面向人体行为识别的深度特征学习方法比较*

针对人体行为识别问题,比较了两种基于智能手机惯性加速度传感器数据的深度特征学习方法。与传统的人工特征提取方法相比,基于深度特征学习方法可以实现端到端训练,网络结构简单直观,避免了繁琐的特征工程,通过深度神经网络模型的学习自动获得特征。本文通过对比深度卷积神经网络、长短期记忆网络两种深度学习方法在公开网站UCI的机器学习知识库的人体行为识别数据集上的识别效果,论证了基于Dropout深度卷积神经网络特征学习方法的有效性。     

基于深度学习的人体行为识别算法综述

人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于语音识别、图形识别等各个领域.深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、独立子空间分析(Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)以及递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和总结.     

基于卷积长短时记忆网络的人体行为识别研究

人体行为识别利用深度学习网络模型自动提取数据的深层特征,但传统机器学习算法存在依赖手工特征提取、模型泛化能力差等问题。提出基于空时特征融合的深度学习模型（CLT-net）用于人体行为识别。采用卷积神经网络（CNN）自动提取人体行为数据的深层次隐含特征,利用长短时记忆（LSTM）网络构建时间序列模型,学习人体行为特征在时间序列上的长期依赖关系。在此基础上,通过softmax分类器实现对不同人体行为分类。在DaLiAc数据集的实验结果表明,相比CNN、LSTM、BP模型,CLT-net模型对13种人体行为的总体识别率达到了97.6%,具有较优的人体行为识别分类性能。     

基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型

针对传统句子分类模型存在特征提取过程复杂且分类准确率较低等不足,利用当下流行的基于深度学习模型的卷积神经网络在特征提取上的优势,结合传统句子分类方法提出一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型。该模型首先利用卷积神经网络提取文本特征,其次利用主成分分析法对文本特征进行降维,最后利用贝叶斯分类器进行句子分类。实验结果表明在康奈尔大学公开的影评数据集和斯坦福大学情感分类数据集上,所提出的方法优于只使用深度学习的模型或传统句子分类模型。     

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。     

一种基于卷积神经网络的人脸识别方法

近年来,随着深度学习的发展,卷积神经网络已经广泛运用到图像识别领域,它不仅提高了识别的准确率,同时自特征提取方面的效果也优于许多传统的算法。提出一种基于卷积神经网络的人脸识别算法。该方法主要涉及两方面,一是使用卷积神经网络对训练集进行特征提取;二是将提取的特征图片输入改进的神经网络进行训练及识别。通过MATLAB进行了仿真实验,对比结果表明卷积神经网络有很好的特征提取性能及良好识别效果,比现有的算法有很大的优势。     

基于多流卷积神经网络的行为识别

人体行为识别与人体姿态有很强的相关性,由于许多公开的行为识别的数据集并未提供相关姿态数据,因此很少有将姿态数据进行训练并与其它模态进行融合的识别方法.针对当今主流基于深度学习的人体行为识别方法采用RGB与光流融合的现状,提出一种融合人体姿态特征的多流卷积神经网络人体行为识别算法.首先,用姿态估计算法从包含人的静态图片生成人体关键点数据,并对关键点连接构建姿态;其次,分别将RGB、光流、姿态数据对多流卷积神经网络进行训练,并进行分数融合;最后,在UCF101与HMDB51数据集进行了大量的消融,识别精度等方面的实验研究.实验结果表明,融合了姿态图像的多流卷积神经网络在UCF101与HMDB51数据集的实验精度分别提高了2.3％和3.1％.实验结果验证了提出算法的有效性.     

基于深度学习的人体行为识别方法综述

人体行为识别作为计算机视觉领域的重要研究热点,在智能监控、智能家居、虚拟现实等诸多领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景,备受国内外学者的关注。基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图像分类方面取得巨大成功,将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势,但其仍然存在一些困难与挑战。首先,根据特征提取方法的不同,简单回顾了早期基于传统手工特征的行为识别方法;然后,从网络结构的角度着重对近年来一些基于深度学习的人体行为识别方法进行论述和分析,其中包括目前常用的双流网络架构和三维卷积网络架构等;另外,还介绍了目前用于评价方法性能的人体行为识别数据集,同时总结了部分典型方法在UCF-101和HMDB51两个著名的公开数据集上的性能;最后,从性能和应用两个方面对基于深度学习的人体行为识别方法的未来发展方向进行了展望,并指出了当前方法存在的不足之处。     

基于深度卷积神经网络的车型识别

传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。     

融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法研究

基于人脸信息的身份认证对于个人安全和社会稳定都具有非常重要的意义。传统的人脸认证方法依赖人工构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中提取到人脸的隐性特征。然而大部分深度学习人脸认证方法需大量带有身份标记的训练样本,额外增加了标记数据的成本。针对以上问题,提出了融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法。该算法在Siamese神经网络框架基础上,引入LeNet-5卷积神经网络,将单分支LeNet-5卷积网络扩充为结构相同且参数共享的双分支LeNet-5卷积网络,通过缩小卷积核、增加卷积层来调整网络结构,使用Contrastive Loss函数对融合网络进行训练。实验结果表明,该算法在不同的人脸数据集上,均获取较高的识别精度。     

CNN和Transformer在细粒度图像识别中的应用综述

细粒度图像识别旨在从类别图像中辨别子类别。由于图像间只有细微差异,这使得识别任务具有挑战性。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的方法定位局部和表示特征的能力越来越强,其中以卷积神经网络（CNN）和Transformer为基础的各类算法大大提高了细粒度图像识别精度,细粒度图像领域得到了显著发展。为了整理两类方法在细粒度图像识别领域的发展历程,对该领域近年来只运用类别标签的方法进行了综述。介绍了细粒度图像识别的概念,详细阐述了主流细粒度图像数据集;介绍了基于CNN和Transformer的细粒度图像识别方法及其性能;最后,总结了细粒度图像识别未来的研究方向。     

基于改进卷积神经网络的动力下肢假肢运动意图识别

传统动力下肢假肢运动意图识别算法常使用机器学习算法分类器,在特征选择方面则需要手工提取.针对该问题将深度学习算法应用于运动意图识别研究中,通过在传统的卷积神经网络的基础上进行改进,使算法更适应于基于短时行为样本数据的运动意图识别,同时抑制深度学习算法应用于运动意图识别中的过拟合.在意图识别数据集中进行滑动窗口预处理,目的是对时间序列样本做数据增广,扩增目标数据集能够使训练集更加丰富全面,提高识别的精度,运用改进后的卷积神经网络对增广后的数据集进行特征学习与分类.实验结果表明,该方法在13类运动模式下的识别率达到93%.     

基于双重优化的卷积神经网络图像识别算法*

为了进一步提高卷积神经网络算法的收敛速度和识别精度,提出基于双重优化的卷积神经网络图像识别算法。在构建卷积神经网络的过程中,针对特征提取和回归分类建立双重优化模型,实现对卷积与全连接过程的集成优化,并与局部优化算法对比,分析各算法的识别率和收敛速度的差异。在手写数字集和人脸数据集上的实验表明,双重优化模型可以在较大程度上提高卷积神经网络的收敛速度和识别精度,并且这种优化策略可以进一步拓展到其它与卷积神经网络相关的深度学习算法中。     

深度学习的典型目标检测算法研究综述

目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,其目的是精确识别给定图像中特定目标物体的类别和位置。近年来,深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks,DCNN）所具有的特征学习和迁移学习能力,在目标检测算法特征提取、图像表达、分类与识别等方面取得了显著进展。介绍了基于深度学习目标检测算法的研究进展、常用数据集特点以及性能指标评价的关键参数,对比分析了双阶段、单阶段以及其他改进算法的网络结构和实现方式。阐述了算法在人脸、显著目标、行人、遥感图像、医学图像、粮虫等检测领域的应用进展,结合当前存在的问题和挑战,展望分析了其未来的研究方向。     

弱监督与少样本学习场景下视频行为识别综述

近年来各类人体行为识别算法利用大量标记数据进行训练,取得了良好的识别精度。但在实际应用中,数据的获取以及标注过程都是非常耗时耗力的,这限制了算法的实际落地。针对弱监督及少样本场景下的视频行为识别深度学习方法进行综述。首先,在弱监督情况下,分类总结了半监督行为识别方法和无监督领域自适应下的视频行为识别方法;然后,对少样本场景下的视频行为识别算法进行详细综述;接着,总结了当前相关的人体行为识别数据集,并在该数据集上对各相关视频行为识别算法性能进行分析比较;最后,进行概括总结,并展望人体行为识别的未来发展方向。     

3D CNNs与LSTMs在行为识别中的组合及其应用

基于机器视觉的人体运动识别在视频监控、虚拟现实、医疗护理等诸多领域发挥着重要的作用.结合深度学习中的三维卷积神经网络和长短期记忆神经网络,提出一种融合模型,并与另外两种行为识别模型——长效递归卷积网络和时空域卷积网络,进行了对比,利用公开的KTH数据集,进行了实验测试.实验表明,提出的融合模型与长效递归卷积网络和时空域卷积网络相比,对于人体行为图像或视频数据集的学习效果明显,论证了模型的泛化性能和鲁棒性.     

深度卷积神经网络的汽车车型识别方法

针对现有汽车车型识别方法计算量大、提取特征复杂等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的汽车车型识别方法。该方法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络做出改进并得到由多个卷积层和次抽样层构成的深度卷积神经网络。根据五种车型的分类结果,表明该方法在识别率方面较传统方法有明显的提高。实验还研究了网络层数、卷积核大小、特征维数对深度卷积神经网络的性能和识别率的影响。     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。