基于CNN与双向LSTM的行为识别算法

针对传统行为识别依赖手工提取特征,智能化程度不高,识别精度低的问题,提出一种基于3D骨骼数据的卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型。使用3D骨骼数据作为网络输入,CNN提取每个时间步的3D输入数据间的空间特征,Bi-LSTM更深层地提取3D数据序列的时间特征。该混合模型自动提取特征完成分类,实现骨骼数据到识别结果的端对端学习。在UTKinect-Action3D标准数据集上,模型的识别率达到97.5%,在自制Kinect数据集上的准确率达到98.6%,实验结果表明,该网络有效提高了分类准确率,具备可用性和有效性。     

基于融合模型的人体行为识别方法

可穿戴设备的人体行为识别研究通常是提取传感器数据的特征值,然后结合分类算法识别人体行为动作.针对特征提取与分类器问题,提出一种融合模型的人体行为识别方法(HBRM).首先将加速度传感器采集的数据转换为二维张量格式,然后结合卷积神经网络(CNN)提取张量的特征,同时考虑到人体行为动作在时间序列上前后具有较强的关联性,提出...     

基于CNN和双向LSTM融合的实体关系抽取

实体关系抽取旨在识别网络文本中的实体,并提取出文本中实体之间隐含的关系。研究表明,深度神经网络在实体关系抽取任务上具有可行性,并优于传统关系抽取方法。目前的关系抽取方法大都使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）,然而CNN只考虑连续词之间的相关性而忽略了非连续词之间的相关性。另外,LSTM虽然考虑了长距离词的相关性,但提取特征不够充分。针对这些问题,提出了一种CNN和LSTM结合的实体关系抽取方法,采用3种结合方法进行了实验,验证了该方法的有效性,在F1值上有一定的提升。     

基于双重注意力和3DResNet-BiLSTM行为识别方法

针对利用视频数据进行行为识别容易受到多种动态杂乱背景信息的影响,存在时空特征提取较为困难的问题,提出一种基于双重注意力和3DResNet-BiLSTM混合模型的行为识别方法。利用通道加权融合的方式构建卷积注意力模块并嵌入3DResNet,用于提取原始视频数据中的时空特征,同时对重要特征进行加权和重定义,结合BiLSTM和时间注意力进一步深入提取时序特征,得到自适应特征实现行为识别。利用UCF101和HMDB51公开数据集进行实验,验证了该模型的有效性。     

基于CNN和LSTM混合模型的中文新闻文本分类

论文结合了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的优点,提出了一种CNN和LSTM的混合模型。首先,使用CNN获取文本句子的特征,并使用LSTM模型捕捉文本上下文的依赖关系。然后将这两部分生成的特征向量进行融合,形成一个新的特征向量,它兼有CNN和LSTM的优点。最后,采用softmax层进行最终分类。     

基于CNN和LSTM深度网络的伪装用户入侵检测

用户伪装入侵检测技术作为一种主动式安全防护技术已成为当前的研究热点。现有的用户伪装入侵检测技术存在难以准确建模用户行为模式的缺陷。利用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)处理局部关联性数据和特征提取的优势,以及长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络捕获数据时序性和长程依赖性的优势,设计了一种结合卷积和长短期记忆的深度神经网络(CCNN-LSTM)用于伪装入侵检测。该方法具有较强的学习能力,能自动学习数据的表征而无需人工提取复杂特征,在面对复杂高维的海量数据时具有较强的潜力。实验结果表明,该方法具有更高的检测率及更低的检测代价,其性能胜过多个基线系统。     

基于SFLA-CNN和LSTM组合模型的水位预测

水文时间序列受降雨量的影响,在变化规律上呈现季节性、非线性的特点.传统单一模型结构简单,对于复杂的非线性水文时间序列具有预测精度较低、不能很好捕捉水文时间序列的复合特征的问题.组合预测模型采用多分类器的思想,能够有效地提高预测准确度,然而在模型参数选择方面需要手工调参,花费时间多且不准确.本文提出一种基于SFLA-CN...     

A hybrid CNN and LSTM-based deep learning model for abnormal behavior detection

Multimedia Tools and Applications - Traditional cameras can only record videos passively. If the camera can further automatically recognize human behavior and activity, it can immediately issue an...     

基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别

井下配电室监控视频持续时间较长且行为类型复杂,传统双流卷积神经网络(CNN)法对此类行为识别效果较差.针对该问题,对双流CNN法进行改进,提出了一种基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别方法.通过场景分析,将巡检行为分为站立检测、下蹲检测、走动、站立记录、坐下记录5种类型,并制作了巡检行为数据集IBDS5.将每个巡检行为视频等分为3个部分,分别对应巡检开始、巡检中和巡检结束;对3个部分视频分别随机采样,获取代表空间特征的RGB图像和代表运动特征的连续光流图像,并分别输入空间流网络和时间流网络进行特征提取;对2个网络的预测特征进行加权融合,获取巡检行为识别结果.实验结果表明,以Res Net152网络结构为基础,且权重比例为1∶2的空间流和时间流双流融合网络具有较高的识别准确度,Top-1准确度达到98.92%;本文方法在IBDS5数据集和公共数据集UCF101上的识别准确率均优于3D-CNN、传统双流CNN等现有方法.     

结合Attention-ConvLSTM的双流卷积行为识别

针对传统方法在通过视频数据进行人体行为识别的过程中,无法准确分析长时间范围的运动信息,不能很好地利用运动信息中的局部特征和其空间关系.提出将基于注意力机制的卷积长短时记忆神经网络(Attention-ConvLSTM)与传统的双流卷积进行结合,实现了对视频数据中运动信息的非线性特征更好的学习,对局部显著特征及其空间关系...     

基于卷积神经网络和Tree-LSTM的微博情感分析

微博情感分析旨在研究用户关于热点事件的情感观点,研究表明深度学习在微博情感分析上具有可行性。针对传统卷积神经网络进行微博情感分析时忽略了非连续词之间的相关性,为此将注意力机制应用到卷积神经网络（CNN）模型的输入端以改善此问题。由于中文微博属于短文本范畴,卷积神经网络前向传播过程中池化层特征选择存在丢失过多语义特征的可能性,为此在卷积神经网络的输出端融入树型的长短期记忆神经网络（LSTM）,通过添加句子结构特征加强深层语义学习。在两种改进基础上构造出一种微博情感分析模型（Att-CTL）,实验表明该模型在微博情感分析上具有优良的特性,尤其在极性转移方面仍保持较高的F1值。     

基于LBP和数据扩充的CNN人脸识别研究

针对卷积神经网络在人脸识别存在的数据集比较少,容易发生过拟合的问题,提出对人脸进行局部二值模式处理,提升图像特征,再引入深度卷积生成对抗网络对局部二值化的人脸进行生成,有效扩充数据集,提升卷积神经网络的泛化能力。该人脸识别卷积神经网络模型包括3层卷积层,3层池化层,1个全连接层,1个Softmax分类回归层。仿真实验中,选取ORL人脸数据库中40人每人10张的人脸图像按8∶1∶1比例设置为训练集、验证集和测试集,并选取Yale人脸数据库中15人每人11张的人脸图像按9∶1∶1的比例设置训练集、验证集和测试集,通过LBP算法提取人脸纹理特征对其进行生成,分别扩充数据集至990张和2200张。结果表明,该算法的人脸识别率不仅高于未扩充数据PCA和LBP等传统人脸识别方法的识别率,而且也将卷积神经网络的识别率提升了约2%,有效提高了泛化能力。     

基于CNN的人体姿态识别

姿态识别是人机交互中重要的研究课题之一，随着机器学习与神经网络的发展，研究的方式和成果趋于多样化，姿态识别的应用价值也日趋广泛。本文通过构建卷积神经网络模型，该模型共有11层，在对采样的数据集中5种人体姿态进行卷积与池化操作，最后进入全连接层进行分类，从而完成对数据集的训练和识别。结果显示，相较于机器学习方法，该模型的识别性能更加优秀，且免去了复杂的特征提取方式设计，让网络自身提取特征进行识别分类，效果更好。     

基于多尺度特征融合CNN模型的车辆精细型号识别

车辆精细型号是车辆识别的主要线索之一,也是智能交通系统的重要组成部分。针对车辆精细型号种类繁多、车辆所处环境复杂多变等因素,提出一种基于多尺度特征融合的车辆精细型号识别方法。该方法基于传统的卷积神经网络,通过提取并融合来自网络底层和高层的车辆特征,完成对车辆精细型号的识别。与其他基于卷积神经网络的车辆精细型号识别方法相比,该方法在提高分类准确率的同时还大幅度降低了整体网络的参数规模。实验结果表明,在公开数据集CompCars的监控场景下其识别精度达到了98.43%,且模型参数大小仅为3.93 MB,平均每张图片只需0.83 ms的分类时间。     

基于图像语义分割和CNN模型的老人跌倒检测

随着老龄化社会的到来,独居老人的安全问题越来越引人关注.其中,跌倒是老人在家中最常见也是危害最大的风险之一.当前已经有许多关于老人跌倒检测的算法,它们大多应用在摄像头固定的场景下,并主要采用前景提取方法来获取人体轮廓.采用固定摄像头意味着需要为家中每一处独立的空间都安装监控设备才能保证对于老人的全面监控,这显然不实用.基于此,本文采用图像语义分割算法和CNN分类模型,提出了一种可用于移动摄像头上的老人跌倒检测算法.首先采用当前流行的全卷积神经网络（fully convolutional network）语义分割算法^[1]分割出图像中的人体,对于满足面积比例条件的情况,直接通过宽高比特征判断人体是否处于跌倒状态;否则,提出一种融合的CNN人体姿态判别模型,将人体区域分成Stand、Fall、Half-Lying三种情况分别进行检测,最后根据三者的分类结果判定图像中是否包含跌倒人体.实验结果显示,文中的算法在具有较高的识别准确率（91.32%）的同时,具有较低的误报率（1.66%）.     

基于3D双流卷积神经网络的异常行为检测

随着科技的不断发展,越来越多的人工智能技术应用于社会生活.依据这一现实,本文运用当前较为热门的图像处理技术进行能识别视频中异常行为并给出预测值的系统开发.首先,我们利用双流膨胀3D卷积网络(Two-Stream-I3D)特征提取技术对视频进行特征提取.其次,运用Python对特征进行处理,转化为深度学习网络所能识别的特...     

基于唇语识别的身份认证研究及系统设计

随着人脸识别身份认证技术的广泛应用,各类针对人脸识别系统的攻击手段逐渐出现.为了应对这类安全性问题,提出了基于唇语识别的身份认证方法.基于唇语识别的身份认证系统要求用户在进行人脸识别认证的同时读出验证码,系统既要对人脸进行比对,还要通过唇语识别技术识别出说话内容并与验证码进行比对,只有两部分比对都通过才能通过系统的身份...