基于堆叠双向LSTM的雷达目标识别方法

现阶段雷达目标检测识别主要依赖人工算法提取目标的特征,难点在于环境自适应能力弱,高强度杂波背景下难以有效检测到目标;针对上述问题,结合深度学习在图像识别等领域表现出的强大的学习表示能力,提出基于堆叠双向长短期记忆网络的雷达目标识别方法;网络模型以雷达多普勒维的回波数据构建数据集,采用双向LSTM提取雷达回波数据在时间序列上的正向和逆向信息,通过RMSProp优化算法对神经网络参数迭代训练,实现了对无人机这种低空慢速小目标的有效识别;实验结果表明,基于堆叠双向LSTM的雷达目标识别方法优于传统的SVM分类算法和卷积神经网络分类算法.     

电话诈骗识别系统的设计与实现

本文将当前频发的电话诈骗问题与人工智能技术相结合,设计并实现了一个基于卷积神经网络的电话诈骗识别系统,该系统首先清洗并处理已采集的大批量用户话单数据,将其构建成用户特征图片,然后使用基于卷积神经网络技术构造的电话诈骗识别模型,对输入的用户通话特征图片进行挖掘,识别出诈骗人员的用户行为,从而帮助人们在通话初期提前识别出诈骗电话。     

基于CNN的超宽带穿墙雷达静目标数量识别技术

本文基于静止目标的超宽带(UWB)雷达模型的构建,提出利用卷积神经网络(CNN)进行人体数量的识别方法,针对实测数据对该方法进行实验分析,并与传统方法进行比较,结果表明:将超宽带穿墙雷达与CNN结合对人体数量识别准确率较高,并且去除数据预处理环节对识别效果没有影响.     

基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别

目标识别一直是人工智能领域的热点问题. 为了提高目标识别的效率,提出了基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别方法. 该方法将图像输入卷积神经网络进行训练,在网络的每个全连接层分别进行特征提取,将得到的特征依次输入到分类器,对输出结果进行比较. 选取经过修正线性单元relu函数激活的低层全连接层作为特征提取层,比选取高层全连接层特征提取的识别率高. 本文构建了办公用品数据集,实现了基于卷积神经网络多层特征提取的办公用品识别系统. 选择AlexNet卷积神经网络模型的relu6层作为特征选取层,选择最优训练图像数量和最优分类器构建系统,从而证明了该方法的可行性.     

基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。     

基于压力传感器与摄像头的颈椎病预防系统

本文设计并实现了一种基于压力传感器与摄像头的颈椎病预防系统.该系统将薄膜压力传感器放置于坐垫中对人体体压进行采集,并使用摄像头采集人类脸部数据.对于坐垫,我们对传感器的布置和数目进行了优化.对于摄像头,我们在多目标识别时通过五官识别减少了系统运算量.在将压力传感器与摄像头两类数据融合之后,我们实现了比单类数据更准确的坐姿识别,进而对颈椎病的危险程度进行估计.我们还使用卷积神经网络实现了对用户的动作检测,可引导用户完成一系列动作用于评估颈椎病危险程度.系统实现小巧美观,采用非侵入式的方法,非常适合于在办公室环境下的颈椎病早期预防.     

基于SSD卷积神经网络的公交车下车人数统计

传统典型的公交车人数统计方法在准确率和速度方面存在一些不足,且提取目标特征的效果较差.本文提出了基于深度卷积神经网络的公交车人数统计系统解决人群计数问题.首先制作数据集,难点在于所有用于训练的数据集均是手工标注.并且公交车摄像头角度比以往文献覆盖更广区域.本文首先比较了多种不同的深度卷积神经网络模型对乘客进行全身检测的效果.综合考虑检测速率、准确率等方面,最终采用单次检测器深度卷积神经网络模型对乘客进行人头目标检测,在线实时目标追踪算法实现人头的多目标追踪,跨区域人群计数方法统计公交车下车人数.系统准确率达到78.38%,运行速率约为每秒识别19.79帧.实现了人群计数.     

视频放大和深度学习在微表情识别任务上的应用

针对微表情动作过于微弱不利于识别和目前主流方法合并情绪类别不利于微表情在现实任务中的应用2个问题,提出一种基于眼部干扰消除的视频放大方法,并利用卷积神经网络实现微表情识别任务.首先,利用基于相位的视频动作处理技术对微表情数据集CASME和CASME II中的视频数据进行放大;然后利用特征点定位获取眼部坐标,并将原始眼部视频替换到放大视频中进行图像融合,以实现对眼部干扰的消除操作;最后利用VGG16的思想设计卷积神经网络模型网络,实现对放大后的微表情数据情绪类别的识别.实验在不同方法下分别对2个数据集的准确率进行对比,并用几种调优策略下的模型分别就原始数据集和放大数据集的准确率进行对比.结果表明,文中方法能够更好地提升真实情绪分类状态下的微表情识别准确率.     

基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型

常用天气雷达回波外推方法建立的天气雷达回波外推模型,设置编码器和预测器长度和步长偏小,导致模型外推预测天气精度低,于是提出基于卷积神经网络的天气雷达回波外推模型.转换雷达图像数据集坐标,计算天气变化粒子的经纬度值,修正天气变化粒子距离地面高度,预处理天气雷达图像数据;将卷积神经网络分为正向传播和反向传播两种,分别训练卷积神经网络数据传播过程;采用卷积层和采样层交替布置的方式,设置编码器和预测器长度和步长,建立天气雷达回波外推模型预测天气.实验结果表明:对比三组天气雷达回波外推模型,所设计模型具有较高的外推预测精度.     

基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统设计

为有效识别人脸区域,提升其在多种领域应用效果,设计基于人工智能技术的高光谱人脸自动化识别系统。以模块化思想设计嵌入式系统架构,采集与预处理高光谱人脸图像,并将预处理后的图像数据放入RAM存储器;人脸检测模块调用RAM存储器存储数据,并加载Haar人脸分类器,完成人脸区域检测提取工作;之后由人脸特征提取与识别模块经人脸区域LBP特征提取、LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型构建与训练等操作,输出人脸识别结果。实验结果表明,该系统能够在较短时间内完成LeNet-5卷积神经网络人脸识别模型训练。     

基于残差网络和门控卷积网络的语音识别研究

由于传统循环神经网络具有复杂的结构,需要大量的数据才能在连续语音识别中进行正确训练,并且训练需要耗费大量的时间,对硬件性能要求很大.针对以上问题,提出了基于残差网络和门控卷积神经网络的算法,并结合联结时序分类算法,构建端到端中文语音识别模型.该模型将语谱图作为输入,通过残差网络提取高层抽象特征,然后通过堆叠门控卷积神经...     

新型LeNet-FC卷积神经网络模型算法的研究

针对已有的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在人脸识别训练中出现过拟合、收敛速度慢以及识别准确率不高的问题，提出了新型的LeNet-FC卷积神经网络模型。通过增加网络层、缩小卷积核等结构改进以及采用优化的对数-修正线性单元（Logarithmic Rectified Linear Unit，L_ReLU）激活函数，该模型在人脸识别训练的准确率达到了99.85%。同时基于LeNet-FC卷积神经网络模型设计了一个人脸识别系统。该系统在ORL人脸库的仿真测试实验中识别准确率达到了96%。     

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。     

低资源语音识别若干关键技术研究进展

低资源语音识别是当今语音界研究的热点问题之一,也是多语言小语种语音识别技术在实际应用中所面临的重要挑战之一。本文回顾并总结了低资源语音识别的 发展历史和研究现状,重点介绍了低资源语音识别在声学特征、声学模型和语言模型方面的若干关键技术研究进展。具体内容包括发音特征、多语言瓶颈特征、子空间高斯混合模型、卷积神经网络声学模型和递归神经网络语言模型,然后介绍了针对低资源语音识别的公开关键词搜索(Open keyword search,OpenKWS)评测,最后对低资源语音识别进行了总结和展望。     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

一种改进的基于音节循环的置信度判决方法

为获得较为鲁棒的识别性能,一般的语音识别系统中都会在后端加入一个置信度判决模块,以实现识别错误检测和集外词拒识等功能。针对命令词语音识别系统,传统的基于Filler模型的置信度方法由于自身模型结构的限制,性能相对有限,尤其是对集外词的检测效果不好。为此,使用了一种基于音节循环的置信度判决方法,并对该方法的解码网络进行精简,以满足实用化的效率要求。在中文命令词测试集上的实验结果表明,该方法相对于基于Filler模型的置信度方法对识别效果与识别效率都有了较大的提升。     

基于词向量和卷积神经网络的垃圾短信识别方法

对垃圾短信进行过滤识别研究具有重要的社会价值和时代背景意义。针对传统的人工设计短信特征选择方法中存在数据稀疏、特征信息共现不足和特征提取困难的问题,提出一种基于词向量和卷积神经网络（CNN）的垃圾短信识别方法。首先,使用word2vec的skip-gram模型根据维基中文语料库训练出短信数据集中每个词的词向量,并将每条短信中各个词组所对应的词向量组成表示短信的二维特征矩阵;然后,把特征矩阵作为卷积神经网络的输入,通过卷积层的不同尺度卷积核提取多尺度短信特征,以及利用1-max pooling池化策略得到局部最优特征;最后,将局部最优特征组成融合特征向量放入softmax分类器中得出分类结果。在10万条短信数据上进行的实验结果表明,在特征提取方式相同的情况下,基于卷积神经网络模型的识别准确率能够达到99.5%,比传统的机器学习模型提高了2.4%~5.1%,且各模型的识别准确率均保持在94%以上。     

基于改进CNN的部队门禁系统

针对部队武器仓库等重要场所的门禁管理方式安全性较低等问题, 设计了基于改进卷积神经网络的门禁系统. 首先对卷积神经网络进行介绍, 引入PSO算法设计优化的卷积神经网络的初始权值以及阈值. 然后对手写数字数据集进行分类实验. 实验结果证明, 基于PSO算法的卷积神经网络改进方案能够使得训练过程收敛速度较快, 损失较小, 效果优于传统卷积神经网络. 在此基础上, 根据部队实际工作情况, 将粒子群算法应用于MTCNN以及孪生ResNet算法, 设计基于改进卷积神经网络的门禁系统, 使得部队重要场所的门禁管理具有更高的安全性和可靠性.     

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。