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。     

寂静与噪声

日常生活中的声音突然中断时,这意外的寂静会使人产生一种特别凄惨的感觉.当情况紧张的时候,暴风雨前的寂静预示着天灾已经压顶,甚至会使受到呆若木鸡程度的惊吓.在一本叫做《大西洋》的小说中,说到一艘定期客轮行驶在大西洋中部,遇到了风雨交加的天气,当船上的发动机突然停止运转时,恐怖支配着船上乘客.当航船在夜间靠岸,关闭发动机时,船上的乘客常常会从梦中惊     

基于霍夫曼树SVM的监控视频清晰度评价

为提高视频监控系统中视频清晰度评价的准确性和系统运行效率,提出了结合提升小波变换和支持向量机(SVM)分类算法的图像清晰度评价算法.在研究了常用的SVM多类分类算法的基础上,提出了霍夫曼树SVM多类分类算法.进行了视频监控系统的仿真实验,结果表明,与普通二叉树SVM多类分类算法的效果相比,霍夫曼树SVM多类分类算法在系统的分类正确率及运行效率方面有明显提升.     

Ge2901降低人体皮肤粗糙度的研究

本介绍了用皮肤粗糙度测定仪评价Ｇｅ２９０１功效的方法。统计处理表明，Ｇｅ２９０１能显地降低人体面部皮肤的粗糙度（ｐ＜０．０１），是延缓人体皮肤衰老的有效新物质。