法和组合长短期记忆模型算法相比,该算法具有更高的准确率。     

基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别

为解决传统人脸识别算法特征提取困难的问题,提出了基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别方法,利用卷积神经网络提取人脸特征,通过主成分分析法对特征降维,最后利用贝叶斯分类器进行判别分类,在ORL（olivetti research laboratory）人脸库上进行实验,获得了99.00%的识别准确率。实验结果表明,卷积神经网络提取的人脸图像特征具有很强的辨识度,与PCA（principal component analysis）和贝叶斯分类器结合之后可有效提高人脸识别的准确率。     

基于二维主成分分析与卷积神经网络的手写体汉字识别

随着计算能力的飞速增长、训练数据的不断积累以及非线性激活函数的不断完善,卷积神经网络（CNN）在手写体汉字识别中表现出较好的识别性能。针对CNN识别手写体汉字识别速度慢的问题,将二维主成分分析（2DPCA）与CNN相结合识别手写体汉字。首先,利用2DPCA提取手写体汉字的投影特征向量;然后,将得到的投影特征向量组成特征矩阵;其次,用组成的特征矩阵作为CNN的输入;最后,用Softmax函数进行分类。与基于AlexNet的CNN模型相比,所提方法的运行时间降低了78%,与基于ACNN与DCNN的模型相比,所提方法的运行时间分别降低了80%与73%。实验结果表明,该方法在不降低识别精度的同时,可以减少识别手写体汉字的运行时间。     

基于优化卷积神经网络结构的交通标志识别

现有算法对交通标志进行识别时,存在训练时间短但识别率低,或识别率高但训练时间长的问题。为此,综合批量归一化（BN）方法、逐层贪婪预训练（GLP）方法,以及把分类器换成支持向量机（SVM）这三种方法对卷积神经网络（CNN）结构进行优化,提出基于优化CNN结构的交通标志识别算法。其中：BN方法可以用来改变中间层的数据分布情况,把卷积层输出数据归一化为均值为0、方差为1,从而提高训练收敛速度,减少训练时间;GLP方法则是先训练第一层卷积网络,训练完把参数保留,继续训练第二层,保留参数,直到把所有卷积层训练完毕,这样可以有效提高卷积网络识别率;SVM分类器只专注于那些分类错误的样本,对已经分类正确的样本不再处理,从而提高了训练速度。使用德国交通标志识别数据库进行训练和识别,新算法的训练时间相对于传统CNN训练时间减少了20.67%,其识别率达到了98.24%。所提算法通过对传统CNN结构进行优化,极大地缩短了训练时间,并具有较高的识别率。     

基于深度卷积神经网络的心音分类算法

针对现有心音分类算法普适性差、依赖于对基本心音的精确分割、分类模型结构单一等问题,提出采用大量未经过精确分割的心音二维特征图训练深度卷积神经网络(CNN)的方法;首先采用滑动窗口方法和梅尔频率系数对心音信号进行预处理,得到大量未经过精确分割的心音特征图;然后利用深度CNN模型对心音特征图进行训练和测试;根据卷积层间连接方式的不同,设计了 3种深度CNN模型:基于单一连接的卷积神经网络、基于跳跃连接的卷积神经网络、基于密集连接的卷积神经网络;实验结果表明,基于密集连接的卷积神经网络比其他两种网络具备更大的潜力;与其他心音分类算法相比,该算法不依赖于对基本心音的精确分割,且在分类准确率、敏感性和特异性方面均有提升.     

基于3D卷积神经网络的动态手势识别

传统的2D卷积神经网络在进行视频识别时容易丢失目标在时间维度上的相关特征信息,导致识别准确率降低。针对该问题,本文采用3D卷积网络作为基本的网络框架,使用3D卷积核进行卷积操作提取视频中的时空特征,同时集成多个3D卷积神经网络模型对动态手势进行识别。为了提高模型的收敛速度和训练的稳定性,运用批量归一化（BN）技术优化网络,使优化后的网络训练时间缩短。实验结果表明,本文方法对于动态手势的识别具有较好的识别结果,在Sheffield Kinect Gesture (SKIG)数据集上识别准确率达到98.06%。与单独使用RGB信息、深度信息以及传统2D CNN相比,手势识别率均有所提高,验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于卷积神经网络的应用层协议识别方法

针对传统网络协议识别方法中人工提取特征困难以及识别准确率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的应用层协议识别方法。首先,基于完整的传输控制协议（TCP）连接或用户数据报协议（UDP）交互划分原始网络数据,从中提取出网络流;其次,通过数据预处理将网络流转化为二维矩阵,便于CNN的分析处理;然后,利用训练样本集合训练CNN模型,自动化提取出网络协议特征;最终,基于训练成熟的CNN模型进行应用层网络协议的识别。实验结果表明,所提方法的总体协议识别准确率约为99.70%,能有效实现应用层协议的识别。     

改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法

针对传统卷积神经网络(CNN)为获得高准确率不断堆叠卷积层、池化层致使模型结构复杂、训练时间长且数据处理方式单一的问题,提出改进胶囊网络优化分层卷积的亚健康识别算法。首先,对原始振动数据进行小波降噪和小波包降噪两种数据处理,更好地保留原始信号中对亚健康识别有用的信息;其次,CNN采用分层卷积的思想,并行3个不同尺度的卷积核,多角度地进行特征提取;最后,将卷积核提取的特征输入到剪枝策略的胶囊网络中进行亚健康识别,改进的胶囊网络在保证准确率的同时加快亚健康识别时间,解决CNN结构过于复杂以及识别效果不佳的问题。实验结果表明,提出算法识别准确率高且识别时间较少。     

基于深度卷积神经网络的脑电信号情感识别

为了点对点自动学习脑电信号（Electroencephalogram,EEG）空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合特征,提出一种基于卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）模型的EEG情感特征学习与分类算法。采用包括集成决策树、支持向量机、线性判别分析和贝叶斯线性判别分析算法在内的浅层机器学习模型与CNN深度学习模型对DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感分类实验。实验结果表明,在效价和唤醒度两个维度上,深度CNN模型在时域和频域组合特征上均取得了目前最好的两类识别性能,在效价维度上比最佳的传统分类器集成决策树模型提高了3.58%,在唤醒度上比集成决策树模型的最好性能提高了3.29%。     

基于混合神经网络的脑电时空特征情感分类

提出一种脑电图（electroencephalograph,简称EEG）数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络（CASC_CNN_LSTM）与级联卷积-卷积神经网络（CASC_CNN_CNN）这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASC_CNN_LSTM和CASC_CNN_CNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中.     

改进的2DPCA人脸识别算法

在对2DPCA人脸识别方法研究的基础上,提出一种改进的2DPCA人脸识别算法,该算法对训练集进行两次2DPCA特征提取,以此重建散布矩阵,从而大大降低特征矩阵的存储空间.并在标准Yale与ORL人脸识别数据库上进行对比实验,改进的2DPCA人脸算法能有效改善识别性能,优于传统的2DPCA方法.最后,再通过和PCA,LD...     

基于卷积长短时记忆网络的人体行为识别研究

人体行为识别利用深度学习网络模型自动提取数据的深层特征,但传统机器学习算法存在依赖手工特征提取、模型泛化能力差等问题。提出基于空时特征融合的深度学习模型（CLT-net）用于人体行为识别。采用卷积神经网络（CNN）自动提取人体行为数据的深层次隐含特征,利用长短时记忆（LSTM）网络构建时间序列模型,学习人体行为特征在时间序列上的长期依赖关系。在此基础上,通过softmax分类器实现对不同人体行为分类。在DaLiAc数据集的实验结果表明,相比CNN、LSTM、BP模型,CLT-net模型对13种人体行为的总体识别率达到了97.6%,具有较优的人体行为识别分类性能。     

基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别新方法

针对人脸图片数量多、容易受噪声干扰,致使人脸识别的识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法——LLE-ELM算法。利用局部线性嵌入(LLE)算法对人脸数据提取特征,最大限度保留原数据的特征结构,减少数据量,降低计算复杂;采用极限学习机(ELM)算法对提取特征后的数据进行分类;实现人脸识别,输出识别准确率和时长。通过在ORL数据库、Yale数据库、AR人脸库和CASIA-WEBFACE人脸库上的数值实验表明:与PCA、SVM、CNN算法对比,该算法具有较高的识别准确率和较快的识别速度。     

自适应增强卷积神经网络图像识别

目的 为了进一步提高卷积神经网络的收敛性能和识别精度,增强泛化能力,提出一种自适应增强卷积神经网络图像识别算法。方法 构建自适应增强模型,分析卷积神经网络分类识别过程中误差产生的原因和误差反馈模式,针对分类误差进行有目的地训练,实现分类特征基于迭代次数和识别结果的自适应增强以及卷积神经网络权值的优化调整。自适应增强卷积神经网络与多种算法在收敛速度和识别精度等性能上进行对比,并在多种数据集上检测自适应卷积神经网络的泛化能力。结果 通过对比实验可知,自适应增强卷积神经网络算法可以在很大程度上优化收敛效果,提高收敛速度和识别精度,收敛时在手写数字数据集上的误识率可降低20.93%,在手写字母和高光谱图像数据集上的误识率可降低11.82%和15.12%;与不同卷积神经网络优化算法对比,误识率比动态自适应池化算法和双重优化算法最多可降低58.29%和43.50%;基于不同梯度算法的优化,误识率最多可降低33.11%;与不同的图像识别算法对比,识别率也有较大程度提高。结论 实验结果表明,自适应增强卷积神经网络算法可以实现分类特征的自适应增强,对收敛性能和识别精度有较大的提高,对多种数据集有较强的泛化能力。这种自适应增强模型可以进一步推广到其他与卷积神经网络相关的深度学习算法中。     

结合余弦相关性的卷积网络识别汉字的方法

为了提高卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）的识别率,增强卷积网络的特征提取能力,使其在模糊、光照不均等恶劣条件下能够有更好的识别效果,因此提出将余弦相关性加入神经卷积网络作为相似度度量的方法。较传统神经卷积网络相比较,有着更强的模式检测能力、更快的收敛速度以及更高的准确率的优点。在卷积神经网络的卷积层加入余弦相似性度量,最后通过对比传统神经卷积网络方法和余弦相关性神经卷积网络在脱机手写汉字的识别实验,在进行20次实验后,得出了在相同训练参数以及相同层数的卷积神经网络上,基于余弦相关性的神经卷积网络在手写汉字数据集上的准确率比传统的神经卷积网络的识别率平均提高了2.01%,并且有着更快的收敛速度。最后通过与现今流行的算法在MNIST数据集上的实验进行准确度、损失函数、时间复杂度的比较,得出结合余弦的卷积神经网络在准确度和损失函数上有一定的优势性,在时间复杂度上还需进一步提高。     

基于进化ResNet的交通标志识别

卷积神经网络具有较优的图像特征提取性能,被广泛应用于交通标志识别领域。然而,现有交通标志识别算法通常基于专家经验设计改进的图像特征提取网络,需经历图像预处理和模型调参过程,导致模型的复杂度增大。提出一种基于进化ResNet的交通标志识别算法。将ResNet的构建参数嵌入到进化算法中,在架构搜索空间中以构建块作为基本单位,并将网络深度、卷积层通道数、池化层类型和模块构建顺序作为搜索空间的可变参数,利用交叉、变异等遗传算子执行自适应优化搜索,以确保进化搜索的有效性,同时设计适用于交通标志识别的轻量化网络。在德国交通标志数据集上的实验结果表明,该算法的识别精度达到99.41%,而参数量仅为2.37×10⁶,相比Multi-column DNN、MFC、MFC+ELM等算法,在保证识别精度的同时减少网络参数量。     

结合Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型

针对单一模态情感识别精度低的问题,提出了基于Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型算法。该算法采用带有词嵌入的双向长短时记忆网络（bi-directional long short-term memory network,Bi-LSTM）和卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）构成Bi-LSTM-CNN模型,实现文本特征的提取,将其与声学特征融合结果作为联合CNN模型的输入,进行语音情感计算。基于IEMOCAP多模态情感检测数据集的测试结果表明,情感识别准确率达到了69.51%,比单一模态模型提高了至少6个百分点。     

低小慢无人机降落野外场景识别方法

针对低小慢无人机野外飞行场景复杂自主降落场景识别问题,提出了一种融合局部金字塔特征和卷积神经网络学习特征的野外场景识别算法。首先,将场景分为4×4和8×8块的小场景,使用方向梯度直方图（HOG）算法提取所有块的场景特征,所有特征首尾连接得到具有空间金字塔特性的特征向量。其次,设计一个针对场景分类的深度卷积神经网络,采用调优训练方法得到卷积神经网络模型,并提取深度网络学习特征。最后,连接两个特征得到最终场景特征,并使用支持向量机（SVM）分类器进行分类。所提算法在Sports-8、Scene-15、Indoor-67以及自建数据集上较传统手工特征方法的识别准确率提高了4个百分点以上。实验结果表明,所提算法能有效提升降落场景识别准确率。     

一种新型的半导体SMA缺陷识别方法

针对半导体器件在封装工艺中出现表面缺陷,及缺陷形态多样性和不可预测性而带来的模型适应性低等问题,提出了双向二维主成分分析和改进的卷积神经网络相结合的缺陷识别方法。首先为克服样本不均匀带来的识别精度低问题,对训练图像进行反射变换等操作构造虚拟样本,然后使用双向二维主成分分析法(Bilateral two-dimensional principal component analysis,Bi-2DPCA）对图像进行降维压缩,提取图像主要特征,再由改进的AlexNet网络进行缺陷识别分类,并提出正态随机采样层,将其加在AlexNet网络的卷积层后进行下采样,同时在全连接层中引入DropConnect来提高网络的泛化性能。实验表明,提出的算法较相关算法有较高的识别率,并在实际的表面贴装工程（Surface mount assembly,SMA）塑封图像数据上得到了验证,同时该算法具有较好的泛化性能。