基于CNN、SVM和迁移学习的轮胎花纹分类

轮胎花纹图像分类在交通事故及刑侦破案取证中具有重要的作用。为了准确地分类轮胎花纹图像,提出了一种基于卷积神经网络(convelutional neural network,CNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)和迁移学习的轮胎花纹分类算法。首先对辅助数据库ImageNet进行CNN训练得到初始CNN模型;其次,基于迁移学习思想,利用轮胎花纹图像数据库对初始CNN模型的分类层进行微调训练,得到用于轮胎花纹图像分类的CNN模型;最后,从所得CNN模型的第二个全连接层提取输出的4 096维特征,用该特征对轮胎花纹图像进行基于SVM的图像分类。使用轮胎花纹图像数据库进行分类实验,结果表明,提出算法的分类精度达到93.1%。说明提出算法能够提高轮胎花纹图像的分类准确率。     

小样本下基于深度学习的声呐图像分类研究

水下环境复杂多样,使得声呐成像模糊难以人工提取特征,同时声呐图像不易获取,数量远少于光学图像,导致了小样本情况下声呐图像分类网络的训练过拟合现象明显,识别准确率低。基于所建立的声呐图像数据集进行预处理后,提出一种改进的带有类别偏好的标签平滑正则化方法,对训练数据的标签进行优化,减轻网络的自信程度,并基于迁移学习中微调的方法利用光学图像对网络参数进行预训练和冻结,融合以上方法构建了一种小样本下的分类网络模型。仿真实验结果表明,优化后的网络模型取得了最佳分类识别准确率,有效抑制了过拟合现象,能够在小样本下实现精确分类声呐图像。     

基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法

红外和可见光图像表征了互补的场景信息. 现有的基于深度学习的融合方法大多通过独立提取网络分别提取两个源图像特征,从而丢失了源图像之间的深度特征联系. 基于此,提出了一种新的基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法,针对不同模态的特点采用不同的编码方式提取图像特征,利用一个模态的信息补充另一个模态的信息,并对提取到的特征进行融合,最后根据融合特征重建融合图像. 该算法可在两个模态的特征提取路径之间建立交互,不仅可预融合梯度信息和强度信息,且能增强后续处理的信息. 同时设计了损失函数,引导模型保留可见光的细节纹理,并保持红外的强度分布. 将所提算法与多种融合算法在公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法获得了良好的视觉效果,客观指标评价方面对比现有的优秀算法也有一定的提升.     

基于迁移学习的SAR图像车辆目标识别方法研究

针对卷积神经网络因参数随机初始化引起的收敛慢和过拟合的问题,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络模型.将小样本的数据作为源域的训练样本,将源域训练得到的模型的参数作为目标域模型的初始参数,大样本数据作为目标域的训练样本进行网络微调,实现从源域到目标域的信息迁移.在卷积神经网络中采用神经元丢弃法和组合小卷积核代替大卷积核的方式,减少网络的参数,加快收敛速度,并且抑制过拟合问题.实验采用移动与静止目标搜索识别数据集,该数据集分为十类合成孔径雷达图像车辆目标,以数据集中的三类目标数据作为源域训练样本,十类目标数据作为目标域训练样本,实验结果表明,提出的方法在十类目标识别精度上达到了98.39％,同时具有较快的收敛速度.     

用于目标情感分类的多跳注意力深度模型

文本情感分类是近年来自然语言处理领域的研究热点,旨在对文本蕴含的主观倾向进行分析,其中,基于特定目标的细粒度情感分类问题正受到越来越多的关注。在传统的深度模型中加入注意力机制,可以使分类性能显著提升。针对中文的语言特点,提出一种结合多跳注意力机制和卷积神经网络的深度模型（MHA-CNN）。该模型利用多维组合特征弥补一维特征注意力机制的不足,可以在没有任何先验知识的情况下,获取更深层次的目标情感特征信息。相对基于注意力机制的LSTM网络,该模型训练时间开销更小,并能保留特征的局部词序信息。最后在一个网络公开中文数据集（包含6类领域数据）上进行实验,取得了比普通深度网络模型、基于注意力机制的LSTM模型以及基于注意力机制的深度记忆网络模型更好的分类效果。     

基于迁移学习及特征融合的现勘图像检索算法

为了改善有限的现勘图像数据量在训练卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)时易产生过拟合现象的情况,以及更精准地描述图像内容,提出了基于迁移学习的两种CNN特征级联以及与图像低层特征融合的现勘图像检索算法。首先利用目标图像集对两个预训练CNN模型进行微调,分别提取其fc7层的特征并级联作为图像的高层特征,再与适合本目标图像集的低层特征进行融合,以此作为特征进行图像检索。在现勘图像数据库上的测试结果验证了算法的有效性,并在GHIM-10K数据库进行测试,结果证明了算法的普适性。     

基于迁移学习的乳腺肿瘤组织病理图像分类研究

乳腺癌是一种严重危害人体健康的恶性肿瘤,准确的诊断对于预防和治疗乳腺癌至关重要。相比人工检测的方法,计算机辅助检测系统更为高效省时。研究基于迁移学习方法,在微调Alexnet模型的基础上采用基于核的支持向量机（SVM）作为分类器构建了Alexnet-SVM模型,使用该模型对BreakHis数据库中的乳腺肿瘤组织病理图像分类。为了进一步提高模型的分类准确率,使用GA、GWO、Grid三种算法对SVM的核参数进行了优化。结果表明,经过GA算法优化过后的SVM对BreakHis数据库中不同放大倍数（40,100,200,400）下的乳腺肿瘤组织病理图像平均分类准确率分别达到97.51%、97.65%、97.68%和97.12%。相比目前已有的深度神经网络模型,所提出的模型分类准确率更高。研究结果对于乳腺癌的早期诊断具有重要的临床应用价值。     

迁移学习结合难分样本挖掘的机场目标检测

为了提高遥感图像中机场检测的准确性和速度,提出一种迁移学习结合难分样本挖掘的机场检测方法．首先,舍弃以往滑动窗口加手工设计特征的方式,构造了区域卷积神经网络作为基本架构;其次,基于自然图像和机场遥感图像具有共同的低级和中级视觉特征,网络模型在自然图像上进行预训练并修改完善后,在数据有限的机场上迁移学习;然后,在样本训练中借鉴难分样本挖掘思想来提高网络的目标判别能力和训练效能;最后,使用交叉优化策略实现区域建议网络和后续检测网络的卷积层共享,大大地减少了检测时间．仿真结果表明,所提方法能在复杂背景下准确地检测出不同类型的机场,得到检测率为93.6%、虚警率为11.6%、时间为0.2s的实验结果,各项性能均优于其他对比方法．     

利用卷积神经网络分类乳腺癌病理图像

为了解决乳腺病理图像分类准确率低,耗时费力的问题,本文提出了利用卷积神经网络(CNN)对乳腺病理图像进行分类的方法.利用该方法将病理图像快速、自动划分为良性和恶性2类.采用基于Inceptionv3架构的卷积神经网络模型和迁移学习算法进行病理图像特征提取;利用全连接层神经网络和SoftMax函数进行图像分类.同时针对高...     

基于深度学习特征融合的遥感图像场景分类应用

针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet迁移学习网络提取图像的深层信息,在去除最后一层全连接层的同时加入一层256维的全连接层作为特征输出;将两种特征进行自适应融合,最终输入到网格搜索算法优化的支持向量机（GS-SVM）中对遥感图像进行场景分类识别.在公开数据集UC Merced的21类目标数据和RSSCN7的7类目标数据的实验结果表明,5次实验的平均准确率分别达94.77%和93.79%.该方法可有效提升遥感图像场景的分类精度.     

深度迁移学习在高光谱遥感图像分类中的研究现状与展望

高光谱遥感通过利用许多窄电磁波波段获取包含丰富的空间、辐射和光谱信息,在对地观测研究领域扮演着重要角色。随着深度学习的迅速发展,深度神经网络及深度森林等算法在高光谱遥感图像分类任务中得到广泛应用,但同时也产生了一系列困难,如对训练样本数量需求高、模型训练耗时以及分类代价大等问题。将深度学习与迁移学习结合,能够有效解决上述问题,在高光谱遥感图像分类领域得到初步应用。本工作首先介绍高光谱遥感图像分类的相关背景,之后介绍深度学习在高光谱遥感图像分类中的应用,并指出其具有的优势与不足,最后介绍深度迁移学习在高光谱遥感图像分类中的应用,并对当前研究存在的问题进行总结与展望。     

长效红外目标增强装置的研究

介绍一种用于拖靶的、通过燃烧丙烷辐射红外能量的长效红外目标增强装置的设计和试验研究，着重对一些关键技术问题和试验结果进行了讨论分析。     

地空导弹红外目标干扰装置

某型地空导弹红外目标干扰装置，主要用于地空导弹野外射击训练，与靶机配合模拟敌机施放红外诱饵以增强战场仿真效果，锻炼射手准确捕获真实目标，把握战机及时发射导弹攻击目标；介绍了其总体方案、硬件的组成和工作原理及软件的流程。     

基于δ-LBP的红外目标检测方法

研究红外序列图像中目标检测方法,在对传统方法分析的基础上,提出了以LBP算法为基础的δ-LBP算法.该算法充分利用了LBP算子的平移不变性和旋转不变性,能在复杂的背景中快速检测到目标边缘,进而确定和跟踪目标.与几种传统算法比较,此检测方法在准确性和实时性方面都有所提高.     

一种基于DTW算法的谱图匹配声纳目标识别方法

为解决由于舰船目标螺旋桨轴频不同造成DEMON谱线谱频率不同而难以直接比对的问题,利用DTW算法将DEMON谱数据根据线谱频率进行对齐,解决了难以比对的问题,并对实测舰船辐射噪声进行了分析。结果表明,利用DTW算法的识别率在原先匹配识别的基础上提高了3%~5%,说明基于DTW算法对谱图匹配声纳目标进行识别是有效的。     

Eigen-Range Profiles for Radar Target Classification

Ｅｉｇｅｎ－ＲａｎｇｅＰｒｏｆｉｌｅｓｆｏｒＲａｄａｒＴａｒｇｅｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＪＩＡＮＧＹｉｃｈｅｎｇ；ＷＡＮＧＪｉｎｒｏｎｇ（姜义成）；（王金荣）（ＤｅｐｔｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎ...     

基于形态学方法的红外小目标检测

为了降低复杂背景下红外小目标检测的虚警率,在分析目标特性的基础上,给出了一种高提升滤波与形态学Top-hat算子相结合的检测方法.该方法首先对红外图像进行高提升滤波,提高图像对比度;通过Top-hat变换滤除背景,利用伽马变换提高信噪比（SNR）,经阈值分割检测出可能的目标,然后通过对序列图像的处理最终确定目标,并形成稳定航迹.仿真结果表明：与单一的Top-hat变换相比,该方法能够更准确检测出信噪比不小于2的目标,且虚警率低.     

线性系统分类的有限脉冲响应法

提出了一种线性系统分类的有限脉冲响应法，给出了脉冲设计方法和原理，通过计算机仿真，说明该算法切实可行。     

水压引信目标分类的研究

本文提出一种模糊统计分类 FSC 方法,用于研究水压引信目标分类问题。在建立水面目标场多级网络分类模型的基础上,分析讨论了此方法的特征提取、识别函数、模糊与冲突、搜索算法等技术问题,并通过仿真实验,对水面目标航速、吨位、横距进行分类处理,结果表明,FSC 方法行之有效。