眼底病变OCT图像的轻量化识别算法

为了准确、方便地识别多类型眼底病变，提出光学相干断层扫描技术（OCT）图像的轻量化分类模型MB-CNN.降低卷积核的使用个数，调节每个阶段卷积块的使用比例，设计轻量化主干网络L-Resnet，通过加深网络深度增强对深层语义信息的提取.使用深度可分离卷积设计多尺度卷积块MultiBlock，利用MultiBloc深度挖掘病灶区域的特征，使用不同的卷积核提取不同尺寸病变的特征，提高网络对病变OCT图像的识别能力.构建特征融合模块FFM，融合浅层信息和深层信息，充分提取病变特征的纹理和语义信息，提高对小目标病变的识别能力.实验结果显示，MB-CNN在UCSD、 Duke和NEH3个数据集上的总体分类精度分别达到97.2%、 99.92%和94.37%，模型参数量明显降低，所提模型能够针对眼底的多种病变进行分类.     

基于迁移学习与深度森林的晶圆图缺陷识别

为了有效识别晶圆图缺陷模式并及时诊断制造过程的故障源,提出基于迁移学习和深度森林集成的DenseNet-GCForest晶圆图缺陷模式识别模型. 为了解决深度学习模型训练困难和晶圆图缺陷类型数目不平衡的问题,利用迁移学习将深度卷积神经网络DenseNet在ImageNet上预训练的网络权重参数迁移至本模型并重新设计分类层,以减少深度网络模型的训练时间并提高模型的特征提取能力;基于DenseNet网络提取的高维抽象晶圆图特征,引入深度森林模型进行晶圆图特征缺陷模式识别. 工业案例的实验验证结果表明,该方法的识别准确率达到了96.8%,并提高了识别效率,其性能优于典型的卷积神经网络以及其他常用识别方法.     

一种改进的残差网络手势识别方法

为了提高手势识别的准确性、鲁棒性以及收敛速度,提出一种基于改进残差网络和动态调整学习率的手势识别方法研究.改进原始残差块中的ReLU激活函数,通过降低改进后残差块与卷积核的数量来减少卷积层参数;对改进后的残差网络模型进行动态学习率的调节和动量的优化选择;将重建好的网络模型进行训练测试,验证手势识别的准确率.实验结果表明...     

改进的ResNeXt50神经网络面部表情识别方法

为了减少现有基于通用架构的深度学习表情识别方法在卷积过程中丢失重要信息的现象,文中提出一种改进的ResNeXt50网络(命名为AC-SP-ResNeXt50),以ResNeXt50为基础架构,增加一个多尺度特征提取层,以不同尺寸的卷积核对原始图像进行特征提取,提取到更多纹理信息;同时以SoftPool作为网络的池化层,保留了更多特征信息;使用非对称卷积模块构成残差结构,强化了特征提取;文中通过消融实验和对比实验,验证文中方法在减少特征信息损失,提升面部表情识别率方面的有效性;通过识别随机选取的表情图像,评估了文中模型的泛化能力。实验结果表明：多尺度特征融合、SoftPool、非对称卷积对面部表情识别结果均有提升作用。文中方法在CK+数据集上的识别率可达到98.93%,在Jaffe数据集上可达到97.62%,与卷积神经网络与支持向量机相结合的方法(CNN+SVM)、注意力与空间注意力机制分离方法(CA-ST-DSC)、全局分支和局部分支结合的方法(GL-DCNN)、基于深度可分离卷积的识别方法(DSC-FER)等现有面部表情识别方法进行对比,文中方法在特征提取方面更具优势,识别结果更佳,...     

基于改进的ResNet34网络模型的苹果叶病害识别

针对目前自然环境下苹果叶病害图像识别准确率不高和模型参数量多的问题,在深度残差网络ResNet34的基础上,提出了一种改进模型。首先对原始ResNet34第一层卷积层进行卷积核的替换,将其中的大卷积核改为小卷积核;进而对残差结构进行优化,将残差结构卷积层中的两个大小为3×3卷积核替换成大小为1×1、3×3和1×1串联的卷积核;改变残差网络的block数,由原始的[3,4,6,3]改为[1,2,12,1];对于虚线残差结构,通过添加一个平均池化层来进行下采样操作,取消了1×1卷积层的下采样功能。实验结果表明,改进的ResNet34模型在苹果叶病害数据集分类任务中获得了96.7%的识别准确率,平均F1分数达到了96.7%。与原始ResNet34模型相比,改进的ResNet34模型在识别能力得到小幅度提升的同时,模型参数量降低了43.3%。     

基于分组卷积的无监督注意机制行人重识别方法研究

针对传统的行人重识别算法需要依赖大量带标签的行人图像数据,以及系统难以部署等问题,提出使用ResNet50作为模型的骨干网络.通过增加CBAM注意力机制,分组卷积,层次聚类和实例学习等方法实现无监督行人重识别.同时,使用欧式距离来进行相似性度量,对最终识别结果加以验证.实验结果表明：所提出的基于分组卷积的无监督注意机制行人重识别方法能够提高网络模型在未知数据域的泛化能力,减少了模型的训练参数.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法

为了提升交通标志自动识别的精度,提出一种基于多尺度CNN的交通标志识别方法(TSR -MSCNN算法).该方法采用三阶段卷积神经网络,融合了低阶、中阶和高阶3种不同尺度的特征,并串联了多个小卷积层用以代替单个较大卷积层.通过对全连接层的神经元个数、Dropout参数、卷积核尺寸等网络超参数进行选比实验,获得了最佳的网络超参数.利用德国交通标志基准数据库(GTSRB)对不同算法进行测试表明,本文提出的算法在较小的网络参数量下能够有效提取交通标志特征,获取的识别准确率达到99.76%,且显著优于传统卷积神经网络方法和多尺度特征方法的识别准确率,因此本文算法在图像识别领域有良好的应用价值.     

融合先验知识的深度学习模型快速训练方法

为了提高深度学习神经网络的训练效率,本文提出基于模型训练先验知识进行神经网络训练优化的方法.在深度学习中参数同构的思想指导下,利用神经网络多次迭代的卷积层参数训练回归模型,并指导神经网络参数变化.实验表明:本文提出的方法可以在不修改原网络模型结构的同时显著降低模型在训练过程中引发的震荡现象;在保持模型分类准确率的情况下...     

基于卷积神经网络的手写数字识别

在LeNet-5模型的基础上,改进了卷积神经网络模型,对改进后的模型及网络训练过程进行了介绍,推导了网络模型训练过程中涉及到的前向和反向传播算法。将改进的模型在MNIST字符库上进行实验,分析了卷积层不同滤波器数量、每批数量、网络学习率等参数对最终识别性能的影响,并与传统识别方法进行对比分析。结果表明:改进后的网络结构简单,预处理工作量少,可扩展性强,识别速度快,具有较高的识别率,能有效防止网络出现过拟合现象,在识别性能上明显优于传统方法。     

基于深度学习的验证码识别

验证码被广泛应用于网络环境中对人和计算机行为进行区分,能有效防止自动化脚本的恶意入侵。针对验证码识别问题提出基于深度神经网络的验证码特征提取和识别方法。将灰度化的验证码图像直接作为输入,通过构建7层卷积神经网络对字符由低级到高级的特征表达,并选取Relu函数为非线性激励函数,对验证码图片进行字符特征提取与验证码的识别。采用人工智能深度学习框架Tensorflow对卷积神经网络模型进行训练,通过验证码数据集进行测试。测试结果表明,该模型能有效识别不同复杂程度的验证码,并具有较好的鲁棒性与泛化能力。     

卷积神经网络混合模型的心律失常分类算法

心律失常表现为不规则的心跳,心律失常类型的判断是心血管疾病早期预防和诊断的关键.为提高心律失常分类的准确率和速度,实现心律失常类型的自动识别,研究并提出了一种以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为核心的7层混合模型结构.为保持心拍的完整性,根据R-R间期对心电信号进行动态分...     

自适应深度卷积神经网络模型构建方法

针对传统卷积神经网络(CNN)模型构建过度依赖经验知识、参数多、训练难度大等缺点,同时鉴于复杂多类问题的CNN模型构建策略的重要价值,提出一种自适应深度CNN模型构建方法.首先,将初始网络模型的卷积层和池化层设置为仅含一幅特征图;然后,以网络收敛速度为评价指标,对网络进行全局扩展,全局扩展后,根据交叉验证样本识别率控制网络展开局部扩展,直到识别率达到预设期望值后停止局部网络学习;最后,针对新增训练样本,通过拓展新支路实现网络结构的自适应增量学习.通过图像识别实验验证了所提算法在网络训练时间和识别效果上的优越性.     

基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法

为了有效利用深度学习技术自动提取特征的能力,并解决当训练样本量减少或者迭代次数降低时识别性能急速下降的问题,提出了基于Fisher准则的深度学习算法.该方法在前馈传播时,采用卷积神经网络自动提取图像的结构信息等特征,同时利用卷积网络共享权值和池化、下采样等方法减少了权值个数,降低了模型复杂度;在反向传播权值调整时,采用了基于Fisher的约束准则.在权值的迭代调整时既考虑误差的最小化,又同时让样本保持类内距离小,类间距离大,从而使权值能更加快速地逼近有利于分类的最优值,当样本量不足或训练迭代次数不多时可有效地提高系统的识别率.大量的实验结果证明:该基于Fisher准则的混合深度学习算法在标签样本不足或者较少训练次数的情况下依然能达到较好的识别效果.     

基于PSO-ConvK卷积神经网络的肺部肿瘤图像识别

针对卷积核随机初始化以及梯度下降法训练卷积神经网络易陷入局部最值问题,提出粒子群算法优化卷积核(particle swarm optimization-convolution kernel, PSO-ConvK)的图像识别方法。使用参数迁移法构造卷积神经网络,并提取卷积核,利用PSO不断更新粒子的速度和位置,寻找全局最优值以初始化卷积核,将其传递到卷积神经网络,用肺部肿瘤数据训练卷积神经网络,结合梯度下降法修正网络权重,使得PSO算法的全局优化能力与梯度下降法的局部搜索能力相结合。试验通过批次大小、迭代次数以及网络层数3个角度验证方法的有效性,并与高斯函数优化卷积核进行对比。结果显示, PSO优化卷积核的识别率始终高于随机化卷积核和高斯卷积核,识别率最终达到98.3%,具有一定的可行性和优越性。     

基于核贝叶斯压缩感知的人脸识别

为加快人脸识别速度和提高人脸识别率,将贝叶斯压缩感知算法进行核扩展并运用到人脸识别,改进局部特征统计方法,结合空间金字塔模型,用于人脸图像的特征提取。首先用局部特征统计提取图像特征,在此基础上再进行第二层局部统计,然后根据空间金字塔模型分层提取不同空间尺度的特征,最后运用核贝叶斯压缩感知算法分类。在AR和FERET人脸数据库上的试验结果表明,本研究算法相对于传统方法具有更好的性能。     

多层次特征融合与超图卷积的生成对抗壁画修复

针对现有深度学习图像修复方法在修复壁画时,存在特征利用率低及对上下文信息关注不足等问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗壁画修复模型。首先,设计金字塔特征提取层结构,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受野,克服了单尺度卷积操作对于壁画特征提取能力不足的问题。然后,提出多分支短链融合层及门控机制融合多分支特征,将相邻分支间的特征信息进行融合,使融合后的壁画特征图中既有同分支的特征,又有相邻分支的特征,提高特征信息的利用率,并引入门控机制对特征进行选择融合,减少细节信息的丢失。接着,将融合特征通过ConvLSTM特征注意力,增强对壁画上下文信息的关注。最后,设计超图卷积壁画长程特征增强模块,通过在编码器和解码器的跳跃连接之间建立超图卷积层,利用超图卷积来捕获编码器的空间特征信息,将其迁移到解码器中,有助于解码器更好地生成壁画图像,加强特征的长程依赖关系,并与SN-PatchGAN判别网络对抗完成壁画修复。通过对人为添加破损和真实破损壁画图像进行数字化修复实验,结果可以发现：所提方法在PSNR和SSIM等客观评价指标均优于对比算法。多组实验结果表明：所提方法的对于破损壁画修复结果更加清晰自然。     

嵌入注意力机制并结合层级上下文的语音情感识别

由于情感语料问题、情感与声学特征之间关联问题、语音情感识别建模问题等因素,语音情感识别一直充满挑战性.针对传统基于上下文的语音情感识别系统仅局限于特征层造成标签层上下文细节丢失以及两层级差异性被忽略的缺陷,本文提出嵌入注意力机制并结合层级上下文学习的双向长短时记忆(BLSTM)网络模型.模型分3个阶段完成语音情感识别任务,第1阶段提取情感语音特征全集后采用SVM-RFE特征排序算法降维得到最优特征子集,并对其进行注意力加权;第2阶段将加权后的特征子集输入BLSTM网络学习特征层上下文获得最初情感预测结果;第3阶段利用情感标签值对另一独立BLSTM网络训练学习标签层上下文信息并据此在第2阶段输出结果基础上完成最终预测.模型嵌入注意力机制使其自动学习调整对输入特征子集的关注度,引入标签层上下文使其联合特征层上下文实现层级上下文信息融合提高鲁棒性,提升了模型对情感语音的建模能力,在SEMAINE和RECOLA数据集上实验结果表明:与基线模型相比RMSE和CCC均得到较好改善.     

管道漏磁图像的卷积核信息熵相似度约束方法

为了提高卷积神经网络中卷积核对管道漏磁图像的特征学习能力,提出一种基于信息熵相似度约束的卷积核优化方法.建立一种信息熵相似度约束规则,通过判定条件对权值相近或相似度过高的卷积核进行优化.搭建实验平台并建立样本数据库进行实验,该方法可优化其特征提取能力,得到具有区分目标和背景语义信息能力的优化卷积核.结果表明,优化卷积核对目标具有较强的特征提取能力,能提高网络分类准确率和工作效率,实验结果与理论分析具有很好的一致性.     

基于核极限学习机自编码器的转盘轴承寿命状态识别

针对低速重载转盘轴承运行工况恶劣、故障特征微弱的特点,提出基于飞蛾扑火算法优化多层核极限学习机自编码器（MFO-MLKELM-AE）的转盘轴承寿命状态识别方法. 该方法从振动信号的时域和时频域中提取出多个能够表征转盘轴承运行状态的特征向量,并将其组成高维特征集. 采用堆叠多层核极限学习机自编码器（MLKELM-AE）,从高维特征集中提取最能反映转盘轴承的寿命状态信息,输入核极限学习机（KELM）模型进行寿命状态识别. 在MLKELM-AE学习训练中,采用新的飞蛾扑火算法（MFO）优化惩罚系数和核参数,提高MLKELM-AE的特征识别能力. 转盘轴承加速寿命实验表明,MLKELM-AE比多层极限学习机自编码器（MLELM-AE）、单层极限学习机（ELM）、KELM的识别精度高,多传感器、多领域特征能够全面反映转盘轴承的寿命状态.