基于深度自编码网络的异质人脸识别

针对异质人脸识别中对不同模态数据间关系建模的问题,提出一种基于深度自编码网络的异质人脸特征提取和识别方法。首先用一个深度降噪自编码网络从两类异质人脸图像中提取人脸的高阶特征,并通过类别监督信号产生的目标函数来对网络进行微调,最后利用最近邻分类器对已提取特征分类,完成异质图像间的匹配。在CUHK、AR、CASIA HFB、SVHN与MNIST数据集上的实验结果表明,与目前基于子空间学习的异质人脸识别方法相比,该方法取得了更高的识别率,并且在基于异质图像的数字识别上表现出一定优势。     

融合TDA的深度自编码网络车辆目标检测

针对在雪天环境下交通监控检测实时性差和准确率低的问题，提出了融合TDA的深度自编码网络车辆目标检测方法.该方法首先将监控视频帧的图像转化为点云数据；进而通过分割后提取车辆目标的点云数据并利用拓扑数据分析对车辆目标的点云数据进行处理；最后利用量化后的拓扑数据分析得到的车辆目标数据的单纯复形表示作为输入样本，对深度自编码网络进行训练，以栈式自编码结构的最后两层隐藏层作为输出构建车辆目标的特征模型，通过全连接层输入Softmax分类层做分类，使网络可以更加快速精确地对雪天环境下的目标和背景进行分类.实验结果表明，该方法能有效在雪天复杂环境下检测车辆目标并在精度以及速度上均有所提高.     

基于深度自编码网络的慢速移动目标检测

强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法。利用时频变换解析回波信息,通过深度自编码网络算法,在时频域提取针对目标的深度抽象信息进行目标检测,以准确感知环境变化。仿真结果表明,与支持向量机、超限学习机和后向传播神经网络等传统机器学习相比,该方法可以有效感知环境变化,具有较高的鲁棒性和检测性能。     

基于深度编解码网络的运动目标检测算法

运动目标检测算法在视频监控等领域应用广泛,但是现实场景中由于噪音、光照变化等因素导致背景复杂多变,传统的运动目标检测算法往往效果不佳. 为了提升算法效果,提出了一种新的基于深度编解码网络的运动目标检测算法,将问题转化为像素级的语义分割问题. 事先使用大量数据离线训练出一个编解码网络,来学习背景与视频帧之间的差异性,实际应用中首先使用高斯混合模型进行背景建模,之后将所得背景与视频帧作为网络输入即可直接获取检测结果. 该方法利用了深度卷积网络在抗噪及特征学习等方面的优点,无需进行复杂的参数调优即可实现高性能的运动目标检测. 我们在CDnet2014数据集上进行了实验评估,实验结果显示我们所提出的算法较原GMM算法有很大提升,甚至在一些场景中的表现优于现有的一些顶尖算法. 另外得益于非常简单的背景建模方法以及网络结构,我们的算法在使用GPU的情况下能够近乎实时地进行运动目标检测,实用性很强.     

基于深度自编码网络的安全态势要素获取机制

针对大规模网络态势要素获取时间复杂度较高和攻击样本不平衡导致小类样本分类精度不高的问题,提出一种基于深度自编码网络的态势要素获取机制。在该机制下,利用优化后的深度自编码网络作为基分类器,识别数据类型。一方面,在自编码网络的逐层训练中,提出一种结合交叉熵（CE）函数和反向传播（BP）算法的训练规则,克服传统的方差代价函数更新权值过慢的缺陷;另一方面,在深度网络的微调和分类阶段,提出一种主动在线采样（AOS）算法应用于分类器中,通过在线选择用于更新网络权值的攻击样本,达到总样本的去冗余和平衡各类攻击样本数量的目的,从而提高小类攻击样本的分类精度。经对实例数据的仿真分析,该方案有较好的态势要素获取精度,并能有效减少数据传输时的通信开销。     

基于深度自编码多维特征融合的慢动目标检测

针对强杂波环境下慢动目标检测存在的多普勒频移低、杂波干扰强、特征提取困难等问题,提出一种多维特征融合的检测算法。利用时频变换和脉冲压缩解析回波信息,提取目标回波时频域和距离像的特征,将特征串联输入到深度自编码网络中进行融合。深度自编码网络通过自主学习提取目标不同维度的特征,增强多维特征联合检测性能。仿真结果表明,与直接利用单域特征的深度自编码以及利用SVM进行目标检测的算法相比,该算法能有效融合时频域与距离像特征,实现特征互补,提高目标检测的鲁棒性与识别精度。     

基于下采样和帧差的运动目标检测方法

数字图像处理的应用领域已经扩展到多媒体上了,特别是对视频序列的智能处理,例如智能监控,客流统计等。而这些领域的一个基本的问题就是把目标从视频中检测出来,本文提出一种检测运动目标的方法,这种方法先对图像进行下采样,然后对连续三帧图像进行权值运算,从而得到一种有效的快速检测运动目标的方法。采用此算法不仅能够准确地提取出运动目标,而且对内存的要求低、运算量小,速度快,适合应用于实时性要求高的领域。     

基于深度网络的遥感图像目标检测与识别

本文针对卫星遥感图像中的典型目标检测与识别问题,采用了基于深度神经网络的回归算法,利用深度网络所学习出来的特征结构针对多分类复杂场景具有很好的识别效果,同时将检测、分类与识别一同进行回归处理。可以有效缩短训练时间,并提升处理效率,保证目标检测的准确度,在实际应用中前景广泛。     

一种基于改进深度自编码网络的水声目标识别方法

特征提取是实现目标识别的关键,而在海洋环境中,复杂的环境噪声使得海洋目标的特征提取异常困难。针对复杂海洋噪声下特征提取难的问题,提出一种基于改进深度自编码网络的特征提取方法对目标辐射噪声进行特征提取和识别。该方法通过深度自编码模型逐层学习提取数据中的抽象特征,但是针对海洋数据的样本数量少,呈现一定的随机性,随着模型网络层数加深,会出现梯度消失问题,为了解决该问题,在最后一层隐藏层的输入值中加入第一层的特征值,使得对整个网络的优化过程在两条通道中同时进行,有效地避免了单一通道中由于连乘导致的梯度消失问题。实验结果表明,与传统方法相比,所提算法能够有效地对舰船辐射噪声进行特征提取和分类,并具有良好的鲁棒性。     

基于深度自编码网络的高校招生咨询算法

高校招生在线咨询通常采用人工回复或基于关键词匹配的问答系统来处理,常存在人工回复效率低下,问答系统答非所问的问题;此外,咨询文本往往比较简短,文本向量化表示易导致高维稀疏问题。针对上述问题,提出一种基于栈式降噪稀疏自编码网络（SDSAE）的招生咨询算法。首先,利用自编码网络对短文本进行特征提取和降维,引入数据集增强技术和添加噪声技术解决训练样本规模较小且分类不均问题,提高算法的泛化能力;获得短文本低维特征表示后,结合反向传播（BP）算法对文本进行分类。所提算法分类效果优于BP、支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）等算法,能显著提高招生咨询文本的分类效果。     

深度自编码与自更新稀疏组合的异常事件检测算法

基于深度学习的异常检测算法输入通常为视频帧或光流图像,检测精度和速度较低。针对上述问题,提出了一种以运动前景块为中心的卷积自动编码器和自更新稀疏组合学习(convolutional auto-encoders and self-updating sparse combination learning, CASSC)算法。首先,采用自适应混合高斯模型(gaussian mixture model, GMM)提取视频前景,并以滑动窗口的方式根据前景像素点占比过滤噪声;其次,构建3个卷积自动编码器提取运动前景块的时空特征;最后,使用自更新稀疏组合学习对特征进行重构,依据重构误差进行异常判断。实验结果表明,与现有算法相比,该方法不仅有效地提高了异常事件检测的准确性,且可以满足实时检测需求。     

基于自编码器的特征迁移算法

近年来,栈式自编码网络（stacked auto-encoder,SAE）在大规模数据集上表现出优异的图像分类性能。相对于其他图像分类方法中手工设计的低级特征,SAE的成功归因于深度网络能够学习到丰富的中级图像特征。然而,估计上百万个网络参数需要非常庞大的带标签的图像样本数据集。这样的性质阻止了SAE在小规模训练数据上的许多应用。在这篇文章中,提出的算法展示如何将SAE在大规模数据集上学习到的图像表示有效地迁移到只有有限训练数据的视觉识别任务中。实验部分设计了一个方法来复用在MNIST数据集上训练得到的隐藏层,以此计算在MNIST-variations数据集上的中级图像表示。实验结果展示了尽管两个数据集之间存在差异,但是被迁移的图像特征能够使得模型的分类性能得到极大的提升。     

基于生成对抗网络和变分自编码器的离群点检测算法

针对传统离群点检测算法在类极度不平衡的高维数据集中难以学习离群点的分布模式,导致检测率低的问题,提出了一种生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)与变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)结合的GAN-VAE算法。算法首先将离群点输入VAE训练,学习离群点的分布模式;然后将VAE与GAN结合训练,生成更多潜在离群点,同时学习正常点与离群点的分类边界;最后将测试数据输入训练后的GAN-VAE,根据正常点与离群点相对密度的差异性计算每个对象的离群值,将离群值高的对象判定为离群点。在四个真实数据集上与六个离群点检测算法进行对比实验,结果表明GAN-VAE在AUC、准确率和F;值上平均提高了5.64%、5.99%和13.30%,证明GAN-VAE算法是有效可行的。     

基于深度自编码的局部增强属性网络表示学习

基于深度自编码器的网络表示,可以捕获高度非线性的网络结构,但当链接稀疏时学到的表示不够准确。针对这一问题,提出一种基于深度自编码的局部增强属性网络表示学习模型,以提高表示学习的准确度。该模型首先利用链接与属性特征,采用多个深度自编码器,学习保持网络拓扑结构及属性特征的低维网络表示。之后,基于节点间近邻结构及属性相似性,对学出的低维网络表示进行节点约束,实现网络局部结构增强,达到最大程度保持原始结构信息及属性特征的目的。在五个真实属性网络上的实验结果表明,提出的模型在聚类与分类任务中,效果均优于目前流行的表示学习方法。     

融入变分自编码网络的文本生成三维运动人体

目的 针对现有动态三维数字人体模型生成时不能改变体型、运动固定单一等问题,提出一种融合变分自编码器（variational auto-encoder,VAE）网络、对比语言—图像预训练（contrastive language-image pretraining,CLIP）网络与门控循环单元（gate recurrent unit,GRU）网络生成运动三维人体模型的方法。该方法可根据文本描述生成相应体型和动作的三维人体模型。方法 首先,使用VAE编码网络生成潜在编码,结合CLIP网络零样本生成体型与文本表述相符的人体模型,以解决蒙皮多人线性（skinned multi-person linear,SMPL）模型参数不合理而生成不符合正常体型特征的人体模型问题;其次,采用VAE网络与GRU网络生成与文本表述相符的变长时间三维人体姿势序列,以解决现有运动生成方法仅生成事先指定的姿势序列、无法生成运动时间不同的姿势序列问题;最后,将体型特征与运动特征结合,得到三维运动人体模型。结果 在HumanML3D数据集上进行人体生成实验,并与其他3种方法进行比较,相比于现有最好方法,R精度的Top1、Top2和Top3分别提高了0.031、0.034和0.028,弗雷歇初始距离（Fréchet inception distance,FID）提高了0.094,多样性提高了0.065。消融实验验证了模型的有效性,结果表明本文方法对人体模型生成效果有提升。结论 本文方法可通过文本描述生成运动三维人体模型,模型的体型和动作更符合输入文本的描述。     

深度学习在遥感影像分类中的研究进展

随着遥感技术和计算机技术的不断发展,传统的遥感影像分类方法已不能满足如今遥感影像分类的需求。近年来,随着深度学习方面研究成果的不断涌现,它给遥感影像的分类提供了一种新的思路和方法。首先概述了遥感影像分类的发展和深度学习的基本概念,然后重点介绍了基于深度置信网、卷积神经网络和栈式自动编码器等深度学习模型在遥感影像分类中的研究进展,最后提出了目前研究中存在的问题及遥感影像分类的发展趋势。     

基于深度学习的视频异常检测方法综述

近年来,随着视频监控技术的广泛应用,对海量视频进行智能分析并及时发现其中的异常状态或事件的视频异常检测任务受到了广泛关注。对基于深度学习的视频异常检测方法进行了综述。首先,对视频异常检测问题进行概述,包括基本概念、基本类型、建模流程、学习范式及评价方式。其次,提出将现有基于深度学习的视频异常检测方法分为基于重构的方法、基于预测的方法、基于分类的方法及基于回归的方法4类并详细阐述了各类方法的建模思想、代表性工作及其优缺点。然后,在此基础上介绍了常用的单场景视频异常检测公开数据集和评估指标,并对比分析了代表性异常检测方法的性能。最后,总结全文并从数据集、方法及评估指标3方面对视频异常检测研究的未来发展方向进行了展望。     

3D卷积自编码器高光谱图像分类模型

目的 高光谱图像分类是遥感领域的基础问题，高光谱图像同时包含丰富的光谱信息和空间信息，传统模型难以充分利用两种信息之间的关联性，而以卷积神经网络为主的有监督深度学习模型需要大量标注数据，但标注数据难度大且成本高。针对现有模型的不足，本文提出了一种无监督范式下的高光谱图像空谱融合方法，建立了3D卷积自编码器（3D convolutional auto-encoder，3D-CAE）高光谱图像分类模型。方法 3D卷积自编码器由编码器、解码器和分类器构成。将高光谱数据预处理后，输入到编码器中进行无监督特征提取，得到一组特征图。编码器的网络结构为3个卷积块构成的3D卷积神经网络，卷积块中加入批归一化技术防止过拟合。解码器为逆向的编码器，将提取到的特征图重构为原始数据，用均方误差函数作为损失函数判断重构误差并使用Adam算法进行参数优化。分类器由3层全连接层组成，用于判别编码器提取到的特征。以3D-CNN （three dimensional convolutional neural network）为自编码器的主干网络可以充分利用高光谱图像的空间信息和光谱信息，做到空谱融合。以端到端的方式对模型进行训练可以省去复杂的特征工程和数据预处理，模型的鲁棒性和稳定性更强。结果 在Indian Pines、Salinas、Pavia University和Botswana等4个数据集上与7种传统单特征方法及深度学习方法进行了比较，本文方法均取得最优结果，总体分类精度分别为0.948 7、0.986 6、0.986 2和0.964 9。对比实验结果表明了空谱融合和无监督学习对于高光谱遥感图像分类的有效性。结论 本文模型充分利用了高光谱图像的光谱特征和空间特征，可以做到无监督特征提取，无需大量标注数据的同时分类精度高，是一种有效的高光谱图像分类方法。     

深度特征融合注意力与双尺度的运动去模糊

目的 拍摄运动物体时,图像易出现运动模糊,这将影响计算机视觉任务的完成。为提升运动图像去模糊的质量,提出了基于深度特征融合注意力的双尺度去运动模糊网络。方法 首先,设计了双尺度网络,在网络结构上设计高低尺度通路,在低尺度上增加对模糊区域的注意力,在高尺度上提升网络的高频细节恢复能力,增强了模型去模糊效果。其次,设计了深度特征融合注意力模块,通过融合全尺度特征、构建通道注意力,将编码的全尺度特征与解码的同级特征进行拼接融合,进一步增强了网络的去模糊性能和细节恢复能力。最后,在双尺度的基础上,引入多尺度损失,使模型更加关注高频细节的恢复。结果 在3个数据集上,与12种去模糊方法进行了对比实验。在GoPro数据集上得到了最优结果,相比SRN （scale-recurrent network）方法,平均峰值信噪比提升了2.29 dB,能够恢复出更多的细节信息。在Kohler数据集上,得到了最高的峰值信噪比（29.91 dB）。在Lai数据集上,视觉上有最好的去模糊效果。结论 实验结果表明,本文方法可以有效去除运动模糊并恢复细节。