基于AlexNet的南通蓝印花布纹样分类

非物质文化遗产的灵活与生动自然是承载当地文化的最好的载体,也越来越受到社会各方面的重视.对非物质文化遗产的传承与保护研究,多以人文、艺术等学科的角度加以研究,却很少利用信息技术.利用先进的信息技术,结合人文、艺术等学科,以新的角度及方法,创造性地开展、实现非物质文化遗产的传承与保护,是新技术在非物质文化遗产保护领域研究...     

基于VGGNet的垃圾分类识别APP实施方法

目前,我国居民对垃圾分类的知识处于缺乏状态,当城市开始强制实施垃圾分类时,往往不了解不同类别垃圾所属的垃圾桶,导致垃圾分类的成本较高、实施困难。文章基于VGGNet卷积神经网络,实现安卓APP的拍照识别功能,让居民随时了解所丢垃圾所属分类,从而减少错误的垃圾分类,为居民的生活提供便利。     

基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类

VGGNet能提供高精度的火星图像分类,但需消耗大量内存资源。鉴于器载计算机内存资源有限,为解决这一矛盾,本文提出了基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类方法。首先,采用迁移学习训练网络的连通性,以便评估神经元的重要性;其次,通过迭代剪枝方法修剪不重要的神经元,以便将全连接层的参数量和内存占用量减少;最后,采用K-means++聚类实现权重参数的量化,利用霍夫曼编码压缩迭代剪枝与量化后的VGGNet权重参数,达到减少存储量和浮点数运算量的作用。此外,通过5种数据增强方法进行数据扩充,目的是解决类别不平衡的问题。实验结果表明,压缩后的VGGNet模型的所占内存、Flops和准确率分别为62.63 Mb、150.6 MFlops和96.15%。与ShuffleNet、MobileNet和EfficientNet等轻量级图像分类算法相比,所提模型具有更好的性能。     

基于全卷积神经网络的SAR图像目标分类

近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标分类中取得了较好的分类结果。CNN结构中,前面若干层由交替的卷积层、池化层堆叠而成,后面若干层为全连接层。全卷积神经网络（All Convolutional Neural Network, A-CNN）是对CNN结构的一种改进,其中池化层和全连接层都用卷积层代替,该结构已在计算机视觉领域被应用。针对公布的MSTAR数据集,提出了基于A-CNN的SAR图像目标分类方法,并与基于CNN的SAR图像分类方法进行对比。实验结果表明,基于A-CNN的SAR图像目标分类正确率要高于基于CNN的分类正确率。     

基于卷积神经网络的群众留言分类

文章提出了基于卷积神经网络的群众留言分类算法。首先,通过EDA技术进行数据增强;其次,用jieba和TF-IDF算法提取关键词;最后,通过embedding层、卷积层、池化层和全连接层实现对群众留言的多分类。实验结果表明,基于卷积神经网络的群众留言分类具有较好的分类效果。     

基于深度卷积神经网络的人脸年龄分类

人脸包含了较多的可区分生物特征信息,这些信息除了可用于身份认证和识别外,还可用于人脸年龄分类等应用.为克服人脸所表征年龄信息会受到复杂的非线性因素例如个体的基因差异、居住环境、健康情况和种族差别等因素的影响,本文使用深度卷积神经网络,通过设计一系列的卷积、池化、全连接和归一化层,对人脸的年龄进行了有效地分类.本算法能克服传统SVM分类算法不能有效处理人脸图像和实际年龄间复杂的非线性关系而带来的准确率下降问题,在FG-NET人脸数据测试集上达到了94.4％的准确率,能有效地应用在安防、人机交互和娱乐影音等领域.     

基于卷积神经网络的档案分类与识别技术

文中基于卷积神经网络,研究了档案分类与识别技术,旨在提高档案管理的效率和准确性。首先,介绍了卷积神经网络在图像分类任务中的应用,总结了现有研究的主要成果。然后,阐述了档案分类与识别的概念,详细介绍了卷积神经网络的基本原理和特点。接着,提出了基于卷积神经网络的档案分类与识别技术的基本流程,包括数据预处理、特征提取、分类归档等步骤。最后,详细讨论了数据采集、数据预处理、模型设计、模型训练、模型测试、结果分析等关键环节。     

集成卷积神经网络的图像分类

本文针对环境监控视频图像分类,文章从集成卷积神经网络的角度,探析了其在图像分类中的有效应用,以卷积神经网络实现图像处理,建立不同计算神经节点,评估图像并进行分类。实验结果表明,深度神经网络拥有最大间隔和最小分类误差,是对交叉熵准则的有效补充,对图像的分类处理结果良好,值得进一步的研究和推广。     

基于卷积神经网络的图像分类研究与应用

现阶段在开展目标检测工作时,当需要更换检测目标时就需要完成卷积神经网络的重新训练,导致在更换检测目标时投入更多的训练成本,花费更多的时间,降低了目标检测的准确率和效率。针对这种问题,提出了准确划分检测目标各个检测状态的种类,对输入的图像实时使用卷积神经网络图像分类模型完成图像分类,借助图像分类类别来完成检测目标状态判定。测试表明,这种方法能够满足检测目标快速更换的要求,能够极大提高检测目标的准确性,同时也在很大程度上降低了训练成本。     

一种基于卷积神经网络的雷达目标分类方法

雷达作为对低空和地面目标探测及监视预警的主要手段,在安全领域应用广泛。针对现阶段实际应用中雷达目标分类技术中过于依赖人工提取特征的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分类方法,对雷达回波数据进行二维傅里叶变换得到距离-多普勒图像,再以距离-多普勒图集作为数据集,训练神经网络,得到能够完成雷达目标识别的网络模型。结果表明,相较于传统方法,基于卷积神经网络的目标识别模型在省去人工工作的同时提高了目标识别精度。     

基于卷积神经网络的材质分类识别研究

目前,空间目标中约6%为正在工作的航天器,而约94%的空间目标为太空垃圾,严重干扰和限制了航天器发射、运行等正常的太空活动轨道,在有效清除空间碎片之前,必须对其进行有效识别。本文基于散射光谱,使用卷积神经网络对空间碎片四种材质进行分类识别,并与BP神经网络的识别结果分析比较。鉴于试验所得的材质的原始光谱信噪比低、特征信息弱等特点,需要对光谱信号进行预处理包括去噪、BRDF计算和归一化处理。然后各取四种材质的200帧样本数据进行训练,另各取50帧数据预测,结果表明：卷积神经网络的总体精度比BP神经网络低2%,耗时少101 s;而增加训练样本数据量达到每个材质各500帧时,卷积神经网络的总体精度仅比BP神经网络低0.05%,耗时则少了891 s,卷积神经网络极大的体现了其时间的优越性。该方法对大数据量的空间碎片材质的分类,具有较大的实用性和借鉴意义。     

基于卷积神经网络的网络隐写分析方法研究

针对现有网络隐写分析算法特征提取难度大、算法适用范围单一的问题,文章提出了一种基于卷积神经网络的网络隐写分析方法。对网络数据流进行预处理,将所有数据包处理成大小相同的矩阵,最大限度地保留数据特征完整性;使用异构卷积进行特征提取,减少模型计算量及参数数量,加快模型收敛速度;取消池化层,提高模型训练效率。与传统网络隐写分析方法相比,模型能够自动提取数据特征,识别多种网络隐写算法。     

基于卷积神经网络的人脸表情技术研究

在日常的沟通与交流过程中,运用面部表情可以促使沟通交流变得更加顺畅,因此对于人类而言,进行面部表情的解读也是获取相关沟通交流内容的重要程序。随着科学技术的不断发展,人工智能在日常人类交流沟通中运用的越发广泛,因此面部表情人工智能识别这一项技术的发展与创新也更加受到关注。文章将对卷积神经网络的人脸表情识别技术进行深入的研究与探析。     

基于卷积神经网络的虚拟视点空洞填补

为了提高虚拟视点绘制中空洞填补的质量,本文提 出一种基于卷积神经网络的虚拟视点空洞填补算 法,包括图像预处理、特征提取和空洞填补三部分。首先,对双视点虚拟视点图像进行预处 理,即利用深 度图像绘制(Depth Image Based Rendering,DIBR)技术得到空洞填补前的图像和空洞掩膜 ;然后,通过卷积 神经网络对虚拟视点图像提取多维特征,针对空洞区域,使用结构相似性损失函数优化网络 ;最后,利用 提取的特征填补虚拟视点中的空洞。实验结果表明,本文算法能较好地保持虚拟视点图像前 景和背景的锐 利边缘,主观视觉感知效果佳,同时,对不同场景测试序列的客观评价指标PS NR和SSIM都能取得满意结果,该方法能有效地填补虚拟视点中的空洞。     

基于卷积神经网络与注意力机制的高光谱图像分类

由于浅层卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型感受野的限制,无法捕获远距离特征,在高光谱图像 (hyperspectral image,HSI) 分类问题中无法充分利用图像空间-光谱信息,很难获得较高精度的分类结果。针对上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络与注意力机制的模型(model based on convolutional neural network and attention mechanism,CNNAM),该模型利用CA (coordinate attention)对图像通道数据进行位置编码,并利用以自注意力机制为核心架构的Transformer模块对其进行远距离特征提取以解决CNN感受野的限制问题。CNNAM在Indian Pines和Salinas两个数据集上得到的总体分类精度分别为97.63%和99.34%,对比于其他模型,本文提出的模型表现出更好的分类性能。另外,本文以是否结合CA为参考进行了消融实验,并证明了CA在CNNAM中发挥重要作用。实验证明将传统CNN与注意力机制相结合可以在HSI分类问题中获得更高的分类精度。     

基于卷积神经网络和注意力机制的图像检索

当前先进的图像检索方法中,存在着不能很好地分辨图像中不同区域和内容的重要性的问题,导致计算资源分配不合理、检索正确率较低等一系列结果.为了解决这些问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和注意力机制的图像检索方法.首先使用卷积神经网络提取特征,然后使用注意力机...     

基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法研究

针对深度研究的项目特点,文章对卷积神经网络结构的研究现状进行分析,总结卷积神经网络结构及优化算法。旨在通过对这些内容的分析,针对红细胞图像提取特征,设计群优化算法的卷积神经网络结构,以提高图像检测的科学性、准确性,展现深度卷积神经网络的识别算法技术的使用价值。     

Identification of DNS covert channel based on improved convolutional neural network

In order to effectively identify the multiple types of DNS covert channels,the implementation of different sorts of DNS covert channel software was studied,and a detection based on the improved convolutional neural network was proposed.The experimental results,grounded upon the campus network traffic,show that the detection can identify twenty-two kinds of data interaction modes of DNS covert channels and is able to identify the unknown DNS covert channel traffic.The proposed method outperforms the existing methods.     

基于卷积神经网络的手势识别

手势识别是人机交互,智能语义识别和远程人机 交流领域的热门研究课题。目前基于 视觉的手势识别问题仍是研究的难点,在多变背景下的手势姿态识别仍然存在较大问题。近 年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特 征得到了广泛关注。由于卷积神经网络具有较强的学习能力和个体特征的表达能力,本文针 对传统手势识别算法精度低,鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的TensorFlow框架 下加入扁平卷积模块的FD-CNN网络手势识别算法。在预处理数据集后,基于FD-CNN网络的 手 势识别方法可以直接将预处理后的图像输入网络进行训练,最终输出测试结果的识别精度为 99.0％。与传统方法和经典卷积神经网络方法相比,本文方法提高了 网 络系统对样本数据的多样性和复杂性的有效识别,具有较高的识别率和较好的鲁棒性效果。