基于卷积神经网络的图像分割应用

近年来,计算机视觉领域随着深度学习的发展取得了长足进步,而该领域中卷积神经网络发挥了重要作用。计算机视觉领域的发展与物品识别检测、视频监控分析等息息相关,在日常生活和生产中具有重要作用。作为其最基本的算法之一,图像语义分割更是关键所在,只有保证图像语义分割,才能使后续算法正常执行分类或者识别命令。基于此,探讨了卷积神经网络在计算机视觉领域尤其是图像分割方面的应用,以提升图像分割算法的效率及效果。     

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

随着大数据时代的到来,含更多 隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的 成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状 和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。     

基于深度学习的垃圾图片处理与识别

针对城市环境卫生提出的对市民生活垃圾进行分类回收的要求,考虑计算机卷积神经网络在图片分类中的强大表现,提出了基于深度学习中卷积神经网络对垃圾图片处理以及输出识别的新模型与方法。针对目前图像局部特征表达存在的复杂性,模糊性等不足,采用特征多层池化以及系统神经网络学习的方式进行优化。同时在ResNet101模型的基础上设计并构建了基于CNN(Convolutional Neural Network)算法的新模型框架,此系统模型也能实现端与端的实时识别。新模型提高了对训练样本图像信息提取的精确度以及图片识别的准确率,实验表明识别准确率平均提高了10%。为未来实现人工智能垃圾分类提供图像识别模型基础。     

计算机视觉下的车辆目标检测算法综述

车辆目标检测是基于计算机视觉的目标检测领域的一个重要应用领域,近年来随着深度学习在图像分类方面取得的巨大进展,机器视觉技术结合深度学习方法的车辆目标检测算法逐渐成为该领域的研究重点和热点。介绍了基于机器视觉的车辆目标检测的任务、难点与发展现状,以及深度学习方法中几种具有代表性的卷积神经网络模型,通过这些网络模型衍生出的two stage、one stage车辆目标检测算法和用于模型训练的相关数据集与检测效果评价标准,对其存在的问题及未来可能的发展方向进行了讨论。     

基于深度学习的计算机视觉研究新进展

近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新.本文着眼于2016年以来的一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述.首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型,包括标准模型及轻量化模型等;然后总结了针对不同计算机视觉领域的主...     

改进的深度卷积网络及在碎纸片拼接中的应用

近年来,深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用,取得了很好的效果。为解决全部样本均为无标签数据的分类问题,对深度卷积神经网络进行了改进,采用卷积自动编码器学习输入样本的特征,用k-均值聚类器代替深度卷积网络中的分类器,建立了改进的深度卷积网络结构,给出了相应的学习算法,将其用于解决碎纸片拼接问题。实验表明,该方法有效可行,提高了碎纸片拼接的准确性和鲁棒性。     

视觉情感识别系统的设计与实现

在现实生活中,人们具有丰富的情感,而情感会影响人的行为及认知等.为了获取并识别人类的情感,提出一种基于深度学习的"视觉情感识别系统"的设计方案.通过Python语言编写网络爬虫程序,爬取网络上带有情感标签的人脸图片,从而为神经网络的训练提供数据;采用Keras框架搭建卷积神经网络,对带有情感标签的人脸图片进行深度学习,使卷积神经网络收敛到理想的模型,从而实现对人脸图片的情感识别.实验结果表明,该方案具有一定的识别效率.     

基于受限玻尔兹曼机的疲劳脑电特性分析

为了准确提取和分类视觉疲劳所引起的脑电特征，以此提醒过度用眼的工作人员及时休息，提出了多通道受限玻尔兹曼机算法和卷积神经网络(CNN)算法结合的深度学习混合模型，利用该模型对枕叶区10个通道的脑电信号进行自动提取内在特征和分类。在基于SSVEP的视觉疲劳脑电数据集上进行评估，深度学习混合模型的平均准确率达到88.63%,比传统的特征提取和分类方法高10%。实验结果证明了深度学习混合模型取得的分类效果较好，并且克服了传统手动提取特征方法不全面的不足，对疲劳脑电的研究具有现实的意义。     

图像分类的深度卷积神经网络模型综述

图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,传统的图像分类方法具有一定的局限性。随着人工智能技术的发展,深度学习技术越来越成熟,利用深度卷积神经网络对图像进行分类成为研究热点,图像分类的深度卷积神经网络结构越来越多样,其性能远远好于传统的图像分类方法。本文立足于图像分类的深度卷积神经网络模型结构,根据模型发展和模型优化的历程,将深度卷积神经网络分为经典深度卷积神经网络模型、注意力机制深度卷积神经网络模型、轻量级深度卷积神经网络模型和神经网络架构搜索模型等4类,并对各类深度卷积神经网络模型结构的构造方法和特点进行了全面综述,对各类分类模型的性能进行了对比与分析。虽然深度卷积神经网络模型的结构设计越来越精妙,模型优化的方法越来越强大,图像分类准确率在不断刷新的同时,模型的参数量也在逐渐降低,训练和推理速度不断加快。然而深度卷积神经网络模型仍有一定的局限性,本文给出了存在的问题和未来可能的研究方向,即深度卷积神经网络模型主要以有监督学习方式进行图像分类,受到数据集质量和规模的限制,无监督式学习和半监督学习方式的深度卷积神经网络模型将是未来的重点研究方向之一;深度卷积神经网络模型的速度和资源消耗仍不尽人意,应用于移动式设备具有一定的挑战性;模型的优化方法以及衡量模型优劣的度量方法有待深入研究;人工设计深度卷积神经网络结构耗时耗力,神经架构搜索方法将是未来深度卷积神经网络模型设计的发展方向。     

基于MV-PearlNet的珍珠细粒度分类方法

提出多视图卷积神经网络模型MV-PearlNet,替代人工进行细粒度珍珠分类.该模型采用并行化处理方式,针对珍珠的多个视角图片提取特征,可提升珍珠图片的特征提取效果,并且采用中间层特征融合作为珍珠的特征表达.在训练集数据量有限的情况下,通过MV-PearlNet结合K-means方法,将无监督聚类算法应用到提取得到的特征中,并利用相似度计算完成自动类标学习,这些操作起到了扩充数据集的作用,有助于改善深度分类模型因为训练集不足导致的欠拟合问题,可提高模型的分类准确率.实验结果表明,相比于主流卷积神经网络模型,MV-PearlNet对珍珠细粒度图片的分类准确率有明显的提高.     

基于贝叶斯生成对抗网络的背景消减算法

背景消减是计算机视觉和模式识别的关键技术之一.本文提出一种新的背景消减算法,该算法首先利用中值滤波算法进行背景数据的获取,然后基于贝叶斯生成对抗网络进行训练,利用生成对抗网络的特性,有效地对每个像素进行分类,解决了光照渐变和突变、非静止背景以及鬼影的问题.本文采用深度卷积神经网络,来构建贝叶斯生成对抗网络的生成器和判别器.实验结果表明,本文提出的算法性能在绝大多数情况下优于现有其他算法.本文的贡献在于首次将贝叶斯生成对抗网络应用于背景消减,并且取得了良好的实验效果.     

深度卷积神经网络的目标检测算法综述

目标检测是计算机视觉中的核心任务之一,在智能视频监控、自动化监测、工业检测等领域应用广泛。近些年来,随着深度学习的快速发展,基于深度卷积神经网络的目标检测算法逐渐替代了传统的目标检测算法,成为了该领域的主流算法。介绍了目标检测算法的常用数据集和性能评价指标,介绍了卷积神经网络的发展,重点分析比较了两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法,展望了基于深度卷积神经网络的目标检测算法未来的发展。     

结合批归一化的直通卷积神经网络图像分类算法

为解决深度卷积神经网络由于梯度消失而导致训练困难的问题,提出一种基于批归一化的直通卷积神经网络算法.首先对网络所有卷积层的激活值进行批归一化处理,然后利用可学习的重构参数对归一化后的数据进行还原,最后对重构参数进行训练.在CIFAR-10,CIFAR-100和MNIST这3个标准图像数据集上进行实验的结果表明,文中算法分别取得了94.53%,73.40%和99.74%的分类准确率,明显优于其他深度神经网络算法;该算法能够有效地克服传统卷积神经网络中梯度消失的问题.     

基于脉冲神经网络与移动GPU计算的图像分类算法研究与实现

计算机视觉旨在通过计算机模拟人的视觉系统,让计算机学会"看",是人工智能、神经科学研究的一个热点。作为计算机视觉的经典任务,图像分类吸引了越来越多的研究,尤其是基于神经网络的算法在各种分类任务上表现优异。然而,传统浅层人工神经网络特征学习能力不强、生物可解释性不足,而深层神经网络存在过拟合、高功耗的缺点,因此在低功耗环境下具有生物可解释性的图像分类算法研究仍然是一个具有挑战性的任务。为了解决上述问题,结合脉冲神经网络,设计并实现了一种基于Jetson TK1和脉冲神经网络的图像分类算法。研究的主要创新点有:(1)设计了深度脉冲卷积神经网络算法,用于图像分类;(2)实现了基于CUDA改进的脉冲神经网络模型,并部署在Jetson TK1开发环境上。     

基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法与实现

作为一种新兴的生物特征识别技术,基于人脸图像的年龄估计技术在目前已经成为计算机视觉、人机交互等领域的一个重要研究课题。2006年以来,深度卷积网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域广泛使用,取得了很好的效果。本文基于深度卷积网络的人脸年龄分析算法,构建一个多层卷积神经网络,通过卷积神经网络获取深度卷积激活特征,作为人脸年龄估计的特征,并利用支持向量机(SVM)的方法训练年龄估计模型,得到年龄估计结果,在人脸识别权威数据集Morph上获得了91.3%的正确率,同时也对比在了不同条件下对实验结果的影响。     

对抗攻击威胁基于卷积神经网络的网络流量分类

深度学习算法被广泛地应用于网络流量分类,具有较好的分类效果,应用卷积神经网络不仅能大幅提高网络流量分类的准确性,还能简化其分类过程.然而,神经网络面临着对抗攻击等安全威胁,这些安全威胁对基于神经网络的网络流量分类的影响有待进一步的研究和验证.文中提出了基于卷积神经网络的网络流量分类的对抗攻击方法,通过对由网络流量转换成的深度学习输入图像添加人眼难以识别的扰动,使得卷积神经网络对网络流量产生错误的分类.同时,针对这种攻击方法,文中也提出了基于混合对抗训练的防御措施,将对抗攻击形成的对抗流量样本和原始流量样本混合训练以增强分类模型的鲁棒性.文中采用公开数据集进行实验,实验结果表明,所提对抗攻击方法能导致基于卷积神经网络的网络流量分类方法的准确率急剧下降,通过混合对抗训练则能够有效地抵御对抗攻击,从而提高模型的鲁棒性.     

改进卷积神经网络在分类与推荐中的实例应用

在网络购物不断发展的背景下,基于服装图片的服装的分类识别和搭配推荐具有给予消费者搭配建议并帮助商家促进销售的重要意义。深度学习作为机器学习领域的最新研究成果,建模与表征能力强大,在图像处理领域取得了突破成果。改进卷积神经网络通过加入批量归一化、改进卷积层结构、添加冗余分类器改进了原始GoogleNet卷积神经网络,提高了分类精确度和速度。对搭配库训练集进行图片增广,扩增数据集使其更加丰富全面,并提高精确度。运用改进卷积神经网络对增广后的数据集进行服装精细分类,得到图片的服装类别风格以及功能信息。使用感知哈希算法寻找套装图片库中的相似单品及其搭配,并根据精细分类得到的图片性别、风格、功能信息,最终综合给出服装搭配推荐,具有重要的现实研究意义     

深度先验图像特征在城市遥感大数据中的应用

图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于深度先验的图像特征提取方法.该特征能有效聚焦室外图像近处物体,并通过图像检索实验验证了其对室外图像的良好表征能力.     

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

目的 遥感图像飞机目标分类,利用可见光遥感图像对飞机类型进行有效区分,对提供军事作战信息有重要意义。针对该问题,目前存在一些传统机器学习方法,但这些方法需人工提取特征,且难以适应真实遥感图像的复杂背景。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标分类问题。方法 在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积神经网络相关理论,有的放矢地设计了一个5层卷积神经网络。结果 首先,在逐步扩充的训练集上分别训练该卷积神经网络,并分别用同一测试集进行测试,实验表明训练集扩充有利于网络训练,测试准确率从72.4%提升至97.2%。在扩充后训练集上,分别对经典传统机器学习方法、经典卷积神经网络LeNet-5和本文设计的卷积神经网络进行训练,并在同一测试集上测试,实验表明该卷积神经网络的分类准确率高于其他两种方法,最终能在测试集上达到97.2%的准确率,其余两者准确率分别为82.3%、88.7%。结论 在少见使用深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标分类问题上,本文设计了一个5层卷积神经网络加以应用。实验结果表明,该网络能适应图像场景,自动学习特征,分类效果良好。     

融合宫颈细胞领域特征的多流卷积神经网络分类算法

细胞分类是宫颈癌计算机辅助诊断研究和应用的关键技术.针对通用深度学习分类算法在细胞分类中缺少领域知识指导这一局限性,提出一种基于数据驱动和宫颈细胞领域知识的多流卷积神经网络分类算法.文中算法以细胞和细胞核图像为输入,通过卷积神经网络提取图像特征,并根据宫颈细胞标准分级系统中领域知识提取人工设计特征,最后将上述2种特征进行拼接,并经过全连接层融合,构建适用于细胞分类的多流卷积神经网络.实验结果表明,文中算法在仅使用Alexnet作为基础网络的情况下,在Herlev宫颈细胞图像数据集上的正常与异常细胞的分类准确率达到99%,取得了该数据库上目前最好的分类结果;在Ideepwise数据集上,按照细胞学诊断报告的分级准确率为85%,相比单流网络提升3%.