基于机器视觉的零件加工瑕疵图像识别算法

由于传统瑕疵图像识别算法存在识别时间长、准确率较低的问题,研究基于机器视觉的零件加工瑕疵图像识别算法。使用最小误差法分割图像阈值,获取并处理瑕疵零件图像;提取瑕疵图像的全局特征与局部特征,经多维向量特征值排序后得到零件加工瑕疵的最终特征;利用形态学细化法提取图像边缘轮廓,结合机器视觉细化边缘像素,实现瑕疵图像识别。测试结果表明:使用机器视觉识别零件加工瑕疵图像算法,当图像数量增加到1000张时,图像识别平均所用时间为78.3 s,平均准确率则为95.817%,可以提高零件加工瑕疵图像识别的准确率。     

基于人工智能的三维多媒体视觉图像识别研究

为解决传统图像识别方法在实际应用中对三维多媒体视觉图像正确识别个数较少,无法满足高精度识别需要问题,开展基于人工智能的三维多媒体视觉图像识别研究。提取三维多媒体视觉图像特征,识别图像变化特征,基于人工智能完成图像特征识别。通过实验进一步证明,设计的识别方法与传统识别方法相比,有效提高了对图像的正确识别率,实现对三维多媒体视觉图像的高精度识别。     

基于卷积神经网络的图像识别方法

为了提高图像识别的全面性及准确性,研究了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的图像识别方法。该方法利用萤火虫算法获取分割阈值,实现图像目标和背景的分割;利用灰度共生矩阵和基于加速分割测试的特征（Features From Accelerated Segment Test,FAST）算法提取图像纹理和角点特征;以特征为输入,利用卷积神经网络实现目标类别识别。测试结果表明,设计的基于CNN的识别方法的F1分数为最大值,均在0.8以上,能够更全面、更准确地识别图像中的目标类型。     

基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型

针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络（CNN）框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN结构融合局部判别性特征和图像全局纹理特征,从而利用局部判别性特征和图像全局纹理特征的交互关系提升CNN学习中级表征的能力。实验结果表明,所提出的模型在航运图像数据集上的识别准确率达到91.8%,相较于目前的C3D模型提高了7.2个百分点,相较于判别滤波器组卷积神经网络（DFL-CNN）模型提高了0.6个百分点。可见所提模型能够准确判断船舶的状态,可以有效应用于航运监控项目。     

结合面料属性和触觉感测的织物识别

目的 织物识别是提高纺织业竞争力的重要计算机辅助技术。与通用图像相比,织物图像通常只在纹理和形状特征方面呈现细微差异。目前常见的织物识别算法仅考虑图像特征,未结合织物面料的视觉和触觉特征,不能反映出织物本身面料属性,导致识别准确率较低。本文以常见服用织物为例,针对目前常见织物面料识别准确率不高的问题,提出一种结合面料属性和触觉感测的织物图像识别算法。方法 针对输入的织物样本,建立织物图像的几何测量方法,量化分析影响织物面料属性的3个关键因素,即恢复性、拉伸性和弯曲性,并进行面料属性的参数化建模,得到面料属性的几何度量。通过传感器设置对织物进行触感测量,采用卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）提取测量后的织物触感图像的底层特征。将面料属性几何度量与提取的底层特征进行匹配,通过CNN训练得到织物面料识别模型,学习织物面料属性的不同参数,实现织物面料的识别并输出识别结果。结果 在构建的常见服用织物样本上验证了本文方法,与同任务的方法比较,本文方法识别率更高,平均识别率达到89.5%。结论 提出了一种基于面料属性和触觉感测的织物图像识别方法,能准确识别常用的服装织物面料,有效提高了织物识别的准确率,能较好地满足实际应用需求。     

基于CNN-GRNN模型的图像识别

卷积神经网络(CNN)模型在图像识别中取得了良好的效果,但其识别精度还有进一步提升的空间。为此,设计一种新的图像识别模型CNN-GRNN。利用CNN提取样本图像中的多层次特征信息,将广义回归神经网络代替反向传播神经网络,以提高分类器的泛化能力和鲁棒性,通过均方差和降梯度法训练模型。基于COIL-100和手势库的实验结果表明,与灰度共生矩阵、HU距方法、CNN和CNN-SVM模型相比,CNN-GRNN的识别率分别提升了42.2%,13.43%,3.99%和1.86%,并具有较好的实时性。     

CNN和Transformer在细粒度图像识别中的应用综述

细粒度图像识别旨在从类别图像中辨别子类别。由于图像间只有细微差异,这使得识别任务具有挑战性。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的方法定位局部和表示特征的能力越来越强,其中以卷积神经网络（CNN）和Transformer为基础的各类算法大大提高了细粒度图像识别精度,细粒度图像领域得到了显著发展。为了整理两类方法在细粒度图像识别领域的发展历程,对该领域近年来只运用类别标签的方法进行了综述。介绍了细粒度图像识别的概念,详细阐述了主流细粒度图像数据集;介绍了基于CNN和Transformer的细粒度图像识别方法及其性能;最后,总结了细粒度图像识别未来的研究方向。     

基于视觉描述符的图像大数据分类算法仿真

图像大数据化是不可阻挡的科技进程,但随着图像数量的增多,传统分类算法在图像识别与分类上具有一定的局限性。为解决大数据图像分类的精确度低下的问题,提出一种融合图像视觉描述符与图像初级特征的分类算法。首先利用迁移学习的优势,从VGG18的最大池化层提取图像的初级特征;然后加个图像预处理,采用“82圆型LBP算子”与“化Canny算子”分别提取同质纹理描述符与边缘直方描述符;最后将图像基础特征与视觉描述符相融合构建基于支持向量机的图像识别分类模型(DES-SVM)。仿真结果表明,经图像视觉描述符与图像初级特征相融合的建模方式,有效的提高了图像分类的精确度,较传统SVM模型相比,DES-SVM模型在UKB图像库与ZBD图像库上准确率、召回率与F指标分别提高了7.85%、8.42%和8.13%。构建的DES-SVM图像识别分类模型通过视觉描述符提取的方式有效的提升了模型的性能。     

一种面向识别的无监督特征学习算法

特征抽取是图像识别的关键环节,准确的特征表达能够产生更准确的分类效果。采用软阈值编码器和正交匹配追踪(OMP)算法正交化视觉词典的方法,以提高单级计算结构的识别率,并进一步构造两级计算结构,获取图像更准确的特征,以提高图像的识别率。实验表明,采用软阈值编码器和OMP算法能提高单级计算结构提取特征的能力,提高大样本数据集中图像的识别率。两级计算结构能够提高自选数据集中图像的识别率。采用OMP算法能提高VOC2012数据中图像的识别率。在自选数据集上,两级计算结构优于单级计算结构,与NIN结构相比表现出优势,与卷积神经网络CNN相当,说明两级计算结构在自选数据集上有很好的适应性。     

基于卷积神经网络中层特征学习的交通标志图像识别

为解决目前方法不能有效对交通标志进行检测定位,定位交通标志效率低下,存在误检漏检的问题,提出基于卷积神经网络中层特征学习的交通标志图像识别。计算图像的显著度并输出感兴趣区域;提取底层图像特征,构建优化目标函数并训练视觉词典,使用PCA方法提取交通标志图像特征并与视觉词典进行卷积,通过空间金字塔池化提取多层次特征;使用SoftMax分类器进行分类。结果表明：该方法的召回率为96%,准确率为97%,取得良好效果,小标志的召回率为94.5%,准确率为95.5%,有利于远距离交通标志识别,标志的平均定位时间为0.006 s,实时性强。     

基于FPGA的脑机接口实时系统

给出了以FPGA为核心,实现基于瞬态视觉诱发电位的脑机接口实时系统的方案。该方案包括脑电采集电路、基于FPGA的VGA视觉刺激器和FPGA开发板三部分。用FPGA取代计算机,作为脑机接口的控制和信息处理器。利用VHDL编程,在FPGA中实时处理采集的脑电信号,提取并识别瞬态视觉诱发电位信号,转换为控制命令,反馈给视觉刺激器。实验结果表明,本方案可以有效地实现脑机接口实时系统,并达到较高的正确率和通信速度。     

Morphology and autowave metric on CNN applied to bubble-debris classification

We present the initial results of cellular neural network (CNN)-based autowave metric to high-speed pattern recognition of gray-scale images. The approach is applied to a problem involving separation of metallic wear debris particles from air bubbles. This problem arises in an optical-based system for determination of mechanical wear. This paper focuses on distinguishing debris particles suspended in the oil flow from air bubbles and using the CNN technology to create an online fault monitoring system. The goal is to develop a classification system with an extremely low false alarm rate for misclassified bubbles. The CNN algorithm detects and classifies single bubbles and bubble groups using binary morphology and autowave metric. The debris particles are separated based on autowave distances computed between bubble models and the unknown objects. Initial experiments indicate that the proposed algorithm is robust and noise tolerant and when implemented on a CNN universal chip it provides a solution in real time.     

基于CNN与有限状态自动机的手写体大写金额识别

手写票据识别是模式识别中的研究难点之一,手写体风格多样、票据背景复杂等原因导致手写票据识别的准确率不高。大写金额作为票据中最重要的部分,对其进行准确识别是手写票据自动识别的关键。对基于分割的手写体大写金额识别及处理问题进行研究,提出一种基于卷积神经网络（CNN）与有限状态自动机的手写体大写金额识别方法。在利用过分割和组合过分割项得到单字符后使用CNN对其进行识别。通过对字符进行分类、定义各类字符之间的逻辑关系构造用于语法检查的有限状态自动机,通过语法自动机在识别结果中选择符合语法规则的字符串,并在路径搜索中利用语法自动机优化搜索性能。在此基础上,运用语法自动机对模糊字符进行预测,以纠正CNN的识别错误。实验结果表明,该方法在对大写金额单字符和文本行进行识别时准确率分别高达98.2%与96.6%。     

基于FPGA的CNN加速SoC系统设计

为提高目前硬件运行卷积神经网络(CNN)的速度和能效,针对主流CNN网络的卷积计算设计加速模块并在FPGA上实现用于加速CNN网络的SoC系统。硬件平台采用带有ARM处理器的ZCU102 FPGA开发板,系统采用处理器和加速器的结构进行设计。加速器负责卷积计算,采用分块技术并重组卷积计算循环次序,使片上缓存的数据复用率更高,减少系统与内存之间数据的传输。支持1×1到11×11的卷积核尺寸,硬件支持的激活函数为ReLU和Leaky ReLU。处理器负责控制并处理CNN网络的其它计算,使SoC系统具有通用性和灵活性。实验结果表明,在100 MHz的工作频率下,峰值计算性能可以达到42.13 GFLOPS,相比CPU和其它FPGA计算的性能有一定提升。     

A digital retina-like low-level vision processor

This correspondence presents the basic design and the simulation of a low level multilayer vision processor that emulates to some degree the functional behavior of a human retina. This retina-like multilayer processor is the lower part of an autonomous self-organized vision system, called Kydon, that could be used on visually impaired people with a damaged visual cerebral cortex. The Kydon vision system, however, is not presented in this paper. The retina-like processor consists of four major layers, where each of them is an array processor based on hexagonal, autonomous processing elements that perform a certain set of low level vision tasks, such as smoothing and light adaptation, edge detection, segmentation, line recognition and region-graph generation. At each layer, the array processor is a 2D array of k/spl times/m hexagonal identical autonomous cells that simultaneously execute certain low level vision tasks. Thus, the hardware design and the simulation at the transistor level of the processing elements (PEs) of the retina-like processor and its simulated functionality with illustrative examples are provided in this paper.     

基于CNN深度学习的径流预判方法及应用

为快速预判流量等级,将复杂洪水预报过程简化为径流预判任务,借鉴卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的应用思路,研究 CNN 径流预判模型搭建过程,深入分析样本处理、网络搭建、参数率定、性能测试、精度检验、知识训练等关键环节,提出基于 CNN 深度学习的径流预判方法。根据某水库 2008—2017 年的历史运行资料,构建其入库径流等级预测 CNN 模型实例,采用 61 362 个样本进行参数训练,17 532 个样本进行模型测试,8 766 个样本进行成果检验,预测准确率为 92.94%。研究结果表明,CNN 径流预判方法可作为防汛形势分析及会商决策的重要依据。     

Patch-based Segmentation of Latent Fingerprint Images Using Convolutional Neural Network

Latent fingerprint segmentation involves marking out all the foreground regions accurately in a latent fingerprint image, but due to poor quality images and complex background, segmentation of latent fingerprint images is one of the most difficult tasks in automatic latent fingerprint recognition systems. In this article, we propose a patch-based technique for segmentation of latent fingerprint images, which uses Convolutional Neural Network (CNN) to classify patches. CNN has recently shown impressive performance in the field of pattern recognition, classification, and object detection, which inspired us to use CNN for this complex task. We trained the CNN model using SGD to classify image patches into fingerprint and non-fingerprint classes followed by proposed false patch removal technique, which uses “majority of neighbors” to remove the isolated and miss-classified patches. Finally, based on the final class of patches, an ROI is constructed to mark out the foreground from the background of latent fingerprint images. We tested our model on IIIT-D latent fingerprint database and the experimental results show improvements in the overall accuracy compared to existing methods.     

基于卷积神经网络的军事图像分类

由于军事背景下战场上不同目标的相似度极高以及复杂情况下的分类识别率不高,传统视觉特征的分类精度已不能满足要求。针对含有特定军事目标的大规模图像分类问题构造了一种新的基于主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)白化的卷积神经网络结构,有效地降低数据间的相关性,加强学习能力,提高目标分类的准确率。利用大规模的军事图像数据集对该模型进行了识别精度评估,实验表明,与基于视觉特征的词袋模型以及经典的卷积神经网络分类算法相比,该算法对于军事目标的分类精度有明显提高。     

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。