基于布谷鸟搜索和深度信念网络的肺部肿瘤图像识别算法

针对深度信念网络（DBN）权值随机初始化易使网络陷入局部最优的问题,在传统DBN模型中引入布谷鸟搜索（CS）算法,提出一种基于CS-DBN的肺部肿瘤图像识别算法。首先,利用CS的全局寻优能力对DBN的初始权值进行优化,并在此基础上进行DBN的逐层预训练;然后,利用反向传播（BP）算法对整个网络进行微调,从而使网络权值达到最优;最后,将CS-DBN应用于肺部肿瘤图像的识别,实验从受限玻尔兹曼机（RBM）训练次数、训练批次大小、DBN隐层层数和隐层节点数四个角度将CS-DBN与传统DBN进行比较,以验证该算法的可行性和有效性。实验结果表明,CS-DBN的识别精度明显高于传统DBN,在不同RBM训练次数、训练批次大小、DBN隐层层数和隐层节点数条件下,CS-DBN较传统DBN识别率提高百分点的范围分别是1.13~4.33、2.00~3.34、1.07~3.34和1.40~3.34。CS-DBN能够在一定程度上提高肺部肿瘤的识别精度,从而提高肺部肿瘤计算机辅助诊断性能。     

一种结合Gabor小波与深度学习的人脸识别方法

针对人脸识别中识别效果易受光照、姿态等因素影响和浅层学习方法不能有效提取人脸图像抽象特征的问题,提出一种结合Gabor小波与深度学习的人脸识别方法。该方法首先利用Gabor小波变换获取不同尺度和方向的人脸Gabor特征,通过下采样和受限玻尔兹曼机（RBM）对Gabor特征进行有效降维;其次将降维后的特征作为深度信念网络（DBN）的输入,并使用对比散度算法训练DBN;最后利用标签数据对DBN进行有监督微调,网络顶层附加Softmax分类器对提取后的特征进行分类。所提方法在ORL、UMIST和Yale-B人脸库上的识别率分别达到了98.72%、96.51%和96.13%,实验结果表明所提方法不仅识别效果明显优于其他现有方法,而且对光照、姿态变化具有很好的鲁棒性。     

深度信念网络研究进展

深度信念网络（Deep Belief Networks,DBN）作为深度学习（Deep Learning,DL）中的重要模型,目前已被成功应用于人脸识别、手写字体识别、医学图像分析处理等诸多领域。从深度信念网络出发,主要做了四个方面的工作：第一,从受限玻尔兹曼机以及深度信念网络的网络结构和学习过程两个方面阐述了深度信念网络的基本原理;第二,从网络结构和学习算法两个方面总结了深度信念网络的研究进展：在网络结构方面,从网络深度、RBM结构和DBN级联三个角度进行归纳;在学习算法方面,从基本算法、优化算法和融合方法三个方面进行梳理;第三,对深度信念网络在医学图像分析领域中的应用进行了总结;第四,总结了目前DBN存在的问题。     

基于TPLBP/HOG特征与DBN深度模型的人脸识别研究

针对传统人脸识别方法所提取的人脸信息特征较为单一,且分类算法存在局限性的问题,在多特征信息融合的基础上结合深度信念网络(DBN)对人脸进行深度训练并进行识别。首先采取对比度受限自适应均衡化对人脸图像进行预处理,从而削弱光照对人脸识别的影响;然后,将提取到的人脸图像的TPLBP纹理特征和HOG结构特征进行特征融合,得到信息互补的融合特征;最后,将降维后的融合特征作为DBN的输入,通过对DBN深度模型的参数的动态搜索确定最佳值后,基于训练好的深度信念网络实现人脸图像样本的识别。以ORL、AR和Yale-B人脸数据库为基础进行试验,试验结果表明本文方法相较于传统的SVM、KNN和DBN算法准确率有很大提高,鲁棒性强。     

基于时空关系模型的交通信号灯的实时检测与识别

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶汽车和高级驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成部分。针对城市道路复杂环境下的交通信号灯的检测和识别需求,依据多帧视频图像序列的时空连续变化关系构建多帧视频图像的时空关系模型(Time-Space Model,TSM),提出了一种新的基于多帧视频图像序列的交通信号灯的检测和识别算法。算法包含3部分:基于颜色的视频图像快速分割压缩算法,用于提高计算效率;引入多帧视频图像序列的时空关系模型,以提高交通信号灯检测的准确性 ;根据图像的HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征,通过SVM(Support Vector Machine)分类器对信号灯进行识别。实验结果表明,算法的鲁棒性强、检测识别速度快、准确率高。     

QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用

为了提升标准量子粒子群算法（Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO）的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络（Depth Belief Network,DBN）模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络（LQ_DBN）应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN网络模型对比表明,LQ_DBN模型在蛋黄形状检测实验中的识别准确率比CC-PSO-DBN、PSO_MDBN和标准DBN模型都要高,且检测识别准确率的稳定性也是四种对比模型中最高的,表明基于改进的QPSO算法的DBN网络模型取得了较好的优化效果。     

基于深度学习的疲劳状态识别算法

目前国内外的疲劳状态识别算法大多数是基于单一的、人为制定的疲劳状态特征实现的,且大部分算法结构复杂,效率比较低下,对驾驶员的个人行为习惯的适应性不强。为此,提出一种基于深度学习的疲劳状态识别算法,它引入深信度网络(DBN)来模拟输入图像数据分布,完成对疲劳特征的分层自动抽取,进而基于时间窗实现视频流图像的疲劳状态识别;同时,算法自适应调整网络学习率以减少网络预训练时间,采用反馈机制实现网络自进化,从而提高对用户个性化疲劳特征的适应性。实验结果表明,算法可以使网络获取到良好的疲劳特征,且误判率会随使用时间的增加而逐渐降低。     

基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法

由于人类语言的复杂性，文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络（DBN）通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说，DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题，提出了一种半监督的情感分类算法，即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法（FSDBN）。首先使用特征选择方法（文档频率（DF）、信息增益（IG）、卡方统计（CHI）、互信息（MI））过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低；然后将特征选择的结果输入到DBN中，使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中，实验结果表明在酒店评论数据集上，FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%，在训练时间上比DBN缩短一半。     

基于改进深度学习的开关柜局部放电检测与故障识别

针对传统开关柜局部放电谱图提取需要依赖专家经验而缺乏泛化能力的问题,提出一种基于改进深度置信网络（DBN）—长短期记忆（LSTM）的开关柜局部放电检测与故障识别模型。该模型综合了DBN直接自主提取样本全局有效特征信息和LSTM善于挖掘特征图谱时域特征的优势,并采用Dropout技术降低DBN过拟合影响,以提高模型的泛化能力。结合四种典型开关柜局部放电模型的缺陷谱图对所提模型进行性能测试,并与其他算法进行对比,结果表明：所提算法对开关柜的故障识别具有良好的效果,综合故障准确率达到97%,所提模型的整体识别性能均优于单一DBN和LSTM以及DBNLSTM模型。     

一种基于局部三值模式的深度学习人脸识别算法

为解决传统特征提取过程中过多依赖人工选择和传统DBN网络易忽略局部特征问题,提高人脸识别率,提出一种基于局部三值模式的深度学习人脸识别算法(LTDBN)。该算法首先把归一化的人脸图像均匀分割为多个小块,对每个小块进行LTP运算,然后用统计直方图获得最后图像特征,将其作为DBN的输入数据,利用逐层贪婪学习法对整个网络进行训练识别。该算法在ORL,Yale,Yale-B等公开人脸库的识别率分别达到了98.75%,100%,96.62%,实验结果表明LTDBN算法不仅识别率明显优于其他现有算法,而且也降低了光照、姿态等因素对实验结果的影响。     

Gabor特征与深度信念网络结合的人脸识别方法

提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的人脸识别方法,通过提取Gabor人脸图像的不同尺度图进行卷积融合,将融合后的特征图作为DBN的输入数据,训练多层来获得更加抽象的特征表达,整个训练的过程中采用交差熵来微调DBN,模型的最顶层结合Softmax回归分类器对抽取后的特征进行分类.在AR人脸库测试的实验结果表明:将Gabor特征与DBN结合应用于人脸识别,其准确率可高达92.7％,与其他浅层学习模型相比,DBN学习了数据的高层特征的同时还降低了特征维数,提高了分类器的分类精度,最终有效改善了人脸识别率.     

一种基于胶质细胞链的改进深度信念网络模型

深度信念网络(Deep belief network, DBN) 是一种从无标签数据学习特征的多层结构模型. 在同一层单元间缺少连接, 导致数据中的深度关联特征难以提取. 受到人脑中胶质神经细胞机制的启示, 提出一种基于胶质细胞链的改进 DBN 模型及其学习算法, 以提取更多数据信息. 在标准图像分类数据集上的实验结果表明, 与其他几种模型相比, 本文提出的改进 DBN 模型可以提取更为优秀的图像特征, 提高分类准确率.     

基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略

无人机搭载深度神经网络进行自主电力巡检时由于受到设备本身计算能力、电池容量、深度神经网络计算负载的限制,无法独立处理巡检任务中产生的海量图像数据。为解决该问题,提出了一种基于改进混合粒子群算法和匹配理论的无人机电力巡检卸载策略,该策略将系统成本最小化问题分解为深度神经网络计算任务协同分割和边缘服务器选择两个子问题。针对协同分割子问题,基于深度神经网络计算任务的执行流程提出了一种错时传输方法,通过改进混合粒子群算法求解多无人机任务协同分割层。针对边缘服务器选择子问题,定义无人机与边缘服务器各自偏好函数,根据偏好函数通过匹配理论建立两者间的稳定匹配,得到边缘服务器选择策略。仿真结果表明,与其他卸载策略相比,所提策略能有效降低无人机能耗和计算任务处理时延,促进边缘服务器负载均衡。     

深度置信网络在极化SAR图像分类中的应用

目的 深度置信网络能够从数据中自动学习、提取特征,在特征学习方面具有突出优势。极化SAR图像分类中存在海量特征利用率低、特征选取主观性强的问题。为了解决这一问题,提出一种基于深度置信网络的极化SAR图像分类方法。方法 首先进行海量分类特征提取,获得极化类、辐射类、空间类和子孔径类四类特征构成的特征集;然后在特征集基础上选取样本并构建特征矢量,用以输入到深度置信网络模型之中;最后利用深度置信网络的方法对海量分类特征进行逐层学习抽象,获得有效的分类特征进行分类。结果 采用AIRSAR数据进行实验,分类结果精度达到91.06%。通过与经典Wishart监督分类、逻辑回归分类方法对比,表现了深度置信网络方法在特征学习方面的突出优势,验证了方法的适用性。结论 针对极化SAR图像海量特征的选取与利用,提出了一种新的分类方法,为极化SAR图像分类提供了一种新思路,为深度置信网络获得更广泛地应用进行有益的探索和尝试。     

用于秸秆燃料热值估计的图像分析系统设计

针对秸秆燃料送往循环流化床锅炉燃烧发电时,其热值无法在线估量,计量实效性低的问题,设计了一套用于秸秆燃料热值估计的图像分析系统。该系统由工业摄像机、图像分析主机、服务器和工业互联通信网络总线组成。系统通过工业摄像机在秸秆燃料进入锅炉前进行图像采集,并将采集到的图像通过高速差分信号传送给图像分析主机,主机采用改进的U-Net深度学习网络对图像进行分割。得到的分类结果结合从服务器读取的秸秆燃料的成分组成和组分的热值,加之实时返回的秸秆燃料含水率等参数,通过热值计算公式实时计算出燃料热值。测试结果表明,基于改进U-Net深度学习网络的图像分割算法分割效果较好,平均精度(mean Average Precision)达到0.86,平均重合度(mean Intersection over Union)达到0.68,可以满足燃料热值的在线估量要求。     

基于DBN深度学习的期货市场价格预测建模与决策

深度学习通过学习深层非线性网络结构即可实现复杂函数的逼近,可以从大量无标注样本集中学习数据集的本质特征。而深度信念网络(DBN)是由多层随机隐变量组成的贝叶斯概率生成模型,可以作为深度神经网络的预训练环节,为该网络提供初始权重。基于该模型的一个高效学习算法不仅解决了模型训练速度慢的问题,还能产生非常好的参数初始值,极大地提升了模型的建模能力。金融市场是一个多变量非线性系统,通过运用DBN模型进行分析预测可以很好地解决其他预测方法初始权重难以确定的问题。文中以原油期货市场价格预测为例,说明了运用DBN模型进行预测和决策的可行性及有效性。     

基于WiFi的分布式监视场景拼接系统

随着数字化信息技术的不断发展,监视系统已经成为各行业领域中的重要应用.随着WiFi等无线技术的发展,实现了视频数据的无线传输,因其特有的便捷性将传统的有线监视系统取而代之.图像拼接是目前图像处理的一项热门技术,将两幅或者多幅具有重叠区域的图像拼接成一幅无缝隙高分辨率的图像.本论文结合WiFi无线技术和图像拼接技术的优势,提出了基于WiFi的分布式监视场景拼接系统,多个客户端采集的图像通过WiFi无线网络传输到服务器,服务器对传输过来的图像采用SIFT算法和RANSAC算法完成拼接,最终实现了宽场景监视.实验结果表明该系统可以有效地实现监视场景拼接.     

结合多分支结构和U-net的低照度图像增强

随着夜景拍摄技术的提高,低照度图像增强成为计算机视觉领域一个新的热点。但是由于光照不足、逆光、聚焦失败等因素的影响会导致光照强度不足,导致图像亮度和对比度过低。为了更好地处理低光照图像,提出了一种基于多分支结构和U-net结合的低照度图像增强算法。利用深度残差网络将图片不同层次的特征提取出来进行交叉合并。将得到的图像通过不同深度和结构的U-net进行增强。将U-net增强后的图像进行融合,最终得到了增强后的低照度图像。通过大量的实验表明,运用深度残差网络和U-net,可以更好地进行特征提取,低照度图像增强的效果也更好,很大程度上优于现有的技术。提出的方法不仅在视觉上提高了亮度和对比度,色彩更真实,更加符合人眼视觉系统特性,而且PSNR、SSIM等七项客观图像质量指标在几种算法中都是最优的。