基于卷积神经网络的图像识别算法研究

针对深度学习下的图像识别技术,研究了图像识别和卷积神经网络的工作原理。分析了AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet模型的卷积神经网络模型,以及三种算法模型的各自特点,实现了深度学习环境的搭建,通过实验对比三个模型的分类准确率和训练效率,为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。     

基于深度迁移学习的饮食图像识别研究

卷积神经网络(CNN)应用于图像识别具有很大优势,但是需要足够深的网络和大量标签完善的数据集才能发挥其优越性.实际应用中,往往需要应对的是质量差和大小不一的数据集,且受硬件设备限制.为了提高图像识别效率和精度,提出一种基于深度卷积神经网络和迁移学习的识别算法.该算法首先对图像预处理和数据增强,后迁移大样本提取出的特征信息用于CNN特征提取,再接入微调网络对数据集再训练.实验结果显示,本文算法对饮食识别的精度和时间性能均有显著的提高,精确度最高可达98％以上,精度提升最高可达10％以上,时间性能提升幅度最高可达110％.     

基于深度学习卷积神经网络图像识别技术的研究分析探讨

随着我国移动互联网技术的快速发展,微信,QQ,微博,手机应用等手机媒体的新起,以及智能手机,平板电脑和数码相机等移动设备的大量使用,与3G,4G,wifi等高速无线网络的不断普及,让更多的用户能够更快更方便的上传和浏览各种图像。但是,生活中还是有很多没有标记的图像,这些没有标记的图像很难进行搜索和处理,用户不能够更快的找到自己想要的图像,所以传统的图像分类识别方法并不能够满足现在的用户,还会给现在的用户在进行图像分类识别的时候造成一定的不便,浪费不必要的时间,尤其是在复杂环境下对自然图像的分类与识别。     

基于残差网络和迁移学习的野生植物图像识别方法

针对目前传统野生植物识别算法存在的耗时长、 精度低等问题,提出一种基于ResNet101网络和迁移学习的方法.将在ImageNet数据集上训练好的参数应用于数据扩充后的野生植物数据集,同时考虑微调第5组卷积块、 添加Dropout正则化和批量正则化技术、 优化网络结构参数的方式对原有网络进行改进.测试结果表明,该方法对...     

基于TensorFlow卷积神经网络的图像识别

TensorFlow是Google公司发布的开源人工智能深度学习框架,卷积神经网络是进行图像识别的一种有效方法。本文在研究Tensorflow深度学习框架以及卷积神经网络的基础上,利用keras官方下载的cifar数据集,采用LeNet-5算法对数据进行了处理、建模、训练、并对模型进行了评估以及保存,利用测试集完成测试后,不同图像识别的准确率有所不同,青蛙识别的准确率最高,为79%,汽车的识别准确率为78%,猫和狗的识别准确率最低,分别为41%和53%,所有图像识别的平均准确率为65%。     

基于卷积神经网络的图像识别教学实验

图像识别是"图像处理"教学中的重要内容.本文在Linux环境下使用iTorch notebook可视化界面利用卷积神经网络实现mnist手写数字体的准确识别,并详细介绍卷积神经网络的原理,给出直观的实验结果.教学实践表明,通过具有应用性和趣味性的实验可以提高学生的积极性,加深对课程理论的认知,培养其分析问题和解决问题的能力.     

基于卷积神经网络的葡萄病毒病的图像识别

葡萄在世界历史上源远流长,科技的发展与人口的流动让葡萄的种植范围不断扩大,位居世界首位,这其中也带来了许多问题,例如葡萄病毒病.提前发现病害可以扭转葡萄产量下降趋势.针对人们肉眼判断准确率低的问题,文章提出了基于CNN的葡萄病毒病的图像识别模型,网络包含一个输入层、四个卷积层、四个池化层、两个全连接层和一个输出层,对于...     

面向人脸表情识别的迁移卷积神经网络研究

人脸表情识别是模式识别研究的一个重要领域,现实环境中人脸表情识别容易受到光照、姿态、个体表情差异等因素的影响,识别效果仍有待提高。为了取得更好的人脸表情识别效果,本文提出一种基于迁移卷积神经网络的人脸表情识别方法,本文在训练得到人脸识别网络模型的基础上,采用迁移学习方法将所得人脸识别模型迁移到人脸表情识别任务上,并提出Softmax-MSE损失函数和双激活层(Double Activate Layer, DAL)结构,以提高模型的识别能力。在FER2013数据库和SFEW2.0数据库上的实验表明,本文所提方法分别取得了61.59%和47.23%的主流识别效果。      

基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别

飞机目标识别是地面情报系统的一项重要关键技术。近年来火热的深度学习方法,如卷积神经网络,展现出对于图像识别任务的优越性能。但是,训练卷积神经网络需要大量的带标签样本以估计规模庞大的模型参数,因而限制了其在雷达目标识别领域中的应用。针对飞机目标识别中的小样本问题,文中引入适用于有限数据场景的迁移学习技术,预先在其他大样本高分辨距离像数据上训练一个初始卷积神经网络模型,再结合当前飞机目标识别任务调优模型参数。在实测数据上的实验结果显示,与仅使用卷积神经网络的方法相比,所提方法可显著提升识别准确率,验证了方法的有效性。     

基于卷积神经网络的反无人机系统图像识别方法

针对无人机的无证飞行和随意飞行严重影响和威胁公共安全的问题,提出了反无人机系统。识别无人机是反无人机系统实现的关键之一,为此提出了一种基于卷积神经网络的图像识别无人机方法。运用自制光学系统采集设备采集了不同型号的无人机图片以及鸟类图片,设计了针对无人机小样本识别的卷积神经网络和支持向量机。运用设计的卷积神经网络分别对MNIST数据集、无人机图片以及鸟的图片进行了识别,同时也运用支持向量机识别无人机和鸟的图片,进行了对比实验。实验结果表明,设计的卷积神经网络在MNIST数据集上识别准确率为91.3%,识别无人机准确率为95.9%,支持向量机识别准确率为88.4%。对比实验表明,提出的方法可以识别无人机和鸟以及不同类型的无人机并且识别结果优于支持向量机,可用于反无人机系统识别无人机,给同类研究提供了借鉴。     

基于迁移集成学习的无人机图像识别算法

针对当前小型无人机目标图像识别方法准确率较低的问题,提出了一种基于迁移集成学习的无人机图像识别算法。首先,基于AlexNet、VGGNet-19、Inception-V3以及ResNet-50四种结构具有差异的卷积神经网络对源数据集进行预训练,获取图像的深层次特征;然后,对目标数据集进行迁移学习,得到目标的分类特征,构建分类模型;之后,采用相对多数投票法和加权平均法的集成学习方法,对分类模型进行集成得到迁移集成模型。构建了一个包含小型无人机图像、飞鸟图像以及直升机图像的图像数据集UavNet,在对数据集进行数据增强的基础上开展了图像识别算法性能实验,结果表明,算法对多类目标的识别准确率为99.42%,无人机类目标识别的F1-score指标为99.12%,优于主流的卷积神经网络方法和传统的支持向量机方法,具有一定的理论意义和应用价值。     

基于深度神经网络的花朵图像识别及分类

针对深度学习中图像识别模型的训练需要大量的数据集,同时由于受花朵的花期影响,短时间内难以收集到足够用于训练的样本问题,提出一种基于深度神经网络迁移学习的花朵识别分类的方法,达到在少量数据情况下完成模型训练的效果.首先将收集的花朵数据集图像进行随机剪裁和归一化处理;其次在ResNet34(residual neural ...     

基于改进卷积神经网络的羊行为识别

本文根据羊不同行为的特征,提出一种基于改进卷积神经网络的羊行为识别方法。构建卷积核尺寸全部为3×3的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN);使用缩放指数线性单元(scaled exponential linear units,SeLU)为激活函数,使网络具有自归一化功能;以最大池化(max pooling)为下采样;在全连接层中采用丢弃(Alpha dropout)操作提高网络泛化能力,使用余弦退火动态学习率进行动态微调;进一步使用softmax分类器作为网络输出,最终构建出羊行为识别网络模型。实验结果表明：本文方法对羊进食行为识别准确率达到90.30%,站立行为识别准确率达到94.16%。坐卧行为识别准确率能达到91.90%。该模型能够实现羊不同行为的监测,且有较高的准确性,有助于提高畜牧管理效率和养殖智能化水平。     

基于卷积神经网络的肺部CT图像分类算法研究

对医学CT图像进行高效精确地自动分类可以有效帮助医生减轻工作负担,切实提升医生对患者病情诊断的效率,应对现今医院CT图像数量迅速增长而相关医务人员严重缺乏的问题。卷积神经网络自提出以来,已被广泛应用于各种图像分类任务中。为切实提高肺部CT图像分类任务的准确率与速度,文中具体分析了VGG16网络模型的结构以及将其应用于肺结节CT图像分类任务中的优劣势。通过实验对比,验证了迁移学习的VGG16和基于VGG16改进的模型对肺部CT图像分类任务的有效性。     

基于BP神经网络图像识别方法的研究

基于BP神经网络的图像识别技术是随着计算机、图像处理人工智能、模式识别等理论发展起来的信息处理技术,是在传统的图像识别方法的基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法.     

基于卷积神经网络的图像识别算法研究

本文主要一种基于卷积神经网络技术的图像识别系统实现方法,通过算法优化和结果分析,证实了本系统的可行性和实用性.     

基于卷积神经网络的人脸识别研究

人工智能的发展极大地方便了人们的生活,现代社会中,刷脸解锁、刷脸支付等通过识别人面部信息确定人的身份的现象已遍布各个领域。人脸识别的应用十分广泛,未来仍有广阔的发展前景。文章基于卷积神经网络对人脸识别进行研究,首先分析了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型能够快速准确进行人面部表情识别的原理,即由于CNN的卷积层和池化层起到了滤波作用,将输入的图片进行特征提取并进行压缩,减轻了CNN运算的负担,提高了运算速度;接下来通过将K近邻法和BP神经网络框架模型与CNN模型作比较,实验证明了CNN模型在进行人面部表情识别过程中的准确度最高、速度最快。因此,CNN模型训练在人面部表情识别系统中具有较高的应用价值。