结合迁移学习的轻量级指纹分类模型

目的 目前的指纹分类模型存在操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、无法充分利用指纹特征信息等问题,而进行快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中至关重要。方法 传统的机器学习方法大多假设已标注数据与未标注数据的分布是相同的,而迁移学习允许源空间、任务空间在测试集和训练集中的分布是不同的,并且迁移学习仅专注目标任务的训练,使得网络模型根据需求更具个性化。因此,本文提出一种基于迁移学习的轻量级指纹分类模型。该模型结合迁移学习,首先采用梯度估计的方法求取指纹图像的方向场图并且做增强处理;然后将扩展的指纹方向场图数据集用于本文提出的轻量级Finger-SqueezeNet的预训练,使其达到一定的分类效果,从而初步实现网络模型参数的调整;最后保留预训练模型部分的网络参数不变,使用指纹图像数据集NIST-DB4对Finger-SqueezeNet网络进行参数微调（fine tuning）。结果 在使用相同的指纹数据集在本文提出的纯网络模型进行分类训练后发现,未采用迁移学习方法对网络模型进行预训练得到的平均分类结果为93%,而通过预训练后的网络模型可以达到98.45%,最终采用单枚指纹测试的方法得到的测试结果达到95.73%。对比同种类型的方法以及验证标准后可知,本文的指纹分类模型在大幅度减少网络参数的同时仍能达到较高的准确率。结论 采用指纹类内迁移学习方法和轻量级神经网络相结合进行分类,适当利用了指纹特征信息,而且有望使指纹分类模型拓展到移动端。     

基于Zedboard的视觉导航除草机器人控制系统设计

现阶段水田除草大部分采用农药喷洒方式,这样会对环境造成污染。详细讨论了水田除草机器人控制系统的分析设计及实现过程,该系统采用Zedboard为控制核心,上位机通过ZigBee向机器人发送指令,驱动电机完成指定动作。重点研究设计了人机交互界面及视频远程监控。实验效果表明,该控制系统具有良好的动态响应特性,稳定性强。     

基于DSP平台的排爆机械臂控制系统设计

针对具有危险的特种环境,设计一个可以代替人工作业的排爆机器人控制系统。该系统以DSP为中央处理核心,用6个伺服电机配合铝制合金搭建机械臂硬件结构,利用DSP增强型PWM模块驱动伺服电机,上位机采用PC机进行控制。实现了串口测试软件向SCI模块发送指令的功能,从而控制机械臂,仿生模仿人手的各类运动。实验结果表明:控制系统精度高,调节快,该机械臂有强的承重能力,能准确握紧危险品并放于隔离箱中。     

实时自适应的立体匹配网络算法

立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络（CNN）方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络（Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet）,在网络中嵌入无监督损失模块和残差细分模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。      

基于LM3S8962的静脉输液滴速控制系统

提出了一个基于ARM CortexTM-M3内核微控制器LM3S8962的静脉输液滴速控制系统;在简要介绍系统结构的基础上,重点阐述了由光电传感器和斯密特触发器构成的滴速反馈环节,根据物理光学理论和示波器波形指出在检测到液滴落下时,光电传感器会输出双波峰形信号,并针对系统中的非线性与延迟等问题设计了合适的控制算法,实验结果表明了该方案的控制性能优异。     

基于JTAG的TMS320VC33外部FLASH在系统编程与并行自举引导技术

在由TI公司TMS320VC33构成的DSP应用系统中,为了充分发挥DSP外部扩展的存储器资源的效能,介绍了通过JTAG口对DSP外部FLASH存储器实现在系统编程的方法。同时给出了示例源程序,并讨论2种不同的DSP系统上电复位实现并行自举引导的实用方法。2种方案具有较大的灵活性和实用性,经过多次试验均在车内通信系统用户板上得以验证。     

使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题

在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如 Fisherface 和 Eigenface 等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集,应用稀疏理论进行加权积分融合,分两步进行识别的方法,并在 ORL 和 FERET 人脸数据库做了对比实验。实验结果表明,该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好,并具有一定的鲁棒性。     

级联优化CNN的手指静脉图像质量评估

目的 针对手动设计的手指静脉质量特征计算过程复杂、鲁棒性差、表达效果不理想等问题,提出了基于级联优化CNN（卷积神经网络）进行多特征融合的手指静脉质量评估方法。方法 以半自动化方式对手指静脉公开数据库MMCBNU_6000进行质量标注并用R-SMOTE（radom-synthetic minority over-sampling technique）算法平衡类别;将深度学习中的CNN结构应用到手指静脉质量评估并研究了不同的网络深度对表征手指静脉质量的影响;受到传统方法中将二值图像和灰度图像结合进行质量评估的启发,设计了两种融合灰度图像和二值图像的质量特征的模型：多通道CNN（MC-CNN）和级联优化CNN（CF-CNN）,MC-CNN在训练和测试时均需要同时输入二值图像和灰度图像,CF-CNN在训练时分阶段输入二值图像和灰度图像,测试时只需输入灰度图像。结果 本文设计的3种简单CNN结构（CNN-K,K=3,4,5）在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率分别为93.31%、93.94%、85.63%,以灰度图像和二值图像分别作为CNN-4的输入在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率对应为93.94%、91.92%,MC-CNN和CF-CNN在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率分别为91.44%、94.62%,此外,与现有的其他算法相比,CF-CNN在MMCBNU_6000数据库上对高质量测试图像、低质量测试图像、整体测试集图像的分类正确率均最高。结论 实验结果表明,基于CF-CNN学习到的融合质量特征比现有的手工特征和基于单一静脉形式学习到的特征表达效果更好,可以有效地对手指静脉图像进行高、低质量的区分。     

基于改进的3D U-Net骨盆CT影像多类分割

骨盆CT影像精确分割是骨盆骨疾病的临床诊断和手术规划中非常重要的环节。针对目前2D骨盆分割方法对三维医学影像进行切片处理时损失空间信息的问题,提出了改进3D U-Net网络实现对骨盆CT影像3D自动分割。实验数据为公开数据集CTPelvic1K共1 184名患者骨盆CT影像,其中包含骶骨、左髋骨、右髋骨和腰椎四个部位标签。以3D U-Net骨干网络为基础,结合自注意力机制提出3D多类分割模型3D Trans U-Net,并使用迁移学习训练3D U-Net、V-Net、Attention U-Net作为对照实验。实验结果表明：3D Trans U-Net在测试集上整个骨盆区域、骶骨、左髋骨、右髋骨、腰椎Dice系数分别达到97.99%,96.70%,97.96%,97.95%,96.89%;Dice系数、豪斯多夫距离等评价指标均优于现有经典网络3D U-Net、V-Net、Attention U-Net。因此,改进的3D Trans U-Net对骨盆不同部位具有较好的分割效果,为精准医治骨盆骨疾病提供了一条有效的技术途径。     

轻量化多特征融合的指纹分类算法研究

快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中是加速目标指纹查找的关键技术。目前,指纹分类算法存在复杂度高、操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、且无法充分利用指纹特征信息等问题。神经网络深层提取的特征更加关键,也更有代表性,但忽略了部分浅层信息。针对指纹分类存在的问题,本文提出一种轻量化多特征融合的指纹分类算法。该算法设计了轻量化Finger-SqueezeNet来训练指纹图像,采用查表法求得指纹的细化图之后,利用改进的分布求和梯度法求取相应细化图的感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)图像;将指纹ROI图像输入网络深层与提取的特征图进行特征融合,使得深层网络也能获得浅层中纹线准确的走向信息,从而增强网络对于纹型的敏感度;采用Maxout激活函数对网络提取的特征进行激活。实验结果表明,本文算法不仅减少了训练参数量,而且通过指纹ROI图像补偿深层特征图,更加充分利用了指纹的纹型信息,轻量化算法也可为指纹分类模型拓展到移动端提供理论支撑。