基于深度学习的自动调制识别研究

非合作通信场景下,自动调制识别是实现频谱感知、频谱管理、频谱利用的关键一环,也是进行高效信号处理的重要前提.传统基于模式识别的AMR方法需要手工进行特征提取,面临着设计复杂性高、识别精度低、泛化能力弱等难题.为此,学术界将目光转向以提取数据中隐含特征见长的深度学习方法,提出了多种面向AMR的深度神经网络架构.相比传统方...     

一种基于循环时空深度神经网络的手势识别方法

针对表面肌电信号解码模型因缺乏时空信息等重要性表征,面临解码精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于循环时空深度神经网络的手势识别模型,来提高挖掘表面肌电信号的表征能力。首先,设计多通道卷积神经网络,并融入双向循环神经网络来提取强判别力的时空特征信息。其次,采用通道注意力机制来捕捉时空特征中通道重要性信息,设计基于时空特征的注意力模块以进一步增强时空特征信息。同时,基于特征金字塔网络思想来设计多尺度特征融合模块,从多尺度、多角度获取多级特征信息,提高模型对肌电信号的解码能力。最后,将所提出的手势识别模型在大型手势识别数据库Ninapro上进行测试,结果表明所提方法能有效提高对表面肌电信号的表征挖掘能力,为人体手势动作识别的深度学习建模工作提供借鉴意义。     

基于深度学习的图像检测算法在快消品零售行业的应用

随着快消行业线下快速发展,各大厂家纷纷抢占线下市场,文章针对快消零售行业的主要业务场景,即业务员对货架商品的陈列识别和商品清点统计,提出基于深度学习神经网络的图像识别和目标检测的货架商品识别的方案。该方案针对快消行业场景特色选择模型,进行预处理图像和提取特征等操作,从而提高模型识别准确度和速度。设计方案通过模型给出包括商品的单品品类数、排面数等关键数据信息,对提高员工效率,降低企业成本,推动零售行业的线下扩张与发展,具有重要的现实意义。     

基于Python的星际飞行大战游戏设计与实现

研究基于手势识别技术的鼠标操控方法,并将其应用“星际飞行大战”游戏中。通过使用深度学习模型进行手势识别,将用户的手势转化为鼠标的移动和点击操作。利用Python编程语言和开源库进行实现,并通过测试验证了该方法的准确性和可行性。结果表明,基于手势识别技术的鼠标操控方法可以有效地提高玩家的游戏体验和操作精度。未来,该方法还可以被应用于更广泛的应用场景。     

基于深度信息的特征学习与动作识别方法

为了进行复杂交互动作识别,提出基于深度信息的特征学习方法,并使用两层分类策略解决相似动作识别问题.该方法从频域的角度分析深度图像动作序列,提取频域特征,利用VAE对特征进行空间特征压缩表示,建立HMM模拟时序变化并进行第一层动作识别.为了解决相似动作识别问题,引入三维关节点特征进行第二层动作识别.实验结果表明,两种特征在动作数据集SBU-Kinect上能够有效地表示姿态含义,策略简单有效,识别准确率较高.     

结合深度神经网络的网络监控系统微表情识别

为了提高网络监控系统微表情识别的效果,结合深度神经网络技术提出新的智能监控系统微表情识别算法。将判别能力强的卷积神经网络特征与鲁棒的直方图特征结合,利用卷积神经网络提取目标的空间特征,再将卷积特征表示为直方图,结合直方图和卷积神经网络两者的优势设计新的人体追踪算法;设计跨模态监督的深度神经网络训练方法,将可见光视频数据送入深度神经网络进行训练,利用近红外光视频对训练程序进行监督。基于公开的多模态微表情识别数据集完成了验证实验,结果显示该算法有效地提高了微表情识别的性能。     

基于改进CNN特征的场景识别

随着人工智能的发展,场景识别作为计算机视觉研究的重要方向之一,吸引着越来越多研究者的关注.由于传统的手工特征无法充分描述场景图像的信息导致效果不理想,而卷积神经网络（CNN）提取的特征能够包含丰富的场景语义和结构信息,因此就常见的体系结构而言,本文选取AlexNet网络模型进行场景识别的研究,分别从网络模型的深度、宽度、多尺度化提取以及多层融合考虑进行改进,改进后在两个数据集上的识别率分别可达92.0%和94.5%,通过对比结果表明了本文方法的有效性.     

基于ＷｉＦｉ信号和深度学习的身份识别技术研究

随着价格低廉WiFi设备的广泛部署,无处不在的WiFi信号在人体感知和身份识别方面得到了应用。现有基于WiFi的人体身份识别大多依赖人的步态特征,需要人在WiFi收发设备间来回走动,这种方法限制了识别的速度、规模和应用场景。针对这一不足,本文提出了一种静态、非接触式快速人体身份识别方法,首先基于人体生物特征影响的射频信号生成特有的信道状态信息(CSI)指纹,这种静态的特征可以提高多人识别的效率;然后对信号进行数据增强和主成分分析（PCA)以减少训练时间和存储空间;最后将预处理后的数据进行多层深度卷积神经网络(DCNN)处理,提取出辨别性特征并进行身份识别。实验结果表明,所提方法可以在多达35人场景下进行快速识别,平均识别精度为95%,优于现有的方法。     

基于全局空间注意力的人脸表情识别

人脸表情识别是模式识别领域中一个重要的研究方向。传统的机器学习方法受限于需要手动提取特征,该方式会导致识别结果的泛化能力不足,且稳定性较差。针对该限制,设计了一种基于深度学习的人脸表情识别算法,该算法通过卷积神经网络提取特征,然后经过全局空间注意力模块对特征分配权重,增强并融合重要特征、抑制边缘特征,从而提升网络分类的准确性。通过在FER2013人脸表情数据集上的实验,验证了该算法的合理性与有效性,最高达到了1.014%的准确度提升。最后,将算法应用于真实场景下的人脸表情识别,同样能拥有较高的识别精度,验证了该算法在真实环境下的有效性。     

基于深度学习的藏文乌梅体场景文字识别

藏文乌梅体场景文字识别是文字识别领域的一个难题,使用传统的文字识别方法人工构件难度很大。文章使用深度学习方法进行研究,使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）提取图像信息,采用注意力与循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）结合的方式进行解码。实验结果证明,模型对于藏文乌梅体场景文字能够有效识别F1值达到86.76%。     

基于轻量级网络的实时人脸识别算法研究

为了在嵌入式和移动设备上实现高精度的实时人脸识别,对常见的网络在人脸识别方面的优缺点进行了分析,提出了一种高效的深度卷积神经网络模型Lightfacenet。在网络中结合深度可分离卷积、逐点卷积、瓶颈结构和挤压与激励结构提出了轻量化神经网络单元,使网络在保证有一定准确率的情况下有效地解决深层的神经网络带来的参数冗余和计算量大的问题,再通过改进的非线性激活函数进一步提高网络的准确性。该神经网络在保留卷积神经网络部分优点的同时也很好地平衡了网络的缺点。在同样的实验环境下,Lightfacenet网络既实现了非常高的识别精度,也在模型推理速度上达到实时的效果。在使用MS-Celeb-1M数据集训练后,该模型在LFW数据集上达到了99.50%的准确率,其效果已经可以与现在的大型卷积神经网络媲美。对于面部识别,Lightfacenet比目前最先进的移动卷积神经网络在保证准确率的情况下提高了效率。     

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Faster R-CNN的输电线路缺陷识别模型研究

随着多旋翼无人机引入输电线路巡检作业后,对巡线人员通过图像判断线路上设备是否有缺陷提出了新的挑战。为了帮助巡线人员做出准确决策,提高发现缺陷的能力,基于深度卷积神经网络,搭建了适用于无人机图像识别的输电线路缺陷识别网络模型。首先详细描述了输电线路缺陷识别图像数据库的建立过程,然后通过分析对比三个预训练前端网络的性能及多个参数对网络模型识别准确率的影响,得到基于Faster R-CNN的输电线路缺陷最优识别网络模型。经过测试集验证,提出的缺陷识别网络模型的识别准确率达到了90%以上,单张图片耗时达到了毫秒级,在识别准确率和耗时上均明显优于其他识别网络模型,为实际巡线工作中的输电线路缺陷判别提供智能有效的决策依据,是机器学习在智能电网中应用的有益探索。     

基于深度神经网络的sEMG手势识别研究

为了提高表面肌电信号（sEMG）手势识别算法的准确性,并解决人为提取大量特征具有局限性的问题,提出了一种基于深度神经网络的手势识别方法。将MYO臂环采集到的8通道sEMG数据,采用活动段分割的方法探测到有效动作;设计出一种融合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）网络的神经网络;实验的结果表明手势识别准确率为91.6%,验证了提出的方案高效可行。     

基于全卷积神经网络的船舶检测和船牌识别系统

船舶检测与识别对于港口智能监控,实现港口资源的有效管理具有重要意义。由于复杂的船舶轮廓、船牌位置不固定、船牌文本类型复杂多样和船牌文字个数不确定等因素,使得船舶的检测和识别非常具有挑战性。本文提出一种基于全卷积神经网络的船舶检测与识别方法：SDR-FCN。SDR-FCN利用本文提出的船舶检测算法SDNet进行船舶检测定位,然后利用本文提出的船牌文本检测算法PDNet进行船牌文字检测,最后利用具备在线自适应性的分类器OA-Classifier进行船牌分类识别。OA-Classifier综合了AIS（船舶自动识别系统）反馈的信息,提高了分类器的识别精度。实际SDR-FCN部署运行表明,它能够以较高的精度可靠地工作,满足实际应用。     

基于场景理解的人体动作识别模型

为了满足在复杂环境下对人体动作识别的需求，提出了一种基于场景理解的双流网络识别结构。将场景信息作为辅助信息加入了人体动作识别网络结构中，改善识别网络的识别准确率。对场景识别网络与人体动作识别网络不同的融合方式进行研究，确定了网络最佳识别结构。通过分析不同参数对识别准确率的影响，最终确定了双流网络的所有结构参数，设计并训练完成了双流网络结构。通过在UCF50，UCF101等公开数据集上实验，分别取得了95%,93%的准确率，高于典型的识别网络结果。对其他一些典型识别网络加入同样场景信息进行了研究，其实验结果证明了此方法可以有效改善识别准确率。     

基于深度哈希网络的车型识别方法

针对车型识别任务的特点,设计了一种基于深度哈希网络的车型识别方法,实现了在类间差异不明显、样本量较少的情况下进行车型检索和分类。对数据增广方法进行研究,针对车型数据集的特点,提出了适用于车型识别的数据增广方法,有效提升了小样本车型识别的准确率。深度哈希网络采用改进的HashNet网络来快速学习车辆的二值特征表达,针对深度哈希网络使用全连接层导致参数过多的问题,提出了HashNet-GAP网络,以全局平均池化层替换了HashNet中的部分全连接层。相对于HashNet网络,大幅度减少了参数数量,提升了前向计算速度和网络性能。实验结果表明,该车型识别方法能够对类间差距很小的不同车型进行有效识别,在小样本数据集上取得80.0%的Top1准确率,并且能够显著降低模型的存储消耗和内存消耗。     

基于深度残差网络的人脸表情识别

针对深度卷积神经网络随着卷积层数增加而导致网络模型难以训练和性能退化等问题,提出了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法。该方法利用残差学习单元来改善深度卷积神经网络模型训练寻优的过程,减少模型收敛的时间开销。此外,为了提高网络模型的泛化能力,从KDEF和CK+两种表情数据集上选取表情图像样本组成混合数据集用以训练网络。在混合数据集上采用十折（10-fold）交叉验证方法进行了实验,比较了不同深度的带有残差学习单元的残差网络与不带残差学习单元的常规卷积神经网络的表情识别准确率。当采用74层的深度残差网络时,可以获得90.79%的平均识别准确率。实验结果表明采用残差学习单元构建的深度残差网络可以解决网络深度和模型收敛性之间的矛盾,并能提升表情识别的准确率。     

带有协方差矩阵的卷积神经网络在人体运动识别中的应用

目前,深度学习已经在各种人体运动识别（HAR）任务中发挥了重要作用。但是,由于运动数据具有时间序列和包含肢体动作的特殊性,现有神经网络在进行卷积操作时会导致数据高度相关,并且随着网络影响到下一层,这限制了模型的识别效果。为此,提出了一种带有协方差矩阵的改进卷积神经网络用于HAR场景,通过矩阵变换搭建一种去相关的网络结构来消除相关性问题,可以在网络表现不佳时替代现有的批量归一化（BN）层用于归一化数据。在4个HAR公共数据集上进行实验,并与传统CNN和带有BN层的模型进行比较。实验结果表明,对比此前的深度学习网络,改进的神经网络有1%~2%的性能提升,验证了该方法的有效性,并将程序移植到了移动端进行实时运动识别。     

一种改进的GRU-InFCN人体行为识别模型

为了克服传统机器学习方法在采用传感器数据进行人体行为识别领域上识别效果对人工特征选取依赖严重、识别准确率不高等问题,提出一种改进的全卷积神经网络和多层循环神经网络并联的深度学习模型(GRU-InFCN),并对传感器数据特征进行自动提取,实现人体动作的识别。该模型通过多尺度卷积神经网络和双层GRU网络(Gated Recurrent Unit,GRU)分别对传感器数据进行特征提取,将特征矩阵在矩阵维度上进行特征拼接再通过Softmax完成特征分类。实验结果表明,在开源人体行为识别(HAR)数据集上采用该方法进行人体行为识别,准确率达到了97.76%。该模型在取得高准确率的同时,避免了复杂的信号预处理和特征工程。