基于深度多监督哈希的快速图像检索

由于较低的检索时间和空间复杂度,哈希方法被广泛应用于大规模图像检索领域。提出深度多监督哈希(Deep Multi-Supervised Hashing,DMSH)方法来学习具有高度判别能力和紧凑的哈希编码,并进行有效的图像检索。设计一个新的卷积神经网络结构来产生相似性保留的哈希编码,用一个识别信号来增加类间距离,用一个验证信号来降低类间距离。同时,通过正则化的方式降低网络输出和二进制哈希编码之间的损失并使二进制哈希值在每一维上均匀分布使网络输出更接近离散的哈希值。在两个数据集上的实验证明了该方法能够快速编码任意新的图像并取得先进的检索结果。     

基于深度卷积神经网络与哈希的图像检索

为解决当前流行的哈希检索方法生成的哈希码存在信息冗余,不能很好地保留图像语义相似性等问题,提出一种基于深度卷积神经网络来学习二进制哈希编码的方法。利用深度卷积神经网络提取图像的特征表示;将来自两个完全连接层的图像特征表示输入到哈希层,将分类误差以及阈值误差添加到损失函数中进行训练;将查询图像输入模型得到对应的哈希码。在CIFAR-10和NUS-WIDE两个数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法在检索精度方面优于其它现有哈希方法。     

密集网络图像哈希检索

目的 为提取可充分表达图像语义信息的图像特征,减少哈希检索中的投影误差,并生成更紧致的二值哈希码,提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法。方法 用训练优化好的密集网络提取图像的高层语义特征;先对提取到的图像特征进行核主成分分析投影,充分挖掘图像特征中隐含的非线性信息,以减少投影误差,再利用监督核哈希方法对图像特征进行监督学习,将特征映射到汉明空间,生成更紧致的二值哈希码。结果 为验证提出方法的有效性、可拓展性以及高效性,在Paris6K和LUNA16（lung nodule analysis 16）数据集上与其他6种常用哈希方法相比,所提方法在不同哈希码长下的平均检索精度均较高,且在哈希码长为64 bit时,平均检索精度达到最高,分别为89.2%和92.9%;与基于卷积神经网络的哈希算法（convolution neural network Hashing,CNNH）方法相比,所提方法的时间复杂度有所降低。结论 提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法,提高了图像特征的表达能力和投影精度,具有较好的检索性能和较低的时间复杂度;且所提方法的可拓展性也较好,不仅能够有效应用到彩色图像检索领域,也可以应用在医学灰度图像检索领域。     

基于轻量级特征融合卷积网络的图像分类算法

传统卷积神经网络存在卷积核单一、网络结构复杂和参数冗余的问题。提出一种轻量级特征融合卷积神经网络MS-FNet。在融合模块中采用多路结构以增加卷积神经网络的宽度,通过不同尺寸的卷积核对输入特征图进行处理,提高网络在同一层中提取不同特征的能力,并在每次卷积后采用批归一化、ReLU等方法去除冗余特征。此外,使用卷积层代替传统的全连接层,从而加快模型的训练速度,缓解因参数过多造成的过拟合现象。实验结果表明,MS-FNet可在降低错误率的同时,有效减少网络参数量。     

基于t-SNE卷积编码的图像检索方法

为了提高基于内容图像检索系统的速度和精度,提出了一种基于t-SNE卷积编码的图像检索方法。该方法首先采用一个高精度卷积神经网络模型提取图像特征,然后通过定量分析模型不同层特征的检索性能,选择出最佳特征。其次将选择出的最佳特征使用t-SNE方法进行编码,降低特征维度的同时进一步减少图像特征中的噪声。最后,利用降维后的编码特征,实现基于内容的图像检索系统。实验结果表明：随着特征维度的降低,卷积编码方法不但不会降低检索精度,反而在某些情况下会提高检索精度。采用16维卷积编码特征,就可以超过传统方法128维编码特征的检索精度。而一旦特征维度降低8倍,可以使得特征的存储空间缩小8倍,图像检索效率大幅提高。因此,该方法可以有效提高基于内容图像检索系统的速度和精度。     

采用融合卷积网的图像分类算法

目前,卷积神经网络已成为视觉对象识别的主流机器学习方法。有研究表明,网络层数越深,所提取的深度特征表征能力越强。然而,当数据集规模不足时,过深的网络往往容易过拟合,深度特征的分类性能将受到制约。因此,提出了一种新的卷积神经网络分类算法：并行融合网FD-Net。以网络融合的方式提高特征的表达能力,并行融合网首先组织2个相同的子网并行提取图像特征,然后使用精心设计的特征融合器将子网特征进行多尺度融合,提取出更丰富、更精确的融合特征用于分类。此外, 采用了随机失活和批量规范化等方法协助特征融合器去除冗余特征,并提出了相应的训练策略控制计算开销。最后,分别以经典的ResNet、InceptionV3、DenseNet和MobileNetV2作为基础模型,在UECFOOD-100和Caltech101等数据集上进行了深入的研究和评估。实验结果表明,并行融合网能在有限的训练样本上训练出识别能力更强的分类模型,有效提高图像的分类准确率。     

基于显著性语义区域加权的图像检索算法

针对计算视觉领域图像实例检索的问题，提出了一种基于深度卷积特征显著性引导的语义区域加权聚合方法。首先提取深度卷积网络全卷积层后的张量作为深度特征，并利用逆文档频率（IDF）方法加权深度特征得到特征显著图；然后将其作为约束，引导深度特征通道重要性排序以提取不同特殊语义区域深度特征，排除背景和噪声信息的干扰；最后使用全局平均池化进行特征聚合，并利用主成分分析（PCA）降维白化得到图像的全局特征表示，以进行距离度量检索。实验结果表明，所提算法提取的图像特征向量语义信息更丰富、辨识力更强，在四个标准的数据库上与当前主流算法相比准确率更高，鲁棒性更好。     

自适应多尺度特征融合的单目图像深度估计

在基于深度学习的单目图像深度估计方法中, 卷积神经网络在下采样过程中会出现图像深度信息丢失的情况, 导致物体边缘深度估计效果不佳. 提出一种多尺度特征融合的方法, 并采用自适应融合的策略, 根据特征数据动态调整不同尺度特征图的融合比例, 实现对多尺度特征信息的充分利用. 由于空洞空间金字塔池化(ASPP)在单目深度估计任务中, 会丢失图像中的像素点信息, 影响小物体的预测结果. 通过在对深层特征图使用ASPP时融合浅层特征图的丰富特征信息, 提高深度估计结果. 在NYU-DepthV2室内场景数据集的实验结果表明, 本文所提方法在物体边缘处有更准确的预测, 并且对小物体的预测有明显的提升, 均方根误差(RMSE)达到0.389, 准确率(δ <1.25)达到0.897, 验证了方法的有效性.     

利用PCA进行深度学习图像特征提取后的降维研究

深度学习是当前人工智能领域广泛使用的一种机器学习方法.深度学习对数据的高度依赖性使得数据需要处理的维度剧增,极大地影响了计算效率和数据分类性能.本文以数据降维为研究目标,对深度学习中的各种数据降维方法进行分析.在此基础上,以Caltech 101图像数据集为实验对象,采用VGG-16深度卷积神经网络进行图像的特征提取,以PCA主成分分析方法为例来实现高维图像特征数据的降维处理.在实验阶段,采用欧氏距离作为相似性度量来检验经过降维处理后的精度指标.实验证明：当提取VGG-16神经网络fc3层的4096维特征后,使用PCA法将数据维度降至64维,依然能够保持较高的特征信息.     

结合注意力机制的深度学习图像目标检测

利用卷积神经网络进行目标检测时，提取的卷积特征具有很强的平移不变性，这将削弱模型的定位性能。事实上，目标对象通常具有不同的子区域特征和宽高比特性，但在目前流行的两阶段目标检测框架中，很少考虑这些具有平移尺度敏感性的特征成分。为了优化模型的特征表达，将在两阶段目标检测框架中引入与子区域特征和宽高比特性相关的注意力特征库，并生成注意力特征图对原始的ROI池化特征进行优化。另外，在注意力特征图的辅助下，模型特征维度可以有效地进行缩减。实验结果表明，引入注意力模块后，模型的检测精度和检测速度有明显提升。     

递归式多阶特征融合图像超分辨率算法

目的 近年来,卷积神经网络在解决图像超分辨率的问题上取得了巨大成功,不同结构的网络模型相继被提出。通过学习,这些网络模型对输入图像的特征进行抽象、组合,进而建立了从低分辨率的输入图像到高分辨率的目标图像的有效非线性映射。在该过程中,无论是图像的低阶像素级特征,还是高阶各层抽象特征,都对像素间相关性的挖掘起了重要作用,影响着目标高分辨图像的性能。而目前典型的超分辨率网络模型,如SRCNN（super-resolution convolutional neural network）、VDSR（very deep convolutional networks for super-resolution）、LapSRN（Laplacian pyramid super-resolution networks）等,都未充分利用这些多层次的特征。方法 提出一种充分融合网络多阶特征的图像超分辨率算法：该模型基于递归神经网络,由相同的单元串联构成,单元间参数共享;在每个单元内部,从低阶到高阶的逐级特征被级联、融合,以获得更丰富的信息来强化网络的学习能力;在训练中,采用基于残差的策略,单元内使用局部残差学习,整体网络使用全局残差学习,以加快训练速度。结果 所提出的网络模型在通用4个测试集上,针对分辨率放大2倍、3倍、4倍的情况,与深层超分辨率网络VDSR相比,平均分别能够获得0.24 dB、0.23 dB、0.19 dB的增益。结论 实验结果表明,所提出的递归式多阶特征融合图像超分辨率算法,有效提升了性能,特别是在细节非常丰富的Urban100数据集上,该算法对细节的处理效果尤为明显,图像的客观质量与主观质量都得到显著改善。     

基于深度卷积神经网络的图像检索算法研究

为解决卷积神经网络在提取图像特征时所造成的特征信息损失,提高图像检索的准确率,提出了一种基于改进卷积神经网络LeNet-L的图像检索算法。首先,改进LeNet-5卷积神经网络结构,增加网络结构深度。然后,对深度卷积神经网络模型LeNet-L进行预训练,得到训练好的网络模型,进而提取出图像高层语义特征。最后,通过距离函数比较待检图像与图像库的相似度,得出相似图像。在Corel数据集上,与原模型以及传统的SVM主动学习图像检索方法相比,该图像检索方法有较高的准确性。经实验结果表明,改进后的卷积神经网络具有更好的检索效果。     

自适应增强卷积神经网络图像识别

目的 为了进一步提高卷积神经网络的收敛性能和识别精度,增强泛化能力,提出一种自适应增强卷积神经网络图像识别算法。方法 构建自适应增强模型,分析卷积神经网络分类识别过程中误差产生的原因和误差反馈模式,针对分类误差进行有目的地训练,实现分类特征基于迭代次数和识别结果的自适应增强以及卷积神经网络权值的优化调整。自适应增强卷积神经网络与多种算法在收敛速度和识别精度等性能上进行对比,并在多种数据集上检测自适应卷积神经网络的泛化能力。结果 通过对比实验可知,自适应增强卷积神经网络算法可以在很大程度上优化收敛效果,提高收敛速度和识别精度,收敛时在手写数字数据集上的误识率可降低20.93%,在手写字母和高光谱图像数据集上的误识率可降低11.82%和15.12%;与不同卷积神经网络优化算法对比,误识率比动态自适应池化算法和双重优化算法最多可降低58.29%和43.50%;基于不同梯度算法的优化,误识率最多可降低33.11%;与不同的图像识别算法对比,识别率也有较大程度提高。结论 实验结果表明,自适应增强卷积神经网络算法可以实现分类特征的自适应增强,对收敛性能和识别精度有较大的提高,对多种数据集有较强的泛化能力。这种自适应增强模型可以进一步推广到其他与卷积神经网络相关的深度学习算法中。     

结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图检索

目的 传统的手绘图像检索方法主要集中在检索相同类别的图像，忽略了手绘图像的细粒度特征。对此，提出了一种新的结合细粒度特征与深度卷积网络的手绘图像检索方法，既注重通过深度跨域实现整体匹配，也实现细粒度细节匹配。方法 首先构建多通道混合卷积神经网络，对手绘图像和自然图像分别进行不同的处理；其次通过在网络中加入注意力模型来获取细粒度特征；最后将粗细特征融合，进行相似性度量，得到检索结果。结果 在不同的数据库上进行实验，与传统的尺度不变特征（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）和深度手绘模型Deep SaN（sketch-a-net）、Deep 3DS（sketch）、Deep TSN（triplet sketch net）等5种基准方法进行比较，选取了Top-1和Top-10，在鞋子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了12%，在椅子数据集上，本文方法Top-1正确率提升了11%，Top-10提升了3%，与传统的手绘检索方法相比，本文方法得到了更高的准确率。在实验中，本文方法通过手绘图像能在第1幅检索出绝大多数的目标图像，达到了实例级别手绘检索的目的。结论 提出了一种新的手绘图像检索方法，为手绘图像和自然图像的跨域检索提供了一种新思路，进行实例级别的手绘检索，与原有的方法相比，检索精度得到明显提升，证明了本文方法的可行性。     

Development of acoustic source localization with adaptive neural network using distance mating-based red deer algorithm

Multichannel, audio processing approaches are widely examined in human–computer interaction, autonomous robots, audio surveillance, and teleconferencing systems. The numerous applications are linked to the speech technology and acoustic analysis area. Much attention is received to the active speakers and spatial localization of acoustic sources on the acoustic sensor arrays. Baseline approaches provide negotiable performance in a real-world comprised of far-field/near-field monitoring, reverberant and noisy environments, and also the outdoor/indoor scenarios. A practical system to detect defects in complex structures is the time difference mapping (TDM) technique. The significant scope of the research is to search the location using the minimum distance point in the time difference database to be apart from the verification point. In the case of the improved “time difference mapping (I-TDM)” technique and traditional “time difference mapping (T-TDM)” technique, the denser grids and vast database permit increased accuracy. In the database, if the location points are not present, then the accurate localization of the I-TDM and T-TDM techniques is damaged. Hence, to handle these problems, this article plans to develop acoustic source localization according to the deep learning strategy. The audio dataset is gathered from the benchmark source called the SSLR dataset and is initially subjected to preprocessing, which involves artifact removal and smoothing for effective processing. Further, the adaptive convolutional neural network (CNN)-based feature set creation is performed. Here, the adaptive CNN is accomplished by the improved optimization algorithm called distance mating-based red deer algorithm (DM-RDA). With this trained feature set, the acoustic source localization is done by the weight updated deep neural network, in which the same DM-RDA is used for optimizing the training weight. The simulation outcome proves that the designed model produced enhanced performance compared to other traditional source localization estimators.     

基于特征融合卷积神经网络的车型精细识别

为解决现有车型精细识别方法中存在识别精度低、模型参数规模大等问题,提出一种基于特征融合卷积神经网络的车型精细识别方法。设计两个独立网络(UpNet、DownNet)分别用于提取车辆正面图像的上部和下部特征,在融合网络(FusionNet)中进行特征融合,实现车型的精细识别。相较于现有的车型精细识别方法,该方法在提高识别精度的同时,有效压缩了模型参数规模。在基准数据集CompCars下进行大量实验的结果表明,该方法的识别精度可达98.94%,模型参数大小仅为4.9MB。     

结合判别相关分析与特征融合的遥感图像检索

目的 高分辨率遥感图像检索中,单一特征难以准确描述遥感图像的复杂信息。为了充分利用不同卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）的学习参数来提高遥感图像的特征表达,提出一种基于判别相关分析的方法融合不同CNN的高层特征。方法 将高层特征作为特殊的卷积层特征处理,为了更好地保留图像的原始空间信息,在图像的原始输入尺寸下提取不同高层特征,再对高层特征进行最大池化来获得显著特征;计算高层特征的类间散布矩阵,结合判别相关分析来增强同类特征的联系,并突出不同类特征之间的差异,从而提高特征的判别力;选择串联与相加两种方法来对不同特征进行融合,用所得融合特征来检索高分辨率遥感图像。结果 在UC-Merced、RSSCN7和WHU-RS19数据集上的实验表明,与单一高层特征相比,绝大多数融合特征的检索准确率和检索时间都得到有效改进。其中,在3个数据集上的平均精确率均值（mean average precision,mAP）分别提高了10.4% 14.1%、5.7% 9.9%和5.9% 17.6%。以检索能力接近的特征进行融合时,性能提升更明显。在UC-Merced数据集上,融合特征的平均归一化修改检索等级（average normalized modified retrieval rank,ANMRR）和mAP达到13.21%和84.06%,与几种较新的遥感图像检索方法相比有一定优势。结论 本文提出的基于判别相关分析的特征融合方法有效结合了不同CNN高层特征的显著信息,在降低特征冗余性的同时,提升了特征的表达能力,从而提高了遥感图像的检索性能。     

C-Canny算法和改进单层神经网络相结合的面部特征点定位

深度学习在面部特征点识别领域已取得了较为显著的成果,然而在处理遮挡、光照、角度不当等复杂条件下的面部图像时,预测数目较多的面部特征点仍是一个具有挑战性的问题。为解决面部多特征点在复杂条件下的定位问题,设计了一种C-Canny算法和改进单层神经网络相结合的网络结构,将传统Canny算法应用到面部区域定位阶段,使得神经网络可以快速进行面部区域重定位,从而提升识别的准确率。实验结果表明,在300-w和300-vw数据集上与一些传统方法、神经网络相比,该神经网络结构将损失函数的值平均降低了12.2%。