全卷积神经网络应用于SAR目标检测

在合成孔径雷达（SAR）图像目标检测中,由于场景杂波的复杂多变,对背景杂波统计模型估计难度增加,从而导致多数检测器容易受到背景杂波的干扰。针对如何避免场景杂波对目标检测干扰的问题,提出了一种基于全卷积神经网络的SAR目标检测模型。该模型将目标检测任务转化为像素分类问题,利用卷积神经网络对数据集中目标像素特征和背景杂波像素的先验信息进行自主学习,有效减少了虚警目标的数量;通过对目标及其阴影区域的联合检测,提高了目标的检测概率。对多个不同场景图像进行测试,实验结果表明提出的检测模型具有良好的检测性能和鲁棒性能,与传统恒虚警检测算法相比,在无需考虑背景杂波统计模型前提下有效降低了虚警概率。     

基于卷积神经网络的CT图自动检测深度学习

针对肺结节良恶性诊断的难度,采用自定义卷积神经网络对其进行建模分析。通过多次实验分析,构建得到了可以实现7层肺结节检测的卷积神经网络模型,在每层中都含有训练参数,得到13×13的卷积核。测试肺结节的算法通过4个指标进行评价,分别为准确性和特异性、敏感性和假阳率。PndCnn-7参数优化结果得到,学习率lr介于[0. 4,1. 05]范围内,需要处理的批次达到最少0. 75。13×13卷积核能够实现网络的快速收敛,并且不会引起震荡的现象。当epoch增大至50,则会引起误差的明显减小,使网络达到良好的收敛状态。     

基于卷积神经网络的卫星遥感图像区域识别

为了提高卫星遥感图像的识别与分类效果,提出一种基于卷积神经网络的卫星遥感图像识别与分类方法。该方法通过导向滤波去雾和旋转图像数据提高了模型的泛化能力,同时采用了双全连接层网络结构增强了模型数据表达能力。实验证明,该方法在卫星遥感图像的识别与分类上优于传统图像识别方法和一般卷积神经网络模型。     

基于卷积神经网络与循环谱图的调制识别方法

为提高调制分类识别精确度,降低计算复杂度,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与红绿蓝(RGB)循环谱二维图的智能调制识别方法。基于循环谱特征可识别调制类型的机理,为了降低计算复杂度,将三维的循环谱转换为二维平面的RGB循环谱图,并将其用于构建数据集;将一种计算复杂度较低的CNN作为调制类型分类识别器。仿真结果表明,所提出的智能调制识别方法能够以较低的计算复杂度,获得更高的分类精确度。     

Blind compression artifact reduction using dense parallel convolutional neural network

Different artifacts will manifest, whenever an image is compressed by a lossy compression algorithm. Higher frequency details present in the image may tend to be eliminated by compression. In certain cases, compression may introduce small image structures and noise. This phenomenon will limit the image quality thereby making images to appear much less pleasant to the human eye. Furthermore, other machine learning tasks like object detectors performance will be reduced due to compression. In this paper, we introduce a novel deep neural network with densely connected parallel convolutions to remove such artifacts and to recover the original image from its perturbed version. The proposed algorithm is named as densely connected parallel convolutional neural network in short DPCNN. Parallel convolution provides model parallelism and reduce the training burden. Furthermore, the dense skip connections provide short paths for gradient back-propagation and alleviates the gradient vanishing problem. Moreover, skip connections reduce the feature redundancy by combining features from different levels and increases the learning efficiency. However, these skip connections increase the model complexity. A bottleneck layer is used to keep the model compactness and to reduce the model complexity. The proposed approach can be used as a preprocessing step in different computer vision tasks where images are degraded by compression. Different from other methods, the proposed method is able to remove compression artifacts generated at any quality factor (QF). The experiments on benchmark datasets show the superiority of the proposed method over other methods quantitatively and qualitatively.     

基于深度卷积神经网络的输电线路可见光图像目标检测

为了检测输电线路可见光图像中的塔材、玻璃绝缘子和复合绝缘子,本文采用了一种基于深度卷积神经网络的技术。通过有人直升机搭载高清相机拍摄19条不同的输电线路近600张图片,对图片中的背景、塔材、玻璃绝缘子和复合绝缘子目标进行人工标注及分块,采用数据扩展生成包含15万个样本的输电线路图像库。构造5层深度卷积神经网络,首先用Cifar-100数据集对网络进行预训练,然后用输电线路图像库进行网络调优。本文方法在检测真阳率为90%时,假阳率低于10%,明显优于传统方法,可用于输电线路可见光图像中的塔材、玻璃绝缘子和复合绝缘子检测,检测结果可用于诊断参考或进一步的目标状态分析。可对输电线路可见光图像中的塔材和绝缘子目标进行检测,并可扩展到其它类型目标的检测。     

基于3D卷积神经网络的PolSAR图像精细分类

PolSAR （Polarimetric Synthetic Aperture Radar）图像分类的传统方法在前期需要对数据进行特征提取,涉及较多的人为参与,且分类精度有待进一步提高。此外,在采用监督分类方法时,某些地物存在小样本问题,针对这些问题并结合PolSAR图像精细分类的需求,提出基于3D卷积神经网络的PolSAR图像地物精细分类方法,将传统卷积神经网络扩展为三维并将其应用于PolSAR图像分类中,利用PolSAR数据多通道特性,充分挖掘数据中的信息,提高分类性能,并采用虚拟样本扩充的方法改善某些地物的小样本情况,获得更好的分类结果。实验结果表明:3D卷积神经网络较2D卷积神经网络在PolSAR图像地物精细分类中有较好的性能,且虚拟样本扩充方法能够有效改善小样本分类问题。     

基于卷积神经网络的手势识别

手势识别是人机交互,智能语义识别和远程人机 交流领域的热门研究课题。目前基于 视觉的手势识别问题仍是研究的难点,在多变背景下的手势姿态识别仍然存在较大问题。近 年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特 征得到了广泛关注。由于卷积神经网络具有较强的学习能力和个体特征的表达能力,本文针 对传统手势识别算法精度低,鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的TensorFlow框架 下加入扁平卷积模块的FD-CNN网络手势识别算法。在预处理数据集后,基于FD-CNN网络的 手 势识别方法可以直接将预处理后的图像输入网络进行训练,最终输出测试结果的识别精度为 99.0％。与传统方法和经典卷积神经网络方法相比,本文方法提高了 网 络系统对样本数据的多样性和复杂性的有效识别,具有较高的识别率和较好的鲁棒性效果。     

基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类

心律不齐早期的检测和分类有十分重要的价值.然而,由于心律不齐特征不够明显、不同人体心电信号存在较大的差异性等问题,心律不齐分类技术在现实中的应用存在很大困难.针对上述问题,提出了一种基于半监督卷积神经网络的心律不齐分类方法.首先,对心电信号进行马尔可夫变迁场变换将其变为二维图像;然后,迁移二维卷积神经网络训练得到普通模型;最后,使用半监督训练的方法得到特定模型,使用得到的特定模型对特定病人的心电信号进行分类.该方法从二维图像中提取更高层次的特征来提高分类性能,并有效地克服不同人体心电信号之间的差异性,增强了模型的泛化能力.遵循美国医疗器械促进协会标准,使用麻省理工学院和波士顿贝丝以色列医院心律不齐数据库中的数据,完成了心律不齐五分类,总准确率达到了97.9％,提升了心律不齐分类技术的现实应用价值.     

Spatial-invariant convolutional neural network for photographic composition prediction and automatic correction

“Composition” determines the vividness of the image and its narrative power. Current research on image aesthetics implicitly considers simple composition rules, but no reliable composition classification and image optimization method explicitly considers composition rules. The existing composition classification models are not suitable for snapshots. We propose a composition classification model based on spatial-invariant convolutional neural networks (RSTN) with translation invariance and rotation invariance. It enhances the generalization of the model for snapshots or skewed images. Ultimately, the accuracy of the RSTN model improved by 3% over the Baseline to 90.8762%, and the rotation consistency improved by 16.015%. Furthermore, we classify images into three categories based on their sensitivity to editing: skew-sensitive, translation-sensitive, and non-space-sensitive. We design a set of composition optimization strategies for each composition that can effectively adjust the composition to beautify the image.     

基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断算法

现有的滚动轴承故障诊断算法依赖于人工特征提取,当负载发生变化或故障样本数较少时,诊断效果较差。针对该问题,文中建立了基于卷积神经网络的智能故障诊断算法。首先,将原始振动数据进行分段预处理;其次,建立基于卷积神经网络的故障诊断模型实现对故障特征的自适应提取;最后,利用Softmax分类器实现对故障诊断结果的输出。将该算法应用于振动数据库实验,验证了该算法的有效性,当样本分布不平衡时,依然保持较高的识别率。     

基于并联卷积神经网络的SAR图像目标识别

基于合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）在图像目标识别领域中识别精度低的问题，设计一种利用并联卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）来提取SAR图像特征的目标识别方法.首先利用改进的ELU激活函数代替常规的ReLU激活函数，建立与二次代价函数相结合的深度学习模型.其次采用均方根支柱（root mean square Prop，RMSProp）与Nesterov动量结合的优化算法执行代价函数参数迭代更新的任务，利用Nesterov引入动量改变梯度，从两方面改进更新方式，有效地提高网络的收敛速度与精度.通过对美国国防研究规划局（DARPA）和空军研究实验室（AFRL）共同推出的MSTAR数据集进行实验，实验表明，该文提出的算法能充分提取出SAR图像中各类目标所蕴含的信息，具有较好的识别性能，是一种有效的目标识别算法.     

基于卷积神经网络的人脸性别识别

人脸性别识别是人脸识别的重要组成部分,但是人脸识别容易受到光照、旋转、平移、遮挡等因素的影响。将卷积神经网络引入到人脸性别识别中,该网络的结构具有稀疏连接和权值共享的优点,卷积层和采样层交替进行,简化了模型的复杂度。实验表明,该方法的网络结构有效地克服了旋转、遮挡等因素的影响,具有较好的鲁棒性。     

一种基于卷积神经网络的雷达目标分类方法

雷达作为对低空和地面目标探测及监视预警的主要手段,在安全领域应用广泛。针对现阶段实际应用中雷达目标分类技术中过于依赖人工提取特征的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分类方法,对雷达回波数据进行二维傅里叶变换得到距离-多普勒图像,再以距离-多普勒图集作为数据集,训练神经网络,得到能够完成雷达目标识别的网络模型。结果表明,相较于传统方法,基于卷积神经网络的目标识别模型在省去人工工作的同时提高了目标识别精度。     

基于级联卷积神经网络的疲劳检测

为了诊断热核聚变等离子体状态,研制了用于热 斑区等离子体诊断用的新型X射线光谱仪,能够同 时探测X射线光谱与聚爆靶图像信息。光谱检测功能由4块椭圆晶体分析器实现,材料分别 为α-石英(1010)、 α-石英(2023)、α-石英(1011)和Si(111),几乎能够覆盖2~20 keV能带范围内的X射线特 征光谱。光谱检测 结构为光源位于椭圆的一个焦点,其辐射光谱经过椭圆反射聚焦于椭圆另一焦点,由X射线 成像板(IP)接收。图 像检测功能由分幅相机匹配小孔阵列成像完成,理想状态能够得到20 幅不同时间的聚爆靶图像。在谱仪与 聚爆靶之间的调整台上设置厚为60μm的Be膜,以保护针孔与晶体避 免聚爆溅射碎片破坏。在中物院“神光- Ⅱ”升级装置上进行了打靶实验,获取了X射线光谱与聚爆靶图像信号。分析了光谱及图像 信息,并针对光谱 仪漏光问题改进了光谱仪结构,最后在神光-Ⅲ原型装置上进行了验证实验并获得比较理想 的图像信号,信噪比(SNR)数据达到15dB。     

基于卷积神经网络的肺炎检测系统

提出一种利用卷积神经网络对胸部X光影像数据进行分析,实现对肺炎这一常见症状进行检测的系统。该方案首先进行图像预处理,然后采用VGG卷积神经网络和改进VGG卷积神经网络分别实现对胸部X光影像的特征提取,得到两种网络对肺炎的检测准确率,最终测试结果显示,改进VGG卷积神经网络在对肺炎检测上具备比VGG网络更好的识别效果,同时,改进VGG网络在标定好的数据集进行训练时能够更快的收敛。通过在公开数据集上进行测试表明,改进VGG卷积神经网络得到了98.5%的准确率,相比于VGG网络提升了2%以上的识别准确率,证明该方案在肺炎识别上具有可行性。     

基于VDNet卷积神经网络的羊群计数

为了避免传统羊群计数任务中,羊只之间相互遮挡带来的干扰,提高羊群计数的准确度,采用了视觉几何群(VGG-16)与空洞卷积(DC)相结合的VDNet神经网络羊群计数方法.该方法在网络前端采用去除了全连接层的VGG-16网络提取2-D特征,后端采用6层具有不同空洞率的DC提取更多的高级特征;DC在保持分辨率不变的同时扩大了...     

基于形变卷积神经网络的行为识别

人类行为识别作为视频分类中的重要问题,成为计算机视觉中的热门话题.由于卷积神经网络(CNN)的几何结构固定统一,这将会使得其几何变形建模受限,使得行为识别网络难以鲁棒性的识别行为类别.本文提出了一种融入可形变卷积的行为识别网络模型.首先,引入可形变卷积,构建了一种可协同学习空间外观和时间运动线索的模块,该模块分别学习视...     

基于卷积神经网络的人脸表情技术研究

在日常的沟通与交流过程中,运用面部表情可以促使沟通交流变得更加顺畅,因此对于人类而言,进行面部表情的解读也是获取相关沟通交流内容的重要程序。随着科学技术的不断发展,人工智能在日常人类交流沟通中运用的越发广泛,因此面部表情人工智能识别这一项技术的发展与创新也更加受到关注。文章将对卷积神经网络的人脸表情识别技术进行深入的研究与探析。     

基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究

针对现有网络隐写分析算法特征提取难度大、算法适用范围单一的问题,文章提出了一种基于卷积神经网络的网络隐写分析方法。对网络数据流进行预处理,将所有数据包处理成大小相同的矩阵,最大限度地保留数据特征完整性;使用异构卷积进行特征提取,减少模型计算量及参数数量,加快模型收敛速度;取消池化层,提高模型训练效率。与传统网络隐写分析方法相比,模型能够自动提取数据特征,识别多种网络隐写算法。