基于度量学习的行人检测算法

针对拥挤场景下行人漏检率较高的问题,设计了新的类平衡策略.其次,采用度量学习方法改进目前的行人语义提取效果,并设计了新的距离度量方法.最后,结合提取的行人语义信息设计了新的非极大值抑制算法.在行人检测数据集CityPersons和CrowdHuman上,与目前的行人检测器进行对比,效果优于目前最优无锚框的行人检测器,同时也证明了度量学习方法在行人检测中的有效性.     

一种迁移学习和可变形卷积深度学习的蝴蝶检测算法

针对自然生态蝴蝶多种特征检测的实际需求,以及生态环境下蝴蝶检测效率低、精度差问题,本文提出了一种基于迁移学习和可变形卷积深度神经网络的蝴蝶检测算法（Transfer learning and deformable convolution deep learning network,TDDNET）.该算法首先使用可变形卷积模型重建ResNet-101卷积层,强化特征提取网络对蝴蝶特征的学习,并以此结合区域建议网络（Region proposal network,RPN）构建二分类蝴蝶检测网络,以下简称DNET-base;然后在DNET-base的模型上,构建RPN网络来指导可变形的敏感位置兴趣区域池化层,以便获得多尺度目标的评分特征图和更准确的位置,再由弱化非极大值抑制（Soft non-maximum suppression,Soft-NMS）精准分类形成TDDNET模型.随后通过模型迁移,将DNET-base训练参数迁移至TDDNET,有效降低数据分布不均造成的训练困难与检测性能差的影响,再由Fine-tuning方式快速训练TDDNET多分类网络,最终实现了对蝴蝶的精确检测.所提算法在854张蝴蝶测试集上对蝴蝶检测结果的mAP0.5为0.9414、mAP0.7为0.9235、检出率DR为0.9082以及分类准确率ACC为0.9370,均高于在同等硬件配置环境下的对比算法.对比实验表明,所提算法对生态照蝴蝶可实现较高精度的检测.     

基于深度度量学习的电机故障诊断

深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果,由于电机结构的复杂性,其信号表现出的非平稳、非线性和复杂多样等特点,使得传统分类方法中的Softmax分类器+交叉熵损失函数对电机故障诊断力不从心。根据电机信号非平稳、数据量大等特点,结合短时傅里叶变换(STFT)与深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法和Triplet Loss三元组思想,提出了深度度量学习电机故障诊断方法。该方法能将电机故障信号转换成时频谱图,同时构建CNN,将预处理后的样本用于CNN的训练,采用Triplet Loss作为损失函数度量故障数据高维特征间的距离,并结合标签有监督地微调整个网络,从而实现准确的电机故障诊断。实验表明该方法在处理复杂数据时能够度量特征在高维空间中的距离,高效完成故障诊断任务,弥补了交叉熵函数的不足。     

一种基于卷积神经网络深度学习的人体行为识别方法

为提高基于智能终端的人体行为识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络深度学习人体行为识别方法。该方法将原始数据进行简单处理,直接作为输入数据输入到卷积神经网络中,由卷积神经网络进行局部特征分析,得到特征输出项,直接输入到Softmax分类器中,可识别走路、跑步、上下楼梯、站立等5种动作。 对比实验结果表明,其对不同的实验者的识别率达到84.8%,证明了该方法的有效性。     

结合深度度量学习的血缘关系识别

目的 人脸图像分析是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一,基于人脸图像的血缘关系识别是对给定的一对或一组人脸图像,判断其是否存在某种血缘关系。人脸血缘关系识别不仅在生物特征识别领域有着重要研究价值,而且在社交媒体挖掘、失散家庭成员寻找等社会生活领域中有重要的应用价值。针对当前大多数算法都是基于传统机器学习方法,提出一种采用深度度量学习进行人脸图像血缘关系研究的新方法。方法 目前深度学习算法能很好地理解单张人脸图像,但是多个主体间的关系探究仍然是计算机视觉领域富有挑战性的问题之一。为此,提出一种基于深度度量学习的父母与子女的血缘关系识别方法。首先使用超过5 000 000张人脸图像的样本集训练一个深度卷积神经网络FaceCNN并提取父母与子女的人脸图像深度特征,之后引入判别性度量学习方法,使得具有血缘关系的特征尽可能地靠近,反之则尽可能地远离。然后对特征进行分层非线性变换使其具有更强判别特性。最后根据余弦相似度分别计算父亲、母亲和孩子的相似度并利用相似概率值得到双亲和孩子的综合相似度得分。结果 算法在TSKinFace数据集上验证了FaceCNN提取特征与深度度量学习结合进行血缘关系识别的有效性,最终在该数据集上父母与儿子和女儿的血缘关系识别准确率分别达到87.71%和89.18%,同时算法在进行血缘度量学习和双亲相似度计算仅需要3.616 s。结论 提出的血缘关系识别方法,充分利用深度学习网络良好的表征和学习能力,不仅耗时少,而且有效地提高了识别准确率。     

一种基于距离度量的自适应粒子群优化算法

惯性权值对粒子群优化((Particle Swarm Optimization,PSO)算法的性能起着重要作用。基本的PSO算法未考虑各粒子的差异而在一次迭代中所有粒子采用固定的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最优解的差异,提出了一种基于距离度量的自适应PSO算法DMAPSO(DistancE Measurement-based Adaptive PSO)。算法采用欧式距离计算粒子与已知全局最优粒子的差异,然后根据差异自适应调整各粒子的·贯r}权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,结果表明,对于连续函数优化问题,提出的DMAPSO算法优于经典PSO算法,DMAPSO收敛到最优解的迭代次数比PsO平均减少了约60%.     

基于特征分段度量方法的少样本学习

已有的基于度量方法的少样本学习直接在元学习框架下优化模型以在少样本任务上获得好的表现,但这种直接通过元学习策略训练得到的特征表示传递性较弱,从而限制了度量方法的分类能力。针对该问题提出一种新的模型结构,包括特征映射模块和分段度量模块。在基类数据上预先训练分类器并迁移到元学习的特征提取模块;在元学习阶段,对提取到的特征分多段进行余弦相似度的计算,以预测类别。实验在mini-imagenet数据集的5-way 1-shot和5-way 5-shot情况下分别达到64.33%和80.11%的准确率,在复杂场景下具有更好的识别效果。     

基于深度学习和度量学习的行人再识别算法

摄像机拍摄同一个行人受到光照、行为姿态等因素的影响,导致其外观出现明显的差别,为行人再识别研究带来一定的挑战.依托深度及度量学习提出行人再识别方法.基于深度学习对图像进行去雾处理,通过局部最大特征及距离度量学习完成特征提取以及距离计算.根据实验发现,所使用的行人再识别算法非常有效,具有较高的识别率和匹配率.     

元学习研究综述

深度学习在大量领域取得优异成果,但仍然存在着鲁棒性和泛化性较差、难以学习和适应未观测任务、极其依赖大规模数据等问题.近两年元学习在深度学习上的发展,为解决上述问题提供了新的视野.元学习是一种模仿生物利用先前已有的知识,从而快速学习新的未见事物能力的一种学习定式.元学习的目标是利用已学习的信息,快速适应未学习的新任务.这...     

基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测

为了解决小批量、多品种工业产品的表面质量检测问题,提出一种基于改进深度度量学习的缺陷检测算法.该算法对VGG16网络模型做改进,更有利于原始图像的隐空间映射.针对产品表面缺陷检测的任务,提出条件三元组损失函数以加强神经网络的拟合能力.同时,在隐空间中进行缺陷判定时,抛弃原始度量学习中基于KNN算法的归类方法,提出基于高...     

空洞卷积的多尺度语义分割网络

计算机硬件的发展极大程度地促进了计算机视觉的发展,卷积神经网络在语义分割中取得了令人瞩目的成就,但多卷积层叠加难免造成图像中目标边界信息的丢失。为了尽可能保留边界信息,提高图像分割精度,提出一种多尺度空洞卷积神经网络模型。该模型利用多尺度池化适应图像中不同尺度目标,并利用空洞卷积学习目标特征,在更加准确识别目标的同时,提高目标边界的识别精度,在ISPRS Vaihingen数据集上的实验结果表明,提出的多尺度空洞卷积神经网络对于目标边界的拟合结果较为理想。     

基于卷积神经网络的烟瘾渴求脑电分类

脑电信号分类问题是脑-机接口应用中的重点,而脑电信号分类的关键问题是如何寻找合适的特征.目前虽然有支持向量机、浅层神经网络等方法可以对脑电信号有效的分类,但是这些方法大都需要大量先验知识寻找数据的特征.由于脑电信号容易受到噪声干扰,尤其是在烟瘾渴求这种高级认知过程中,不同被试个体间具有很大差异,很难找到具有代表性的有效特征,脑电分类的准确率很难提高.为解决以上问题,本文采用一种基于卷积神经网络的方法对烟瘾患者在不同烟瘾渴求状态下的脑电信号的进行分类,与传统分类方法比,卷积神经网络不需要手动提取特征,能够直接训练原始的脑电信号数据,可以满足在实时反馈的烟瘾治疗过程对获取分类结果的快速需求.     

基于跨模态深度度量学习的甲骨文字识别

甲骨文字图像可以分为拓片甲骨文字与临摹甲骨文字两类. 拓片甲骨文字图像是从龟甲、兽骨等载体上获取的原始拓片图像, 临摹甲骨文字图像是经过专家手工书写得到的高清图像. 拓片甲骨文字样本难以获得, 而临摹文字样本相对容易获得. 为了提高拓片甲骨文字识别的性能, 本文提出一种基于跨模态深度度量学习的甲骨文字识别方法, 通过对临摹甲骨文字和拓片甲骨文字进行共享特征空间建模和最近邻分类, 实现了拓片甲骨文字的跨模态识别. 实验结果表明, 在拓片甲骨文字识别任务上, 本文提出的跨模态学习方法比单模态方法有明显的提升, 同时对新类别拓片甲骨文字也能增量识别.     

改进的基于深度卷积网的图像匹配算法

鉴于图像匹配中单一特征难以获得理想效果的问题,提出一种改进的基于深度卷积网的图像匹配算法.首先对卷积层作展开,利用BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)高效地计算矩阵乘法,从而提高了算法运行速度;然后通过基于POEM (Pattern of Oriented Edge Magnitudes)特征的匹配点筛选方法,去除部分误匹配点,增强了基础矩阵的鲁棒性.实际图像的实验验证了改进算法的准确性和实时性,对于重复纹理及旋转图像的匹配效果显著.     

基于GPU的连续卷积算法

介绍了目前最新的图形处理器（GPu）编程模型,以数字信号处理中最常用的卷积计算为例,分析了常规卷积算法的计算量和快速卷积算法的使用局限性,并在此基础上提出了基于GPU的分段卷积算法实现,通过与当前主流CPU平台进行实测对比,通过性能对比分析,探讨GPU编程技术应用在数字信号处理领域中的优势,及需要注意的主要问题。     

基于图卷积网络的运动想象识别

运动想象识别将大脑的神经活动信号转为编码输出以实现意念控制,是脑机接口的一个重要研究方向.近年来深度学习算法的应用进一步提高了运动想象识别的准确率,但是当前基于深度学习的运动想象分析都将多路脑电信号作为二维矩阵信号,忽视了不同节点的空间关联信息.为了解决这个问题,将图卷积网络算法应用到运动想象分类中,通过多个节点脑电信...     

一种并行不对称空洞卷积模块

构建卷积神经网络要耗费大量的人力资源,且训练过程中需要消耗大量的算力资源.利用空洞卷积代替卷积神经网络中的池化操作,能有效增加感受野,降低运算复杂度,但是空洞卷积会带来空间层次和信息连续性的丢失.本文提出了一种并行不对称空洞卷积模块,该模块能够补全空洞卷积所丢失的信息,可以嵌入到现有的卷积神经网络中,代替3×3卷积进行...