基于CA-ResNet50的轮胎激光散斑图的分类研究

针对轮胎激光散斑图识别精度低的问题，本文提出了一种新的轮胎激光散斑图分类网络(CA-ResNet50)。首先选用ResNet50为基础的残差网络，改变传统ResNet50网络模型中的残差块结构，最大程度发挥批标准化的作用；再引入轻量级的卷积注意力模块，增强网络模型对轮胎缺陷的特征提取能力；然后，用LeakyRelu激活函数代替Relu激活函数，解决神经元的“失活”问题；最后，对训练数据集进行扩展，以克服训练中数据量不足和网络模型拟合过度的问题。将本文中提出的CA-ResNet50与当前常用的分类网络模型在相同的数据集上进行对比，实验结果证明本文所提网络模型对轮胎激光散斑图的测试精度高于其他网络，识别精度可达到99.7%。     

基于无监督学习的单人多姿态图像生成方法

针对目前视觉监控领域中采集到的人物数据样本量少和特征单一的问题,提出了一种具有高视觉感知约束的双向生成对抗网络生成期望人物姿态图像的方法。采用给定人物的单个图像和期望姿态的二维骨架作为双向生成对抗网络的输入,生成具有该目标人物期望姿态的图像。将生成的期望姿态图像反映射回原始姿态图像,利用少量的图像以无监督学习方式进行学习,生成该人物期望姿态的高质量图像。提出的方法在DeepFashion公开数据集上进行了实验,结果表明,采用文中提出的方法生成的图像结构相似度(SSIM)比以往的方法提高了0.28,有效的提升了基于无监督学习的单人多姿态人物图像生成的质量。     

融合特征编码的面部表情编辑技术

为解决当前连续面部表情生成模型易在表情密集区域产生伪影、表情控制能力较弱等问题,该文对GANimation模型进行了研究改进,提高对表情肌肉运动单元AU控制的准确度。在生成器的编码和解码特征层之间引入多尺度特征融合(MFF)模块,以长跳跃连接的方式将得到的融合特征用于图像解码。在生成器的解码部分中加入一层逆卷积,便于MFF模块添加,更加高效合理。在自制的数据集上与原网络进行对比实验,表情合成的准确度和生成的图像质量分别提高了1.28和2.52,验证了该算法在生成图像没有模糊和伪影存在的情况下,面部表情编辑能力得到加强。     

面向类内差距表情的深度学习识别

目的 为解决真实环境中由类内差距引起的面部表情识别率低及室内外复杂环境对类内差距较大的面部表情识别难度大等问题,提出一种利用生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）识别面部表情的方法。方法 在GAN生成对抗的思想下,构建一种IC-GAN（intra-class gap GAN）网络结构,使用卷积组建编码器、解码器对自制混合表情图像进行更深层次的特征提取,使用基于动量的Adam（adaptive moment estimation）优化算法进行网络权重更新,重点针对真实环境面部表情识别过程中的类内差距较大的表情进行识别,使其更好地适应类内差异较大的任务。结果 基于Pytorch环境,在自制的面部表情数据集上进行训练,在面部表情验证集上进行测试,并与深度置信网络（deep belief network,DBN）和GoogLeNet网络进行对比实验,最终IC-GAN网络的识别结果比DBN网络和GoogLeNet网络分别提高11%和8.3%。结论 实验验证了IC-GAN在类内差距较大的面部表情识别中的精度,降低了面部表情在类内差距较大情况下的误识率,提高了系统鲁棒性,为面部表情的生成工作打下了坚实的基础。     

基于神经批采样的轮胎X光图像异常检测研究

轮胎缺陷检测对轮胎定级有重要参考意义，研究高性能的轮胎异常检测方法尤为重要。本文以强化学习算法为基础，提出一个以损失值异常变化作为判断异常特征的图像自动分类算法。该方法首先通过大量的正向样本输入来降低数据在经过梯度更新之后的损失值，从而与少量异常样本输入时的损失值形成明显差异，再引入神经批采样器，放大异常样本与正向样本之间的损失轮廓差异并为空间变分编码器提供训练批次，然后将训练结果作为异常分类器的输入，最后完成异常检测的分类与定位工作，经过对比研究发现本文提出的异常检测算法在轮胎缺陷样本集上性能明显优于其他传统图像异常检测方法。     

基于过滤机制筛选信息的多智能体策略方法

多智能体系统在进行协作或竞争时,会面临联合信息空间扩大、智能体间信息提取效率降低的问题.对此,采用增加过滤机制来筛选信息的多智能体强化学习策略方法(FMAC),以增强智能体间信息交流能力.该方法通过找到彼此相关联的智能体,根据相关性计算智能体的信息贡献,过滤掉无关智能体信息,从而实现在合作、竞争或者混合环境下智能体间有效的沟通.与此同时,采用集中训练分散执行的方式解决环境的非平稳性问题.通过对比算法进行实验,结果表明改进算法提高了策略迭代效率以及泛化能力,并且智能体数量增多时仍可保持稳定的效果,有助于将多智能体强化学习应用到更广泛的领域.     

基于量化信息的无线传感器网络多声源定位研究

针对量化定位大都集中在单源定位问题,该文研究了基于无线传感器网络的量化多声源定位方法。首先针对超声源的传播特性提出了对数量化策略,节点根据量化策略和测量值计算量化信息,并将量化信息传输给基站;然后基站根据提出的基于可能性C均值聚类算法的多源定位方法估计声源的位置。通过在不同参数下的仿真验证所提算法的有效性,仿真结果表明:该算法能够较精确地估计多声源的位置,且对丢包率具有一定的鲁棒性。     

生成对抗网络 GAN 的发展与最新应用

近年来,生成式对抗网络(generative adversarial nets, GAN)迅速发展,已经成为当前机器学习领域的主要研究方向之一。GAN来源于零和博弈的思想,其生成器和鉴别器对抗学习,获取给定样本的数据分布,生成新的样本数据。对GAN模型在图片生成、异常样本检测和定位、文字生成图片以及图片超分辨率等多方面进行了大量的调查研究,并在这些GAN的应用所取得的实质性进展进行了系统的阐述。对GAN的提出背景与研究意义、理论模型与改进结构,以及其主要应用领域进行了总结。通过对GAN在各方面的应用分析,对GAN的不足以及未来发展方向进行综述。     

基于改进的LSTM的药品温湿度预测方法

针对医药冷链系统中药品温湿度数据不易诊断的问题,提出一种改进的长短期记忆(LSTM)预测药品温湿度的方法。首先通过插值扩充算法扩充湿度数据集,接着提出一种内含多个LSTM细胞元的LSTM结构,代替传统的迭代预测,随后通过Adam优化算法调整网络参数和改变网络层数降低预测误差,实现对药品温湿度的提前预判。最后在药店冷藏柜中采集到的药品温湿度数据集上进行测试,均方误差(MSE)为0. 036 9。与传统的BP神经网络预测方法和高斯过程混合模型预测方法对比,改进的LSTM药品温湿度预测方法预测更准确。     

基于改进Inception V4的面部表情识别算法的研究

面部表情识别是地铁、火车站、机场等复杂环境中安检监控的重要任务,通过识别监控图像中行人的面部表情可以筛选出可疑分子。针对因监控图像模糊和面部表情拍摄不全而引起的识别准确率低等问题,提出一种改进的InceptionV4面部表情识别算法,改进InceptionV4的网络结构,使其更好地适应面部表情识别任务。基于深度学习中的Tensorflow平台对面部表情类数据进行训练,在面部表情验证集上进行测试,在输入图像为299×299时,识别准确率高达97.9%,改进后的算法在保证识别精度的同时,降低表情在类内差距较大、图像模糊和面部表情拍摄不全情况下的误识率,提高系统鲁棒性。