基于卷积神经网络的图像隐写分析方法

为了提高卷积神经网络(CNN)在图像隐写分析领域的分类效果,构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutional neural networks,S-CNN）进行隐写分析。该模型采用两层卷积层和两层全连接层,减少了卷积层的层数;通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化,避免了模型在训练过程中陷入过拟合;取消池化层,减少嵌入信息的损失,从而提高模型的分类效果。实验结果表明,相比传统的图像隐写分析方法,该模型减少了隐写分析步骤,并且具有较高的隐写分析准确率。     

基于密集连接网络的图像隐写分析

针对目前传统的隐写分析技术对特征集要求越来越高的问题,构建了一个密集连接网络模型（Steganalysis-Densely Connected Convolutional Networks,S-DCCN）进行图像隐写分析,避免了人工提取特征,提高了隐写分析效率。首先,在网络层之前添加高通滤波层（HPF）进行滤波,加快模型训练速度。经过滤波后的图像进入两层卷积层进行特征提取,在卷积层之后使用了5组密集连接模块来解决网络加深带来的梯度消失问题,密集连接模块之间通过过度层来控制整个网络的宽度。实验结果表明,相比传统的图像隐写分析算法和卷积神经网络技术,该模型有效提高了隐写分析的准确率和泛化性能。     

基于新残差网络的图像隐写分析方法

卷积神经网络在隐写分析领域取得了一系列进展,但现有网络结构大多都是专用隐写分析,只针对某一类隐写算法有效.为了提高模型的泛化能力,提出了一种基于新残差网络的图像隐写分析算法.构建了残差分组融合网络结构(W-R2 N),采用分组融合的方式来提高提取多尺度特征的能力,增大每层网络的感受野范围,并且增加每组卷积的对角相关性.相对于Xu-Net和SRNET在S-UNIWARD嵌入率为0.4 bpp情况下隐写分析准确率分别提高了17.13％和0.81％.实验结果表明,相对于现有卷积神经网络,该模型泛化能力更好,并且能够有效提高隐写分析的准确率.     

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。     

基于卷积神经网络的图像数据增强算法

提升卷积神经网络的泛化能力和降低过拟合的风险是深度卷积神经网络的研究重点。遮挡是影响卷积神经网络泛化能力的关键因素之一,通常希望经过复杂训练得到的模型能够对遮挡图像有良好的泛化性。为了降低模型过拟合的风险和提升模型对随机遮挡图像识别的鲁棒性,提出了激活区域处理算法,在训练过程中对某一卷积层的最大激活特征图进行处理后对输入图像进行遮挡,然后将被遮挡的新图像作为网络的新输入并继续训练模型。实验结果表明,提出的算法能够提高多种卷积神经网络模型在不同数据集上的分类性能,并且训练好的模型对随机遮挡图像的识别具有非常好的鲁棒性。     

基于迭代训练和集成学习的图像分类方法

针对卷积神经网络提取特征信息不完整导致图像分类方法分类精度不高等问题,利用深度学习的方法搭建卷积神经网络模型框架,提出一种基于迭代训练和集成学习的图像分类方法。利用数据增强对图像数据集进行预处理操作,在提取图像特征时,采用一种迭代训练卷积神经网络的方式,得到充分有效的图像特征,在训练分类器时,采用机器学习中集成学习的思想。分别在特征提取后训练分类器,根据各分类器贡献的大小,赋予它们不同的权重值,取得比单个分类器更好的性能,提高图像分类的精度。该方法在Stanford Dogs、UEC FOOD-100和CIFAR-100数据集上的实验结果表明了其较好的分类性能。     

基于改进胶囊神经网络的遥感影像分类

针对遥感影像卷积神经网络（CNN）分类会导致特征信息丢失及泛化能力差的问题,提出一种基于通道注意力和混合注意力改进的胶囊神经网络分类模型。首先,为了胶囊神经网络能够适应于大尺寸输入图像,在特征提取模块中使用2个最大池化层;其次,为了提高分类精度,分别将SENet注意力和CBAM注意力加在特征提取模块的最后一层去改进特征提取模块;最后,将样本集随机地划分为训练集、验证集和测试集,进一步使用训练集和验证集训练模型,测试集测试模型,使用AID数据集对模型分类的泛化能力进行验证。实验结果表明:基于SENet网络改进的胶囊神经网络的准确率与Kappa系数要高于其他模型,泛化能力也优于其他模型,本文提出的模型的总体分类精度和泛化能力有了显著性提升,从而验证了本文方法的可行性和使用性。     

高分辨卫星图像卷积神经网络分类模型

目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC（the ImageNet large scale visual recognition challenge）-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。     

基于少样本学习的通用隐写分析方法

近年来,深度学习在图像隐写分析任务中表现出了优越的性能.目前,大多数基于深度学习的图像隐写分析模型为专用型隐写分析模型,只适用于特定的某种隐写术.使用专用隐写分析模型对其他隐写算法的隐写图像进行检测,则需要该隐写算法的大量载密图像作为数据集对模型进行重新训练.但在实际的通用隐写分析任务中,隐写算法的大量载密图像数据集是难以得到的.如何在极少隐写图像样本的情况下训练通用隐写分析模型是一个极大的挑战.对此,受少样本学习领域研究成果的启发,提出了基于转导传播网络的通用隐写分析方法.首先,在已有的少样本学习分类框架上改进了特征提取部分,设计了多尺度特征融合网络,使少样本分类模型能够提取到更多的隐写分析特征,使其可用于基于秘密噪声残差等弱信息的分类任务;其次,针对少样本隐写分析模型难收敛的问题,提出了预训练初始化的方式得到具有先验知识的初始模型;然后,分别训练了频域和空域的少样本通用隐写分析模型,通过自测和交叉测试,结果表明,检测平均准确率在80%以上;接着,在此基础上,采用数据集增强的方式重新训练了频域、空域少样本通用隐写分析模型,使少样本通用隐写分析模型检测准确率与之前相比提高到87%以上;...     

基于CNN的改进行人重识别技术

针对行人重识别研究中训练样本的不足,为提高识别精度及泛化能力,提出一种基于卷积神经网络的改进行人重识别方法。首先对训练数据集进行扩充,使用生成对抗网络无监督学习方法生成无标签图像;然后与原数据集联合作半监督卷积神经网络训练,通过构建一个Siamese网络,结合分类模型和验证模型的特点进行训练;最后加入无标签图像类别分布方法,计算交叉熵损失来进行相似度量。实验结果表明,在Market-1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上,该方法相比原有的Siamese方法在Rank-1和mAP等性能指标上有近3～5个百分点的提升。当样本较少时,该方法具有一定应用价值。     

基于显著性检测的图像隐写分析方法

针对图像隐写分析难度大、现有的检测模型难以对图像隐写区域进行针对性检测的问题,提出了一种基于显著性检测的图像隐写分析方法.该方法利用显著性检测技术引导隐写分析模型更加关注图像隐写区域的特征.首先,显著性检测模块生成图像的显著性区域;其次,区域筛选模块筛选出与隐写区域重合度较高的显著性图,利用图像融合技术与原始图像进行融...     

基于小尺度核卷积的人脸表情识别

针对现有表情识别方法中网络泛化能力差以及网络参数多导致计算量大的问题,提出一种利用小尺度核卷积的人脸表情识别方法。采用多层小尺度核卷积块代替大卷积核减少参数量,结合最大池化层提取面部表情图像特征,利用Softmax分类器对不同表情进行分类,并在相同感受野下增加网络深度避免特征丢失。实验结果表明,与FER2013 record、DNNRL等方法相比,该方法的人脸表情识别率更高,能有效实现人脸表情的准确分类。     

Expression recognition based on residual rectification convolution neural network

In order to solve the problem of low face recognition rate in controlled scene, an expression recognition algorithm based on residual rectification intensive convolutional neural network is proposed. This method takes convolutional neural network as the prototype. In the process of training model, the idea of residual network is introduced to correct the difference between the effect of test set and the effect of training set. The linear rectification operation of the residual block by the excitation function embedded in the convolution layer helps to express complex features. At the same time, the data intensive method is used to suppress the fast fitting of the deep neural network model during the training process, to improve its generalization performance on a given recognition task, and then to improve the robustness of the model learning effect. In the experiment, the method is applied to simulate the online teaching environment, and get effective facial expression recognition result in controlled scene. According to the experimental data, this method can effectively classify the facial image input under controlled conditions, and the highest accuracy is up to 91.7%. This research is helpful to the development of facial expression recognition and human-computer interaction.

     

基于密集连接空洞卷积神经网络的青藏地区云雪图像分类

为了提高高纬度地区云雪卫星图像的识别准确率,提出了密集连接空洞卷积神经网络与空洞卷积相结合的方法进行云雪卫星图像识别研究。该方法首先采用常规卷积层对图像进行处理得到特征图,然后采用多个密集块和过渡层对特征图进行处理。其中,密集块中采用跨层连接的方式实现了网络中所用层的特征传递,使得大量云雪特征得到重用,同时减轻了训练过程中的梯度消失问题。密集块中的卷积核采用空洞卷积,在减少参数量的同时扩大局部感受野,对云雪的光谱信息进行特征提取。最后,该方法采用平均全局池化层与全连接层得到云雪图像的预测结果。实验结果表明,与其他机器学习方法相比,该方法能够提高卫星云雪图像的识别准确率,具有良好的泛化能力。     

基于改进的胶囊网络模型的高光谱图像分类方法

针对卷积神经网络无法有效提取高光谱图像光谱与空间特征以及识别特征之间的空间位置问题,提出一种基于胶囊网络的改进神经网络模型.采用1×1卷积核对高光谱图像块进行降维处理;利用双通道卷积神经网络提取降维图像的初级特征,进而在PrimaryCaps层将初级特征信息封装为胶囊向量;通过DigitCaps层计算胶囊向量的模长来判...     

Faster R-CNN模型在车辆检测中的应用

针对传统机器学习方法在车辆检测应用中易受光照、目标尺度和图像质量等因素影响,效率低下且泛化能力较差的问题,提出一种基于改进的较快的基于区域卷积神经网络（R-CNN）模型的车辆检测方法。该方法以Faster R-CNN模型为基础,通过对输入图像进行卷积和池化等操作提取车辆特征,结合多尺度训练和难负样本挖掘策略降低复杂环境的影响,利用KITTI数据集对深度神经网络模型进行训练,并采集实际场景中的图像进行测试。仿真实验中,在保证检测时间的情况下,相对原Faster R-CNN算法检测精确度提高了约8%。实验结果表明,所提方法能够自动地提取车辆特征,解决了传统方法提取特征费时费力的问题,同时提高了车辆检测精确度,具有良好的泛化能力和适用范围。     

用于失配隐写分析的对抗子领域自适应网络

当训练集数据和测试集数据来自不同的载体源时,即在载体源失配的条件下,通常会使一个表现优异的隐写分析器检测准确率下降。在实际应用中,隐写分析人员往往需要处理从互联网上采集的图像。然而,与训练集数据相比,这些可疑图像很可能具有完全不同的捕获和处理历史,导致隐写分析模型可能出现不同程度的检测性能下降,这也是隐写分析工具在现实应用中很难成功部署的原因。为了提高基于深度学习的隐写分析方法的实际应用价值,对测试样本信息加以利用,使用领域自适应方法来解决载体源失配问题,将训练集数据作为源领域,将测试集数据作为目标领域,通过最小化源领域与目标领域之间的特征分布差异来提高隐写分析器在目标领域的检测性能,提出了一种对抗子领域自适应网络（ASAN,adversarial subdomain adaptation network）。一方面从生成特征的角度出发,要求隐写分析模型生成的源领域特征和目标领域特征尽可能相似,使判别器分辨不出特征来自哪一个领域;另一方面从减小域间特征分布差异的角度出发,采用子领域自适应方法来减少相关子领域分布的非期望变化,有效地扩大了载体与载密样本之间的距离,有利于分类精度的提高。通过...     

基于U-Net的高分辨率遥感图像语义分割方法

图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练一个二分类模型,随后将各预测子图组合生成最终语义分割图像。采用了集成学习策略来提高分割精度,在“CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛”数据集上取得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验结果表明,该网络在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。