多特征融合下的高光谱图像混合卷积分类

针对现有高光谱遥感图像卷积神经网络分类算法空谱特征利用率不足的问题,提出一种多特征融合下基于混合卷积胶囊网络的高光谱图像分类策略。首先,联合使用主成分分析和非负矩阵分解对高光谱数据集进行降维;然后,将降维所得主成分通过超像素分割和余弦聚类生成一个多维特征集;最后,将叠加后的特征集通过二维、三维多尺度混合卷积网络进行空谱特征提取,并使用胶囊网络对其进行分类。通过在不同高光谱数据集下的实验结果表明,在相同20维光谱维度下,所提策略相比于传统分类策略在总体精度、平均精度以及Kappa系数上均有明显提升。     

基于多特征融合和混合卷积网络的高光谱图像分类

针对三维卷积网络在训练样本较少时对高光谱图像的分类精度不理想问题,提出了一种高效的基于多特征融合和混合卷积网络的分类模型.首先,对高光谱图像进行降维处理后用三维卷积层提取深层空谱联合特征.然后,引入残差连接并通过特征图连接和逐像素相加进行多特征融合,实现特征重用、增强信息传递.最后,用二维卷积层对提取的特征进行空间信息...     

基于分层网络与局部约束的高光谱图像分类

高光谱图像存在高维度、带间相关性较高的特点,分类过程中也存在同谱异类的问题.为此,提出一种基于分层网络与局部约束的高光谱图像分类方法.该方法通过空谱信息训练分层深度网络,并与局部约束信息结合实现对高维数据的特征提取.同时,融合训练样本与测试样本的类内相似性,以提高分类的准确性.在2个高光谱数据集Indian Pines...     

3维卷积递归神经网络的高光谱图像分类方法

为了针对高光谱图像中空间信息与光谱信息的不同特性进行特征提取，提出一种3维卷积递归神经网络(3-D-CRNN)的高光谱图像分类方法。首先采用3维卷积神经网络提取目标像元的局部空间特征信息，然后利用双向循环神经网络对融合了局部空间信息的光谱数据进行训练，提取空谱联合特征，最后使用Softmax损失函数训练分类器实现分类。3-D-CRNN模型无需对高光谱图像进行复杂的预处理和后处理，可以实现端到端的训练，并且能够充分提取空间与光谱数据中的语义信息。结果表明，与其它基于深度学习的分类方法相比，本文中的方法在Pavia University与Indian Pines数据集上分别取得了99.94%和98.81%的总体分类精度，有效地提高了高光谱图像的分类精度与分类效果。该方法对高光谱图像的特征提取具有一定的启发意义。     

基于3D Octave卷积和胶囊网络的高光谱图像分类

针对当前胶囊网络分类模型在高光谱图像分类中存在空谱联合信息利用不足和收敛较慢的问题,提出一种结合多尺度Octave三维卷积和胶囊网络的分类模型。首先,使用主成分分析（PCA）来降低高维的光谱特征并保留其关键特征;其次,通过多尺度Octave三维卷积模块使模型能够适应当前数据集目标尺寸跨度较大的特点,在减少空间冗余的同时提高高光谱图像的空谱联合信息的利用;最后,对动态路由算法进行改进,使用向量长度的相似性与方向的相似性来衡量两个向量的一致程度,从而解决网络在训练过程中收敛较慢的问题。为了验证改进后模型的有效性,选择Pavia University公开高光谱数据集,并且通过OA、AA以及Kappa系数将分类结果与当前主流的分类模型进行对比实验。结果表明,在Pavia University数据集上,改进后的模型在OA、AA以及Kappa系数上的精度要高于其他模型,因此,该模型能够更好地应用于高光谱遥感图像分类任务中。     

一种融合Gabor滤波与3D/2D卷积的高光谱图像分类算法

为了减轻卷积神经网络模型对训练样本的依赖性和提高高光谱图像的分类性能,本文提出了一种融合Gabor滤波与3D/2D卷积的高光谱图像分类算法.首先,三维Gabor滤波器用于处理原始高光谱数据以生成空谱隧道信息;其次,利用三维卷积操作提取生成的空谱隧道信息的深层特征;然后,再利用二维卷积进一步提取图像的空间信息;最后,通过...     

基于密集连接和空谱变换器的双支路高光谱图像分类模型

为了减少高光谱图像的训练样本,同时得到更好的分类结果,本文提出了一种基于密集连接网络和空谱变换器的双支路深度网络模型。该模型包含两个支路并行提取图像的空谱特征。首先,两支路分别使用3D和2D卷积对子图像的空间信息和光谱信息进行初步提取,然后经过由批归一化、Mish函数和3D卷积组成的密集连接网络进行深度特征提取。接着两支路分别使用光谱变换器和空间变换器以进一步增强网络提取特征的能力。最后两支路的输出特征图进行融合并得到最终的分类结果。模型在Indian Pines、University of Pavia、Salinas Valley和Kennedy Space Center数据集上进行了测试,并与6种现有方法进行了对比。结果表明,在Indian Pines数据集的训练集比例为3%,其他数据集的训练集比例为0.5%的条件下,算法的总体分类精度分别为95.75%、96.75%、95.63%和98.01%,总体性能优于比较的方法。     

一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究

针对图像中某几类物体具有相似颜色特征而导致的分类困难问题,本文提出了一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法.该方法针对可见光图像中具有颜色隐蔽性物体而难以区分的问题,通过将二维图像的邻域像素空间特征与高光谱图像的谱段特征相结合并使用改进的局部线性嵌入降维算法实现了空谱联合的特征降维,最终利用主动学习胶囊网络训练高光谱数据...     

基于多层小波深度聚合网络的高光谱图像超分辨率方法

利用低空间分辨率高光谱（Low Resolution HyperSpectral Image,LR-HSI）和高空间分辨率多光谱图像（High Resolution Multi Spectral Image,HR-MSI）的有机结合,实现高光谱空间分辨率增强,是当前高光谱图像处理的热点问题.目前,深度学习已成为高光谱-多光谱图像融合超分辨率的代表性方法,然而如何有效挖掘两者的互补空谱信息,实现空间结构和细节注入,在提升高光谱图像空间分辨率的同时保持高保真光谱信息,依然存在诸多挑战.本文提出了一种多层小波深度聚合网络（Multilevel Wavelet-Deep Aggregation Network,MW-DAN）.该网络有机结合非抽取小波（Un Decimated Wavelet Transform,UDWT）分解和深度残差网络,建立双分支互补信息融合网络,提升图像重建性能.其中,通过深度残差网络中引入跳层汇聚连接,设计信息聚合型结构,并对多光谱图像进行UDWT方向子带分解,逐层注入到网络中间隐层,增强了方向子带结构的细节注入和光谱保真能力.整个网络通过LR-HSI,HR-MSI和...     

基于特征重要性的高光谱图像分类

为了减少高光谱图像中的冗余以及进一步挖掘潜在的分类信息,本文提出了一种基于特征重要性的卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）分类模型。首先,利用贝叶斯优化训练得到的随机森林模型（random forest,RF）对高光谱遥感图像进行特征重要性评估;其次,依据评估结果选择合适数目的高光谱图像波段,以作为新的训练样本;最后,利用三维卷积神经网络对所得样本进行特征提取并分类。基于两个实测的高光谱遥感图像数据,实验结果均表明:相比原始光谱信息直接采用支持向量机（support vector machine,SVM）和卷积神经网络的分类效果,本文所提基于特征重要性的高光谱分类模型能够在降维的同时有效提高高光谱图像的分类精度。     

一种新的量子神经网络训练算法

量子神经网络是一种借鉴量子理论中的态叠加思想而设计的单隐层前馈神经网络,其主要用于数据分类。由于采用多层激励函数神经元,并且在量子间隔训练中采用了新的目标函数,即同类输入数据的隐层节点输出方差最小,从而使量子神经网络具备了发掘不同类别数据间模糊性的能力。但由于训练时对量子神经网络权值和量子间隔使用了不同的目标函数,使迭代过程中两者不可避免的会出现相互冲突,从而导致训练迭代次数的增加和网络性能的下降。本文借鉴约束优化理论,在两个目标函数的梯度下降求解中引入了惩罚函数,提出了一种新的量子神经网络训练算法,消除了两个目标函数间的冲突。实验结果表明,本文提出的训练算法可以显著提升训练的速度和网络的性能。      

基于CNN的SAR图像目标和场景分类算法

随着合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）成像技术的发展和SAR图像数据的急剧增加,SAR图像解译技术成为了当前的研究热点。针对SAR图像的目标和场景分类问题,提出了一种改进的基于卷积神经网络的图像分类算法。为克服卷积神经网络训练过程中因数据量不足而出现的过拟合问题,采用数据增强人工增加训练样本的大小;针对高层卷积层参数过多的问题,采用一种多尺度卷积模块替代高层的卷积层;在输出层采用卷积和全局均值池化的组合替代传统的全连接层,大幅度减少了网络参数。网络训练阶段,通过误差反向传播来更新网络参数。针对MSTAR数据集和高分辨率的机载SAR图像分别进行目标及场景分类,实验结果表明该算法实现了较好的分类性能。     

基于卷积神经网络迁移学习的飞机目标识别

飞机目标识别是地面情报系统的一项重要关键技术。近年来火热的深度学习方法,如卷积神经网络,展现出对于图像识别任务的优越性能。但是,训练卷积神经网络需要大量的带标签样本以估计规模庞大的模型参数,因而限制了其在雷达目标识别领域中的应用。针对飞机目标识别中的小样本问题,文中引入适用于有限数据场景的迁移学习技术,预先在其他大样本高分辨距离像数据上训练一个初始卷积神经网络模型,再结合当前飞机目标识别任务调优模型参数。在实测数据上的实验结果显示,与仅使用卷积神经网络的方法相比,所提方法可显著提升识别准确率,验证了方法的有效性。     

基于卷积注意力门控循环网络的加密流量分类方法

流量加密技术给流量分类带来了新的挑战,为实现加密流量的快速准确分类,提出了一种基于卷积注意力门控循环网络的加密流量分类方法。将卷积神经网络和门控循环单元相结合,针对流量数据的特点,修改卷积神经网络的池化层以提取单个数据包特征,通过注意力机制寻找单个数据包的关键特征并赋予高权重;然后采用门控循环单元提取流层面数据包间的时间序列特征,从包层面和流层面全面反映流量的整体和局部特征。实验证明该方法相对于现有方法,提高了分类准确率、实时性和训练效率。      

基于数据扩维的SAR目标识别性能提升技术

卷积神经网络的出现使得深度学习在视觉领域取得了巨大的成功,并逐渐延伸到合成孔径雷达(SAR)图像识别领域。然而,SAR图像样本量不足,难以支撑卷积神经网络的训练需求,并且SAR图像包含大量相干斑噪声及不确定性,网络结构的设计较为困难。所以,深度学习在SAR图像识别领域的应用受到阻碍。针对上述问题,文中提出一种基于数据扩维的SAR目标识别性能提升方法,通过对原始SAR 图像进行相关预处理操作并把处理后图像与原始图像结合,从而将一维的原始数据扩充成多维数据来作为训练样本。该扩维方法不仅间接扩充了样本量来支撑网络训练,同时也在网络训练前加入了“主动学习冶影响,所以无需针对SAR图像特性来构建复杂卷积网络,而采用成熟、简单的网络进行训练就可以达到理想的测试精度。最后,使用MSTAR 数据对该方法进行了性能验证,实验结果显示了所提方法的有效性。     

基于深度学习的有遮挡人脸识别方法研究

针对传统CNN在有遮挡人脸识别中计算量大的问题,文中以L1-2DPCA为基础,提出了一种用于人脸识别的新型PCANet深度学习网络.该网络以L1-2DPCA学习多个卷积层的滤波器,在卷积层之后,通过二进制散列和逐块直方图进行池化.文中以CNN、PCANet、2DPCANet和L1-PCANet作为比较,在AR和RMFD...     

多尺度特征与双注意力机制的高光谱影像分类

针对经典卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 的高光谱影像分类方法存在关键细节特征表现不足、训练需要大量样本等问题,提出一种基于多尺度特征与双注意力机制的高光谱影像分类方法。首先,利用三维卷积提取影像的空谱特征,并采用转置卷积获得特征的细节信息;然后,通过不同尺寸的卷积核运算提取多尺度特征并实现不同感受野下多尺度特征的融合;最后,设计双注意力机制抑制混淆的区域特征,同时突出区分性特征。在两幅高光谱影像上进行的实验结果表明:分别在每类地物中 随机选取10%和0.5%的样本作为训练样本,提出模型的总体分类精度分别提高到99.44%和98.86%;对比一些主流深度学习分类模型,提出模型能够关注于对分类任务贡献最大的关键特征,可以获取更高的分类精度。     

基于卷积神经网络的图像分类算法综述

随着大数据的到来以及计算能力的提高,深度学习(Deep Learning, DL)席卷全球。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对图像分类精度和速度上的要求,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的图像分类方法冲破了传统图像分类方法的瓶颈,成为目前图像分类的主流算法,如何有效利用卷积神经网络来进行图像分类成为国内外计算机视觉领域研究的热点。本文在对卷积神经网络进行系统的研究并且深入研究卷积神经网络在图像处理中的应用后,给出了基于卷积神经网络的图像分类所采用的主流结构模型、优缺点、时间/空间复杂度、模型训练过程中可能遇到的问题和相应的解决方案,与此同时也对基于深度学习的图像分类拓展模型的生成式对抗网络和胶囊网络进行介绍;然后通过仿真实验验证了在图像分类精度上,基于卷积神经网络的图像分类方法优于传统图像分类方法,同时综合比较了目前较为流行的卷积神经网络模型之间的性能差异并进一步验证了各种模型的优缺点;最后对于过拟合问题、数据集构建方法、生成式对抗网络及胶囊网络性能进行相关实验及分析。      

基于深度卷积神经网络和二进制哈希学习的图像检索方法

随着图像数据的迅猛增长,当前主流的图像检索方法采用的视觉特征编码步骤固定,缺少学习能力,导致其图像表达能力不强,而且视觉特征维数较高,严重制约了其图像检索性能。针对这些问题,该文提出一种基于深度卷积神径网络学习二进制哈希编码的方法,用于大规模的图像检索。该文的基本思想是在深度学习框架中增加一个哈希层,同时学习图像特征和哈希函数,且哈希函数满足独立性和量化误差最小的约束。首先,利用卷积神经网络强大的学习能力挖掘训练图像的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强图像特征的区分性和表达能力。然后,将图像特征输入到哈希层,学习哈希函数使得哈希层输出的二进制哈希码分类误差和量化误差最小,且满足独立性约束。最后,给定输入图像通过该框架的哈希层得到相应的哈希码,从而可以在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索。在3个常用数据集上的实验结果表明,利用所提方法得到哈希码,其图像检索性能优于当前主流方法。     

基于VGGNet卷积神经网络的蓝印花布纹样分类

为了数字化传承与创新传统的蓝印花布纹样,需 要将蓝印花布纹样进行分类。为此,提出一种改进的VGGNet卷 积神经网络模型的纹样分类方法。首先,采集原始的蓝印花布图案,通过图像增强技术扩充 样本,形成训练数据集。其次, 改进经典的VGGNet 16卷积神经网络结构,增加卷积组及调整网络参 数,增加丢弃层。同时,分析、验证训练优化策略对 蓝印花布纹样分类的影响。最后,利用训练集及验证集中的图像样本,通过自动学习获取网 络模型参数,得到纹样分类的最 佳网络模型并获得较为理想的分类结果。实验结果显示,改进的卷积神经网络模型针对5类 蓝印花布纹样进行分类训练,其 平均分类准确率达89.73%,为蓝印花布纹样的继承和创新研究提供了 新思路。