结合人体检测和多任务学习的少数民族服装识别

目的 少数民族服装色彩及样式种类繁多等因素导致少数民族服装图像识别率较低。以云南少数民族服装为例,提出一种结合人体检测和多任务学习的少数民族服装识别方法。方法 首先通过k-poselets对输入的待识别图像和少数民族服装图像集中的训练图像进行人体整体和局部检测以及关键点的预测;其次,根据检测结果,从待识别图像和训练图像中分别提取颜色直方图、HOG （histogram of oriented gradient）、LBP（local binary pattern）、SIFT（scale invariant feature transform）以及边缘算子5种底层特征;然后,将自定义的少数民族服装语义属性与提取的底层特征进行匹配,采用多任务学习训练分类器模型,以学习少数民族服装的不同风格;最后实现少数民族服装图像的识别并输出识别结果。另外,由于目前缺少大型的少数民族服装数据集,本文构建了一个云南少数民族服装图像集。结果 在构建的云南少数民族服装图像集上验证了本文方法,识别精度达到82.5%88.4%,并与单任务学习方法进行比较,本文方法识别率更高。结论 针对现有的少数民族服装识别率较低的问题,提出一种结合人体检测和多任务学习的少数民族服装识别方法,提高了少数民族服装图像识别的准确率和效率,同时能较好地满足实际应用需求。     

结合图元与感知哈希的手写输入简笔画识别

目的 为了克服手写输入中随意性强和自由度大的缺陷,同时兼顾简笔画的整体属性和局部特征,提出一种基于图元识别与感知哈希技术相结合的手写输入简笔画二级识别算法。方法 首先提取笔画的几何特征、笔序特征及结构特征且进行识别,然后查找由图元信息、笔画结构信息和笔序信息构成的简笔画语义库,完成由规则的几何图元构成的简笔画识别;若未被识别,则生成简笔画图像,利用感知哈希技术完成简笔画图像的识别。结果 基于本文提出的简笔画识别方法,实现了对样本库中150种简笔画对象的识别,平均识别率为82.6%。结论 实验结果表明,对于不同用户手写输入的任意样本库中的简笔画,该方法具有较高的识别率,此外,还可以通过在简笔画语义库和样本库中增加简笔画的种类等方式实现对更多种类简笔画的扩展识别。     

图像局部纹理特性的静电力触觉渲染

目的 触摸触觉设备感知物体时,需要实现视觉-力触觉同步反馈,其中图像-力触觉反馈难点在于再现更真实的纹理触感的触觉渲染过程。本文提出了一种基于图像局部纹理特征的静电力触觉渲染模型,实现了更加清晰、触感真实的图像纹理的静电力触觉反馈。方法 首先,采用局部傅里叶变换方法强化局部纹理特征,提取傅里叶变换系数分离出表征形状和局部纹理、边缘的频域分量。其次,对局部纹理特征进行力触觉渲染,建立局部纹理特征与驱动信号的映射模型,采用比例模型将局部纹理特征值转化为同等级的静电力表达。最后,根据静电力与驱动信号的心理学模型,由局部纹理特征控制不同驱动信号的输出产生静电力触觉。结果 进行纹理触觉对比感知实验验证算法有效性,62.5%的实验参与者偏爱基于图像局部纹理的触觉渲染算法反馈的纹理触感,本文算法可以模拟多种图像的纹理、边缘的触感。结论 算法在频域分离图像局部纹理、边缘和形状特征,建立纹理-力触觉渲染模型,针对大多数图片可以有效地增强纹理触感,提升触觉再现交互技术的沉浸感。     

类别语义相似性监督的小样本图像识别

目的 现有的深度学习模型往往需要大规模的训练数据,而小样本分类旨在识别只有少量带标签样本的目标类别。作为目前小样本学习的主流方法,基于度量的元学习方法在训练阶段大多没有使用小样本目标类的样本,导致这些模型的特征表示不能很好地泛化到目标类。为了提高基于元学习的小样本图像识别方法的泛化能力,本文提出了基于类别语义相似性监督的小样本图像识别方法。方法 采用经典的词嵌入模型GloVe（global vectors for word representation）学习得到图像数据集每个类别英文名称的词嵌入向量,利用类别词嵌入向量之间的余弦距离表示类别语义相似度。通过把类别之间的语义相关性作为先验知识进行整合,在模型训练阶段引入类别之间的语义相似性度量作为额外的监督信息,训练一个更具类别样本特征约束能力和泛化能力的特征表示。结果 在miniImageNet和tieredImageNet两个小样本学习基准数据集上进行了大量实验,验证提出方法的有效性。结果显示在miniImageNet数据集5-way 1-shot和5-way 5-shot设置上,提出的方法相比原型网络（prototypical networks）分类准确率分别提高1.9%和0.32%;在tieredImageNet数据集5-way 1-shot设置上,分类准确率相比原型网络提高0.33%。结论 提出基于类别语义相似性监督的小样本图像识别模型,提高小样本学习方法的泛化能力,提高小样本图像识别的准确率。     

多媒体工程：2016——图像检索研究进展与发展趋势

目的 基于内容的图像检索方法利用从图像提取的特征进行检索,以较小的时空开销尽可能准确的找到与查询图片相似的图片。方法 本文从浅层特征、深层特征和特征融合3个方面对图像检索国内外研究进展和面临的挑战进行介绍,并对未来的发展趋势进行展望。结果 尺度下不变特征转换（SIFT）存在缺乏空间几何信息和颜色信息,高层语义的表达不够等问题;而CNN （convolutional neural network）特征则往往缺乏足够的底层信息。为了丰富描述符的信息,通常将SIFT与CNN等特征进行融合。融合方式主要包括：串连、核融合、图融合、索引层次融合和得分层（score-level）融合。"融合"可以有效地利用不同特征的互补性,提高检索的准确率。结论 与SIFT相比,CNN特征的通用性及几何不变性都不够强,依然是图像检索领域面临的挑战。     

多模态零样本人体动作识别

目的 在人体行为识别算法的研究领域,通过视频特征实现零样本识别的研究越来越多。但是,目前大部分研究是基于单模态数据展开的,关于多模态融合的研究还较少。为了研究多种模态数据对零样本人体动作识别的影响,本文提出了一种基于多模态融合的零样本人体动作识别（zero-shot human action recognition framework based on multimodel fusion, ZSAR-MF）框架。方法 本文框架主要由传感器特征提取模块、分类模块和视频特征提取模块组成。具体来说,传感器特征提取模块使用卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）提取心率和加速度特征;分类模块利用所有概念（传感器特征、动作和对象名称）的词向量生成动作类别分类器;视频特征提取模块将每个动作的属性、对象分数和传感器特征映射到属性—特征空间中,最后使用分类模块生成的分类器对每个动作的属性和传感器特征进行评估。结果 本文实验在Stanford-ECM数据集上展开,对比结果表明本文ZSAR-MF模型比基于单模态数据的零样本识别模型在识别准确率上提高了4 %左右。结论 本文所提出的基于多模态融合的零样本人体动作识别框架,有效地融合了传感器特征和视频特征,并显著提高了零样本人体动作识别的准确率。     

结合深度度量学习的血缘关系识别

目的 人脸图像分析是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一,基于人脸图像的血缘关系识别是对给定的一对或一组人脸图像,判断其是否存在某种血缘关系。人脸血缘关系识别不仅在生物特征识别领域有着重要研究价值,而且在社交媒体挖掘、失散家庭成员寻找等社会生活领域中有重要的应用价值。针对当前大多数算法都是基于传统机器学习方法,提出一种采用深度度量学习进行人脸图像血缘关系研究的新方法。方法 目前深度学习算法能很好地理解单张人脸图像,但是多个主体间的关系探究仍然是计算机视觉领域富有挑战性的问题之一。为此,提出一种基于深度度量学习的父母与子女的血缘关系识别方法。首先使用超过5 000 000张人脸图像的样本集训练一个深度卷积神经网络FaceCNN并提取父母与子女的人脸图像深度特征,之后引入判别性度量学习方法,使得具有血缘关系的特征尽可能地靠近,反之则尽可能地远离。然后对特征进行分层非线性变换使其具有更强判别特性。最后根据余弦相似度分别计算父亲、母亲和孩子的相似度并利用相似概率值得到双亲和孩子的综合相似度得分。结果 算法在TSKinFace数据集上验证了FaceCNN提取特征与深度度量学习结合进行血缘关系识别的有效性,最终在该数据集上父母与儿子和女儿的血缘关系识别准确率分别达到87.71%和89.18%,同时算法在进行血缘度量学习和双亲相似度计算仅需要3.616 s。结论 提出的血缘关系识别方法,充分利用深度学习网络良好的表征和学习能力,不仅耗时少,而且有效地提高了识别准确率。     

面向智能监控的行为识别

目的 为了进一步提高智能监控场景下行为识别的准确率和时间效率,提出了一种基于YOLO（you only look once：unified,real-time object detection）并结合LSTM（long short-term memory）和CNN（convolutional neural network）的人体行为识别算法LC-YOLO（LSTM and CNN based on YOLO）。方法 利用YOLO目标检测的实时性,首先对监控视频中的特定行为进行即时检测,获取目标大小、位置等信息后进行深度特征提取;然后,去除图像中无关区域的噪声数据;最后,结合LSTM建模处理时间序列,对监控视频中的行为动作序列做出最终的行为判别。结果 在公开行为识别数据集KTH和MSR中的实验表明,各行为平均识别率达到了96.6%,平均识别速度达到215 ms,本文方法在智能监控的行为识别上具有较好效果。结论 提出了一种行为识别算法,实验结果表明算法有效提高了行为识别的实时性和准确率,在实时性要求较高和场景复杂的智能监控中有较好的适应性和广泛的应用前景。     

多方向显著性权值学习的行人再识别

目的 针对当前行人再识别匹配块的显著性外观特征不一致的问题,提出一种对视角和背景变化具有较强鲁棒性的基于多向显著性相似度融合学习的行人再识别算法。方法 首先用流形排序估计目标的内在显著性,并融合类间显著性得到图像块的显著性;然后根据匹配块的4种显著性分布情况,通过多向显著性加权融合建立二者的视觉相似度,同时采用基于结构支持向量机排序的度量学习方法获得各方向显著性权重值,形成图像对之间全面的相似度度量。结果 在两个公共数据库进行再识别实验,本文算法较同类方法能获取更为全面的相似度度量,具有较高的行人再识别率,且不受背景变化的影响。对VIPeR数据库测试集大小为316对行人图像的再识别结果进行了定量统计,本文算法的第1识别率(排名第1的搜索结果即为待查询人的比率)为30%,第15识别率(排名前15的搜索结果中包含待查询人的比率)为72%,具有实际应用价值。结论 多方向显著性加权融合能对图像对的显著性分布进行较为全面的描述,进而得到较为全面的相似度度量。本文算法能够实现大场景非重叠多摄像机下的行人再识别,具有较高的识别力和识别精度,且对背景变化具有较强的鲁棒性。     

多源域混淆的双流深度迁移学习

目的 针对深度学习严重依赖大样本的问题,提出多源域混淆的双流深度迁移学习方法,提升了传统深度迁移学习中迁移特征的适用性。方法 采用多源域的迁移策略,增大源域对目标域迁移特征的覆盖率。提出两阶段适配学习的方法,获得域不变的深层特征表示和域间分类器相似的识别结果,将自然光图像2维特征和深度图像3维特征进行融合,提高小样本数据特征维度的同时抑制了复杂背景对目标识别的干扰。此外,为改善小样本机器学习中分类器的识别性能,在传统的softmax损失中引入中心损失,增强分类损失函数的惩罚监督能力。结果 在公开的少量手势样本数据集上进行对比实验,结果表明,相对于传统的识别模型和迁移模型,基于本文模型进行识别准确率更高,在以DenseNet-169为预训练网络的模型中,识别率达到了97.17%。结论 利用多源域数据集、两阶段适配学习、双流卷积融合以及复合损失函数,构建了多源域混淆的双流深度迁移学习模型。所提模型可增大源域和目标域的数据分布匹配率、丰富目标样本特征维度、提升损失函数的监督性能,改进任意小样本场景迁移特征的适用性。     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

结合深度多标签解析的哈希服装检索

目的 服装检索对于在线服装的推广和销售有着重要的作用。而目前的服装检索算法无法准确地检索出非文本描述的服装。特别是对于跨场景的多标签服装图片,服装检索算法的准确率还有待提升。本文针对跨场景多标签服装图片的差异性较大以及卷积神经网络输出特征维度过高的问题,提出了深度多标签解析和哈希的服装检索算法。方法 该方法首先在FCN（fully convolutional network）的基础上加入条件随机场,对FCN的结果进行后处理,搭建了FCN粗分割加CRFs（conditional random fields）精分割的端到端的网络结构,实现了像素级别的语义识别。其次,针对跨场景服装检索的特点,我们调整了CCP（Clothing Co-Parsing）数据集,并构建了Consumer-to-Shop数据集。针对检索过程中容易出现的语义漂移现象,使用多任务学习网络分别训练了衣物分类模型和衣物相似度模型。结果 我们首先在Consumer-to-Shop数据集上进行了服装解析的对比实验,实验结果表明在添加了CRFs作为后处理之后,服装解析的效果有了明显提升。然后与3种主流检索算法进行了对比,结果显示,本文方法在使用哈希特征的条件下,也可以取得较好的检索效果。在top-5正确率上比WTBI（where to buy it）高出1.31%,比DARN（dual attribute-aware ranking network）高出0.21%。结论 针对服装检索的跨场景效果差、检索效率低的问题,本文提出了一种基于像素级别语义分割和哈希编码的快速多目标服装检索方法。与其他检索方法相比,本文在多目标、多标签服装检索场景有一定的优势,并且在保持了一定检索效果的前提下,有效地降低了存储空间,提高了检索效率。     

结合层次分割和跨域字典学习的服装检索

目的 针对现有的跨场景服装检索框架在服装躯干部分检索问题上,因服装款式识别优化存在服装信息丢失和跨场景款式识别的问题,提出一种新的服装分割方法和基于跨域字典学习的服装款式识别。方法 首先,提出基于超像素融合和姿态估计相结合的方法分割出完整的服装,用完整的服装进行检索可以最大限度地保留服装信息。然后,在服装款式识别时,通过学习服装商品数据集与日常服装图像数据的中间数据集字典,使其逐渐适应日常服装图像数据的方式,调节字典的适应性,进而提高不同场景下的服装款式识别的准确性。另外,由于目前国际缺少细粒度标注的大型服装数据库,本文构建了2个细粒度标注的服装数据库。结果 在公认的Fashionista服装数据集及本文构建的数据库上验证本文方法并与目前国际上流行的方法进行对比,本文方法在上下装检索中精度达到62.1%和63.4%,本文方法在服装分割、款式识别,检索方面的准确度要优于当前前沿的方法。结论 针对现有的跨场景服装检索框架分割服装不准确的问题,提出一种新的层次服装过分割融合方法及域自适应跨域服装款式识别方法,保证了服装的完整性,提高了跨场景服装检索及款式识别的精度,适用于日常服装检索。     

基于多尺度特征多对抗网络的雾天图像识别

目的 当前的大型数据集,例如ImageNet,以及一些主流的网络模型,如ResNet等能直接高效地应用于正常场景的分类,但在雾天场景下则会出现较大的精度损失。雾天场景复杂多样,大量标注雾天数据成本过高,在现有条件下,高效地利用大量已有场景的标注数据和网络模型完成雾天场景下的分类识别任务至关重要。方法 本文使用了一种低成本的数据增强方法,有效减小图像在像素域上的差异。基于特征多样性和特征对抗的思想,提出多尺度特征多对抗网络,通过提取数据的多尺度特征,增强特征在特征域分布的代表性,利用对抗机制,在多个特征上减少特征域上的分布差异。通过缩小像素域和特征域分布差异,进一步减小领域偏移,提升雾天场景的分类识别精度。结果 在真实的多样性雾天场景数据上,通过消融实验,使用像素域数据增强方法后,带有标签的清晰图像数据在风格上更趋向于带雾图像,总的分类精度提升了8.2%,相比其他的数据增强方法,至少提升了6.3%,同时在特征域上使用多尺度特征多对抗网络,相比其他的网络,准确率至少提升了8.0%。结论 像素域数据增强以及多尺度特征多对抗网络结合的雾天图像识别方法,综合考虑了像素域和特征域的领域分布差异,结合了多尺度的丰富特征信息,同时使用多对抗来缩小雾天数据的领域偏移,在真实多样性雾天数据集上获得了更好的图像分类识别效果。     

注意力机制改进卷积神经网络的遥感图像目标检测

目的 遥感图像目标检测是遥感图像处理的核心问题之一,旨在定位并识别遥感图像中的感兴趣目标。为解决遥感图像目标检测精度较低的问题,在公开的NWPU_VHR-10数据集上进行实验,对数据集中的低质量图像用增强深度超分辨率（EDSR）网络进行超分辨率重构,为训练卷积神经网络提供高质量数据集。方法 对原Faster-RCNN （region convolutional neural network）网络进行改进,在特征提取网络中加入注意力机制模块获取更多需要关注目标的信息,抑制其他无用信息,以适应遥感图像视野范围大导致的背景复杂和小目标问题;并使用弱化的非极大值抑制来适应遥感图像目标旋转;提出利用目标分布之间的互相关对冗余候选框进一步筛选,降低虚警率,以进一步提高检测器性能。结果 为证明本文方法的有效性,进行了两组对比实验,第1组为本文所提各模块间的消融实验,结果表明改进后算法比原始Faster-RCNN的检测结果高了12.2%,证明了本文所提各模块的有效性。第2组为本文方法与其他现有方法在NWPU_VHR-10数据集上的对比分析,本文算法平均检测精度达到79.1%,高于其他对比算法。结论 本文使用EDSR对图像进行超分辨处理,并改进Faster-RCNN,提高了算法对遥感图像目标检测中背景复杂、小目标、物体旋转等情况的适应能力,实验结果表明本文算法的平均检测精度得到了提高。     

对抗学习遥感图像场景识别

目的 在高分辨率遥感图像场景识别问题中,经典的监督机器学习算法大多需要充足的标记样本训练模型,而获取遥感图像的标注费时费力。为解决遥感图像场景识别中标记样本缺乏且不同数据集无法共享标记样本问题,提出一种结合对抗学习与变分自动编码机的迁移学习网络。方法 利用变分自动编码机（variational auto-encoders,VAE）在源域数据集上进行训练,分别获得编码器和分类器网络参数,并用源域编码器网络参数初始化目标域编码器。采用对抗学习的思想,引入判别网络,交替训练并更新目标域编码器与判别网络参数,使目标域与源域编码器提取的特征尽量相似,从而实现遥感图像源域到目标域的特征迁移。结果 利用两个遥感场景识别数据集进行实验,验证特征迁移算法的有效性,同时尝试利用SUN397自然场景数据集与遥感场景间的迁移识别,采用相关性对齐以及均衡分布适应两种迁移学习方法作为对比。两组遥感场景数据集间的实验中,相比于仅利用源域样本训练的网络,经过迁移学习后的网络场景识别精度提升约10%,利用少量目标域标记样本后提升更为明显;与对照实验结果相比,利用少量目标域标记样本时提出方法的识别精度提升均在3%之上,仅利用源域标记样本时提出方法场景识别精度提升了10%~40%;利用自然场景数据集时,方法仍能在一定程度上提升场景识别精度。结论 本文提出的对抗迁移学习网络可以在目标域样本缺乏的条件下,充分利用其他数据集中的样本信息,实现不同场景图像数据集间的特征迁移及场景识别,有效提升遥感图像的场景识别精度。     

改进卷积网络的高分遥感图像城镇建成区提取

目的 城镇建成区是城镇研究重要的基础信息,也是实施区域规划、落实城镇功能空间布局的前提。但是遥感影像中城镇建成区的环境复杂,同时不同城镇建成区在坐落位置、发展规模等方面存在许多差异,导致其信息提取存在一定困难。方法 本文基于面向图像语义分割的深度卷积神经网络,使用针对特征图的强化模块和通道域的注意力模块,对原始DeepLab网络进行改进,并通过滑动窗口预测、全连接条件随机场处理方法,更准确地实现城镇建成区提取。同时,针对使用深度学习算法容易出现过拟合和鲁棒性不强的问题,采用数据扩充增强技术进一步提升模型能力。结果 实验数据是三亚和海口部分地区的高分二号遥感影像。结果表明,本文方法的正确率高于93%,Kappa系数大于0.837,可以有效地提取出大尺度高分辨率遥感影像中的城镇建成区,且提取结果最为接近实际情况。结论 针对高分辨率遥感卫星影像中城镇建成区的光谱信息多样化、纹理结构复杂化等特点,本文算法能在特征提取网络中获取更多特征信息。本文使用改进的深度学习方法,提出两种处理方法,显著提高了模型的精度,在实际大幅遥感影像的使用中表现优秀,具有重要的实用价值和广阔的应用前景。     

形状的全尺度可视化表示与识别

目的视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法...     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。