基于深度学习与泰勒展开的吸毒成瘾者识别

本文旨在利用深度学习方法通过面部图像以及抽象特征中的局部信息对吸毒成瘾者的成瘾程度和社区矫正时间进行识别。本文提出了一个基于泰勒展开式的神经网络模型,以深度残差网络作为主干网络,并嵌入泰勒特征图,使模型的训练时间减少、特征提取更加准确从而达到实时性的目标。实验过程中先对ResNet18进行预训练,再对嵌入的泰勒特征模式进行微调,网络末端通过全连接层与Softmax函数的组合进行分类,随机梯度下降的优化目标采用了交叉熵损失。此方法对于吸毒成瘾程度的识别准确度达到80.35％,对于社区矫正时间的识别准确率达到59.31%,该模型性能得到有效提升。     

基于主成分分析法和极限学习机的尿沉渣图像识别算法研究

针对尿沉渣中的有形成分进行检测和分析,提出结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)的识别和统计方法。该方法通过PCA对样本进行特征提取和降维后输入到ELM进行训练,根据训练得出的模型与未经PCA处理的样本训练的模型进行检测效果对比。实验结果表明,使用PCA处理后的样本训练得出的模型具有更高的识别准确度和稳定性,同时训练时间大幅减少。     

多尺度特征融合与极限学习机结合的交通标志识别

针对卷积神经网络只能使用相同尺寸图像和卷积核的网络进行特征提取,导致提取的特征不全面,在交通标志识别中因车载摄像头与交通标志的位置不断变化影响交通标志的识别精度等问题,提出了一种基于多尺度特征融合与极限学习机结合的交通标志识别方法。首先,将预训练适应3种不同尺寸图像的网络模型作为实验的初始模型;然后,融合3个网络模型构建多尺度卷积神经网络,将3个预训练网络的参数级联到融合模型的全连接层,对融合模型的全连接层进行训练,采用随机梯度下降算法更新网络参数;最后,将融合后的模型作为特征提取器提取特征,把提取到的多尺度特征送入极限学习机,实现交通标志识别。实验采用德国交通标志数据库(GTSRB)对算法性能进行测试,实验结果显示,多尺度特征融合与极限学习机结合的网络识别精度为99.23%,识别速度为46ms。相对于预训练的网络,网络的分类精度分别提高了2.35%,3.22%,3.74%。多尺度特征融合能够有效提取交通标志图像的特征信息,极限学习机可以提高分类精度和分类时间,该方法能满足交通标志识别的准确性和实时性的要求。     

基于残差神经网络的无人机射频信号识别

针对民用小型无人机对低空领域安全造成威胁及无人机视觉上识别难的问题,提出了一种无人机射频信号识别的方法,使用深度学习技术学习无人机与控制器之间的射频信号特征来识别无人机。首先将射频信号数据集中的无人机信号进行预处理操作,接着使用残差神经网络进行模型训练,最后使用训练好的网络模型对无人机信号进行识别验证。实验结果表明,该方法识别无人机是否存在的准确率达到99.8%,识别无人机型号的准确率达到91.1%,识别无人机运行模式的准确率达到70.3%,且该方法具备较强的鲁棒性和环境抗干扰能力,性能明显优于基准方法。     

面向非均衡类别的半监督辐射源识别方法

针对辐射源个体识别(SEI)中样本标签不完整和数据类别分布不平衡导致分类准确率下降的问题,该文提出了一种基于代价敏感学习和半监督生成式对抗网络(GAN)的特定辐射源分类方法。该方法通过半监督训练方式优化生成器和判别器的网络参数,并向残差网络中添加多尺度拓扑模块融合时域信号的多维分辨率特征,赋予生成样本额外标签从而直接利用判别器完成分类。同时设计代价敏感损失缓解优势样本导致的梯度传播失衡,改善分类器在类不平衡数据集上的识别性能。在4类失衡仿真数据集上的实验结果表明,存在40%无标记样本的情况下,该方法对于5个辐射源的平均识别率相比于交叉熵损失和焦点损失分别提高5.34%和2.69%,为解决数据标注缺失和类别分布不均条件下的特定辐射源识别问题提供了新思路。      

基于注意力机制的多任务汉语关键词识别

为了提高语音关键词识别的性能,在无自动语音识别的端到端关键词识别模型的基础上,使用了软注意力机制并结合多任务训练的方式对其进行了改进。改进后的基于注意力机制的关键词识别模型由四部分构成,关键词嵌入模块和声学模块使用软注意力来得到特征向量,判别器模块和分类器模块输入特征向量来进行关键词识别。实验结果表明,改进后模型的准确率分别比基线模型和传统的关键词检索方法高出37.3%和3.1%。     

一种对抗生成网络遥感建筑物变化检测方法

本文基于对抗生成网络(GAN)提出了一种建筑物变化检测的方法,生成器采用基于RESNET50框架的UNET网络模型,输入的前后两期不同遥感图形,通过生成网络得到黑白二值变化检测分割结果,判别器采用VGG16模型,用于判别变化检测的图像是生成的结果还是真实的结果,通过对抗生成训练模型的训练,得到符合要求的生成模型,使得生成模型具有建筑物变化检测能力。实验表明该方法比传统的UNET训练模型有很大程度的提高。     

基于双专用注意力机制引导的循环生成对抗网络

现有基于循环生成对抗网络的图像生成方法通过引入独立通用的注意力模块,在无匹配图像转换任务中取得了较好的效果,但同时也增加了模型复杂度与训练时间,而且难以关注到图中关键区域的所有细节,图像生成效果仍有提升的空间。针对上述问题,提出一种基于双专用注意力机制引导的循环生成对抗网络（Dual-SAG-CycleGAN）,分别对生成器和判别器采用不同的注意力机制进行引导。首先,提出一种名为SAG(Special Attention-mechanism Guided)的专用注意力模块来引导生成器工作,在提升生成图像质量的同时降低网络的复杂度;然后,对判别器采用基于CAM(Class Activation Mapping)的专用注意力机制引导模块,抑制生成器生成无关的噪声;最后,提出背景掩码的循环一致性损失函数,引导生成器生成更加精准的掩码图,更好地辅助图像转换。实验证明,本文方法与现有同类模型相比,网络模型参数量降低近32.8%,训练速度快34.5%,KID与FID最低分别可达1.13和57.54,拥有更高的成像质量。     

深度迁移学习预训练对红外尾流成像识别的影响

随着水下航行器噪声水平的不断降低,水下航行器形成的尾流红外成像特征就成为其主要可探测的特征源之一,利用水下航行器尾流的水面红外特征来探测水下航行器的踪迹逐渐发展成为一种新的探测方式。由于人工判别尾流特征的效率低,准确性不高,采用人工智能深度学习的方式能够得到较大的改善。本文以水下航行器尾流红外特征识别为研究核心,通过图像分类制作了混合类的样本集,利用迁移学习比较不同预训练网的对尾流的训练效果,讨论预训练网内部参数对尾流训练效果的影响,结合Faster-RCNN算法,最终测试对尾流的识别精度,在45个2类尾流的小样本集下,预训练之后的网络在识别准确度上增加了21.43%,误检率下降了2.14%,带有红外特征的图像在定位精准率上比可见光图像高18.18%。该预训练测试对未来研究尾流探测结合卷积神经网络的识别有一定的应用潜力。     

一种基于CNN算法的步态识别模型研究

为解决传统步态识别模型训练时间长、识别准确率低等问题,文章构建了能够进行深度学习的行走时步态特征数据库,通过对所选取特征的特定性、关联性和稳定性的研究,建立步态特征矩阵,利用Tensorflow设计CNN算法进行深度学习,使其能够自动实现基于行走时步态特征的个人识别。在27名实验者情况下,该模型的识别准确率可达99%以上,且训练时间较短,优于目前已发表的其他模型,对构建更大数据库的识别系统具有启发意义。     

属性一致的物体轮廓划分模型

该文提出一种基于全卷积深度残差网络、结合生成式对抗网络思想的基于属性一致的物体轮廓划分模型。采用物体轮廓划分网络作为生成器进行物体轮廓划分;该网络运用结构相似性作为区域划分的重构损失,从视觉系统的角度监督指导模型学习;使用全局和局部上下文判别网络作为双路判别器,对区域划分结果进行真伪判别的同时,结合对抗式损失提出一种联合损失用于监督模型的训练,使区域划分内容真实、自然且具有属性一致性。通过实例验证了该方法的实时性、有效性。     

属性一致的物体轮廓划分模型

该文提出一种基于全卷积深度残差网络、结合生成式对抗网络思想的基于属性一致的物体轮廓划分模型.采用物体轮廓划分网络作为生成器进行物体轮廓划分;该网络运用结构相似性作为区域划分的重构损失,从视觉系统的角度监督指导模型学习;使用全局和局部上下文判别网络作为双路判别器,对区域划分结果进行真伪判别的同时,结合对抗式损失提出一种联合损失用于监督模型的训练,使区域划分内容真实、自然且具有属性一致性.通过实例验证了该方法的实时性、有效性.     

基于迁移学习的人脸种群识别技术研究

自动提取人脸特征来验证人的身份目前已经被广泛的应用在各种领域,但是通过人脸特征来辨别种群大多还是停留在人工提取特征的阶段,耗费大量人力资源,或者使用深度学习,但是需要经过大量的计算消耗大量的时间。文中提出了一种利用迁移学习的方法,通过微调网络以及冻结参数相结合的训练方式提高了原预训练网络对于人脸种群识别的泛化性与稳定性;同时对模型进行了改进以提高识别的时效性,提高了网络识别速度的同时大大减少了网络的参数。经自建的人脸数据集训练测试,取得了良好的检测性能。     

基于多尺寸卷积与残差单元的快速收敛 GAN 胸部 X 射线图像数据增强

针对深度学习中数据增强的方法, 改进生成式对抗网络 (GAN,Generative adversarial networks)模型,形成一种快速收敛生成式对抗网络,能够克服 GAN 训练过程不稳定、收敛速度缓慢容易发生模式崩溃等问题。采用在判别器中使用多尺寸卷积,加强判别器的特征提取能力;在生成器中添加残差单元的方法,使得生成器可以快速拟合真实数据的分布;同时对判别器进行预训练的策略,有利于提高生成器前期训练稳定性和加快训练过程。运用 CIFAR-10 标准数据集进行实验,与几种基于 GAN 的模型对比,证实本文的改进算法效果较好,图像质量和多样性更优。利用本文提出的改进算法用于美国 NIH 临床数据库的胸部 X 射线数据集,生成扩充样本,经图灵测试证实了算法的有效性。      

基于空间特征的生成对抗网络数据生成方法

传统的生成对抗网络(GAN)在特征图较大的情况下,忽略了原始特征的表示和结构信息,并且生成图像的像素之间缺乏远距离相关性,从而导致生成的图像质量较低。为了进一步提高生成图像的质量,该文提出一种基于空间特征的生成对抗网络数据生成方法(SF-GAN)。该方法首先将空间金字塔网络加入生成器和判别器,来更好地捕捉图像的边缘等重要的描述信息;然后将生成器和判别器进行特征加强,来建模像素之间的远距离相关性。使用CelebA,SVHN,CIFAR-10等小规模数据集进行实验,通过定性和盗梦空间得分(IS)、弗雷歇距离(FID)定量评估证明了所提方法相比梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)、自注意力生成对抗网络(SAGAN)能使生成的图像具有更高的质量。并且通过实验证明了该方法生成的数据能够进一步提升分类模型的训练效果。     

基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别

文章提出一种基于深度学习的工业车辆驾驶行为识别的方法。该方法对工业车辆在实际工厂环境中行驶的特点进行分析,将三轴加速度传感器和三轴角速度传感器采集到的数据进行预处理,根据处理结果将数据送入深度神经网络训练,完成对工业车辆驾驶行为的识别。系统先对样本数据使用数据插值、标准化处理等方法进行预处理,通过数据增强算法减少过拟合的影响,再基于长短期记忆网络(LSTM)处理时间序列数据,构建出CNN+LSTM的深度网络模型,用于驾驶行为的识别。测试结果表明,所提模型识别整体准确率可达96.51%,能够准确地识别出工业车辆行驶的状态。     

基于多特征组合的普通话塞音识别

针对汉语塞音发音易混淆、变化速率快等不易识别的问题,提出在语音和声学特征基础上,加入其他特征参数来提高汉语塞音的识别性能。提取的参数包括嗓音起始时间(VOT)、音轨方程、发音器官运动轨迹位移、速度和加速度的运动学特征,并将提取的声学和运动学特征进行融合,形成不同的特征组合;再分别对特征组合进行主成分分析(PCA)和信息熵计算;最后通过SVM识别网络,测试特征组合的识别性能。测试结果显示,通过PCA后特征组合识别率排名Top-10的组合与熵计算后的特征组合排名一致,表明特征组合识别塞音的稳定性;且与单组特征相比,Top-10特征组合识别率都有提高,PCA后其识别率最高达到97.45%。     

基于多特征决策融合的SAR飞机识别

针对高分辨率SAR图像的飞机目标识别问题,提出了一种基于飞机几何特征、PCA特征、Hu不变矩等多特征决策融合的自动目标识别方案。针对飞机样本特点,分别提取飞机的几何长宽特征、PCA特征和Hu不变矩特征,使用三个支持向量机分类器分别对样本的三类特征进行预分类,然后采用基于等级的决策融合方法将预分类结果进行决策融合,输出最终的目标类别。实验过程中,随机选取一定百分比的样本进行训练,获得分类器模型,对全部的样本进行测试识别。通过实验发现,将几何特征、PCA特征和Hu不变矩特征的分类结果进行决策融合后,克服了单一特征决策的不准确性,有效地提高了每一类样本的识别准确率。     

基于奇异谱分析和改进ResNet的射频指纹识别方法

针对当前真实场景下远距离射频指纹识别难以准确提取特征且实时性较差的问题,提出一种基于奇异谱分析重构信号和改进残差神经网络的射频指纹识别的方法。首先,将采集到的信号进行奇异谱分析,根据贡献率大小对原始信号进行重构,随后通过STFT获得时频谱图作为神经网络的输入：其次,构建轻量级残差神经网络,加快模型收敛速度;然后,在轻量级网络的下采样过程中引入混合维度注意力机制,对网络中间的特征图进行重构,强调重要特征,抑制一般特征;最后,使用激活函数Leaky ReLU替换原有的ReLU,避免在负值区域的梯度永远为0,进而导致模型训练无法反向传播。使用公开数据集POWDER-4BS-Iqsample验证实验后的结果表明,所提方法仅需要训练10个epoch识别精度就能达到87%,在保证识别精度的前提下缩减了时间损耗。与多种经典模型和算法相比,所提方法更加兼具识别精度与实时性。     

基于关联认知网络的语音情感识别模型

人们通过语言表达情感是一个不断变化的过程,为了使用语音信号的时间连续性表达具体情感,本文搭建了一种基于关联认知网络的GA-GRUS-ICN模型.首先,对输入的语音特征使用GRUS网络提取深度时序特征;然后,引入自注意力机制给重要的特征片段赋予更高的权重;最后,使用关联认知网络ICN构建情感之间的关联性,得到情感关联矩阵和最终识别结果,本文中对于超参数使用遗传算法GA进行选择.选用TYUT2.0、EMO-DB和CASIA语音数据库中的“悲伤”、“愤怒”、“高兴”三种基本情感作为实验数据,文章设计了五种实验方案进行两个消融实验,实验结果显示,三种模型在三种语音库的UA分别达到了80.83%、98.61%和88.13%,表明GA-GRUSICN识别模型在情感语音识别方面有较强的普适性,自注意力机制与GRUS-ICN模型比较适配,亦可以较好地进行语音情感识别.