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验证码作为一种安全手段,被广泛应用于互联网领域.本文提出了一种基于卷积神经网络的图像验证码识别方法,通过卷积层级联、残差学习、全局池化、分组卷积等技术手段,在保证识别准确率不受影响的前提下,大大降低了网络的参数量.本文以铁路购票网站验证码和正方教务系统验证码为例来测试模型性能.对于铁路购票网站验证码,实验结果显示本文提出的识别方法参数量最少,对图形和中文词组验证码的识别准确率分别达到98.76%和99.14%;对于正方教务系统验证码,本文方法参数量最少且识别准确率为87.30%. 相似文献
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验证码在维护互联网安全、防止机器恶意攻击做出了很大贡献。但通过现有的模式识别技术仍然可以破解部分验证码。着重于有粘连字符的猫扑和西祠胡同网站验证码进行识别,难点在于分割图片中的粘连字符。对字符是模糊粘连的猫扑验证码,提出了基于局部极小值和最小投影值的方法来分割;对有交错粘连的西祠胡同验证码,通过颜色聚类与竖直投影结合来达到分割字符的目的。最终均采用卷积神经网络进行训练和识别,达到了较高的识别率。 相似文献
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针对在将卡口非结构化视频图像数据转化为智能结构化信息的过程中存在环境的复杂性、需求的多样性、任务的关联性和识别的实时性等问题,提出了一种级联多任务深度学习网络的卡口识别引擎方法,其通过充分利用分割、检测、识别等任务之间的相互联系实现了高精度的、高效的、同步实时的卡口车辆多种基本信息的识别(车型、品牌、车系、车身颜色以及车牌等识别任务)。首先,利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从卡口道路复杂背景中提取出感兴趣区域(包括多车辆对象);然后,利用多任务深度学习网络对提取出来的车辆对象实现多层次的多任务识别。实验结果表明,提出的方法在识别精度和效率上都明显优于传统计算机视觉方法和现有的基于深度学习的识别引擎技术,该方法对车型、品牌、车系及车牌的识别与检测精度均达到98%以上,检测效率提升了1.6倍。 相似文献
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传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。 相似文献
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验证码识别与设计是目前人工智能领域的挑战性问题,验证码图片内容识别通过强制人机交互来抵御机器自动化攻击的,验证码是否能被批量识别可以用来衡量验证码设计的优劣。目前已经有相对成熟的算法解决这类问题,但是仍然存在天花板有待突破。首先本文对5000张验证码的样本集进行图片预处理,对验证码图片去噪点和切割操作。然后利用添加了注意力模块的卷积神经网络训练样本集,并对另外5000张样本进行预测,测试集的准确率可以达到97.9%。 相似文献
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基于深度学习的行人重识别研究进展 总被引:7,自引:0,他引:7
行人重识别是计算机视觉领域近年来非常热的一个研究课题,可以被视为图像检索的一个子问题,其目标是给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像.传统的方法依赖手工特征,不能适应数据量很大的复杂环境.近年来随着深度学习的发展,大量基于深度学习的行人重识别方法被提出.本文先简单介绍了该问题的定义及传统方法的局限,并列举了一些适用于深度学习方法的行人重识别数据集.此外我们详细地总结了一些比较典型的基于深度学习的行人重识别方法,并比较了部分算法在Market1501数据集上的性能表现.最后我们对该问题未来的研究方向做了一个展望. 相似文献
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行人再识别(Re-id)作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。 相似文献
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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。 相似文献
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行人再识别(Re-id)作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。 相似文献
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基于深度学习的人体行为识别算法综述 总被引:10,自引:0,他引:10
人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于语音识别、图形识别等各个领域.深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、独立子空间分析(Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)以及递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和总结. 相似文献
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行为识别(action recognition,AR)是计算机视觉领域的研究热点,在安防监控、自动驾驶、生产安全等领域具有广泛的应用前景。首先,对行为识别的内涵与外延进行了剖析,提出了面临的技术挑战问题。其次,从时间特征提取、高效率优化和长期特征捕获三个角度分析比较了行为识别的工作原理。对近十年43种基准AR方法在UCF101、HMDB51、Something-Something和Kinetics400数据集上的性能表征进行比对,有助于针对不同应用场景选择适合的AR模型。最后指明了行为识别领域的未来发展方向,研究成果可为视频特征提取和视觉内容理解提供理论参考和技术支撑。 相似文献
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伴随着互联网的高速发展,非法用户恶意攻击网站、恶意注册、暴力破解用户密码等事件也随之而来。为了解决这些网络安全问题,作为网络安全第一道防线的验证码技术应运而生。但在实现自动登录合同管理系统的过程中,验证码自动化识别一直是个技术难点,验证码自动化识别准确率直接影响了业务处理效率,故此提出了一种基于PSO-CNN的验证码识别方案。针对一万张验证码图片的数据集进行灰度化、二值化以及降噪三步数据预处理之后,通过PSO优化算法在卷积神经网络训练数据集的过程中找出最佳的网络层数和卷积核大小。经过反复的实验,结果表明基于PSO-CNN的验证码识别算法对数字与字母混合验证码识别准确率可达96.26%,为合同管理系统实现自动登录提供了可靠的技术支持。 相似文献