基于DBN-HMM的人体动作识别

动作识别使得机器能够对人体动作的意图进行判别理解，进而实现高效的人机交互。提出一种肢体角度模型，实现在三维空间中对人体动作进行表示，该模型具有一定的不变性，计算复杂度低。针对传统的基于混合高斯的隐马尔可夫模型（GMM-HMM）的动作识别，提出深度置信网络模型（DBN）和隐马尔可夫模型相结合的动作识别模型，构建了一种非线性的基于条件限制玻尔兹曼机（CRBM）的DBN深度学习模型，深层次结构使其建模能力更强，且能够结合历史信息建模，更适用于动作识别。实验表明该算法具有较高的识别结果。     

基于深度信念网络的视觉人体动作识别

为实现互联网上大量背景复杂、视点变化的视频中人体动作的识别,提出了一种使用无监督的深度信念网络(DBNs)进行人体动作识别的创新方法.该方法采用深度信念网络(DBNs)和受限玻耳兹曼机进行无约束视频的动作识别,利用无监督深度学习模型自动提取合适的特征表示,不需要任何先验知识.在一个具有挑战性的UCF体育数据集上进行实验,证明了该方法准确有效.同时该方法也适用于其他视觉识别任务,并在未来可扩展到非结构化的人体活动识别.     

焊缝缺陷图像分类识别的深度置信网络研究

由于工业生产中所获取的焊缝缺陷图像背景较为复杂,对其分类识别效率较低,因此提出了一个由三层受限玻尔兹曼机叠加组成的深度置信网络模型.该网络模型在对焊缝原始图像进行更为全面的信息抽取前提下,能够借助深度置信网络自下而上对输入信息进行学习与训练的特点,逐渐减少对焊缝缺陷信息的误判;借助网络最后一层后向传播算法的作用,可以在确保更高正确率的同时缩短收敛时间,有效提升识别效率;通过与传统的支持向量机和人工神经网络进行对比实验,结果表明深度置信网络能更为有效地避免过拟合的发生,对于焊缝缺陷的特征识别具有更为理想的精度.     

基于稀疏降噪自编码器的深度置信网络

传统的深度置信网络（DBN）采用随机初始化受限玻尔兹曼机（RBM）的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题,但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别,这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升。针对以上问题,提出一种基于稀疏降噪自编码器（SDAE）的深度网络模型,其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取。首先,训练稀疏降噪自编码;然后,用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络;最后,训练深度置信网络。在Poker Hand 纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能,在Poker Hand数据集下,方法的误差率比传统的深度置信网络降低46.4%,准确率和召回率依次提升15.56%和14.12%。实验结果表明,所提方法能有效地改善模型性能。     

基于噪声数据与干净数据的深度置信网络

建立以受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine,简称RBM）为基石的深度网络模型,是深度学习研究的热点领域之一.Point-wise Gated受限玻尔兹曼机（point-wise gated RBM,简称pgRBM）是一种RBM的变种算法.该算法能够在含噪声的数据中自适应地找到数据中与分类有关的部分,从而实现较好的分类结果.假设一组数据中有噪声数据和干净数据,如何应用不含噪声的数据提升pgRBM的性能,是一个重要的研究问题.针对这一问题,首先,在传统的pgRBM基础上提出一种基于随机噪声数据与干净数据的Point-wise Gated受限玻尔兹曼机（pgRBM based on random noisy data and clean data,简称pgrncRBM）方法,其网络中与分类有关权值的初值是通过不含噪声的数据学习得到的,所以pgrncRBM在处理随机噪声数据时可以学习到更为干净的数据.在pgrncRBM中,与分类有关的数据与噪声都是使用RBM建模.如果噪声是图片,pgrncRBM就不能很好地去除噪声.Spike-and-Slab RBM（ssRBM）是一种处理实值数据的RBM变种模型,其定义两种不同类型的隐层用来学习实值数据的分布特性.因此,将ssRBM与pgRBM相结合,提出一种基于图像噪声数据与干净数据的Point-wise Gated受限玻尔兹曼机（pgRBM based on image noisy data and clean data,简称pgincRBM）方法.该方法使用ssRBM对噪声建模,其在处理图像噪声数据时可以学习到更为干净的数据.然后,通过堆叠pgrncRBM、pgincRBM和传统的RBM构建出深度网络模型,并探讨了权值不确定性方法在提出网络模型中的可行性.最后,在含噪声的手写数据集上进行MATLAB仿真实验.实验结果表明,pgrncRBM和pgincRBM都是有效的神经网络学习方法.     

基于深度学习的人体行为识别算法综述

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.     

基于深度置信网络的心电信号分类识别

传统的心电信号分类方法通常需要人为提取特征,导致系统的分类性能不稳定.基于此,运用了基于深度置信网络的心电信号分类算法,利用网络的深层次学习能力自动学习信号的特征.提取特征后,选用Softmax分类器对信号进行分类,并用误差反向传播算法微调网络,提高分类性能.选取MIT-BIH数据库中的正常心拍、室性早搏、房性早搏和起...     

深度置信网络在垃圾邮件过滤中的应用

针对深层神经网络初始化方法不明确、泛化能力差而导致解决垃圾邮件过滤时效果较差的问题,提出了基于深度置信网络的分类方法。深度置信网络通过逐层无监督的方法来预训练网络,实现了网络的初始化。在LingSpam,SpamAssassin和Enron1三个广泛使用的数据集上,通过与目前最好的垃圾邮件过滤方法支持向量机(SVM)在分类性能上进行比较,实验结果表明深度置信网络的垃圾邮件过滤方法是有效的,获得了较高的准确率和召回率。     

一种改进的深度置信网络及其在自然图像分类中的应用

深度置信网络DBN(deep belief network)由受限玻尔兹曼机RBM(restricted Boltzmann machine)堆叠而成。针对RBM只能接受二值输入而导致的信息丢失问题,给出将可视层节点替换为具有高斯噪音的实数节点的解决方法,并且用线性修正节点替代隐层的Sigmoid节点。线性修正单元具有良好的稀疏性,可以很好地提高网络性能。DBN自底向上逐层训练网络,初始化网络的参数。在自然图像数据库中与传统DBN以及BP神经网络做分类性能比较,实验结果表明,改进的DBN的图像平均分类正确率以及时间复杂度都得到了较好的改善。     

基于深度置信网络的高分辨率雷达距离像识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于深度置信网络（DBN）的高分辨率雷达距离像（HRRP）识别方法。首先利用受限玻尔兹曼机（RBM）对HRRP数据进行逐层无监督训练,根据对比散度（CD）算法更新网络参数,通过误差重构设计DBN深度;而后利用反向传播（BP）机制对DBN模型参数进行有监督的微调;最后基于该模型实现了HRRP的分类与识别。实验结果表明,与传统神经网络相比,基于深度置信网络的识别准确率及噪声鲁棒性显著提高,识别准确率可提高8.5%。     

基于改进的深度信念网络的入侵检测方法

针对传统入侵检测方法很难快速准确地从海量无标签网络数据中提取特征信息以识别异常入侵,提出了基于改进的深度信念网络的softmax分类（IDBN-SC）入侵检测方法。利用改进的DBN对原始网络数据进行无监督特征学习,引入自适应学习速率减少训练网络模型所需要的时间;采用softmax分类器对获得的降维数据进行网络攻击类型识别。在NSL-KDD数据集上进行测试,相比其他入侵检测方法,实验结果表明IDBN-SC方法不仅识别准确率平均提高3.02%,而且其softmax分类器训练时间平均缩短5.58 s。     

一种深度置信网络和迭代量化的图像检索方法

针对网络图像数据的迅速增多导致传统图像检索的效果不能满足当前需求的问题,提出了一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和迭代量化(iterative quantization,ITQ)的无监督学习图像检索的方法.首先,构造深度置信网络的模型,此模型是由3层受限玻尔兹曼机堆叠而成;然后,用此深度置信网络模型对原始图像的高维特征进行中维特征提取,再采用迭代量化的哈希方法,对提取图像中维特征进行二值编码;最后,针对MNIST、CIFAR-10和Corel-1000数据集对模型进行实验验证并评估.结果表明,所提出的方法与现在的几种主流方法相比检索性能更好.除此之外,本方法对乳腺数据集DDSM和肺结节CT图像数据集LIDC-IDRI中的检索也取得了较好的效果.     

基于深度信念网络的文本分类算法

随着网络的迅猛发展,文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术.目前已经有许多不同类型的神经网络应用于文本分类,并且取得良好的效果.但是,大部分模型仅采用文档的少量特征作为输入,没有考虑到足够的信息量;而当考虑到足够的特征时,又会发生维数灾难,导致模型难以训练或者训练时间大幅增加.利用深度信念网络从文本中抽取特征,并利用softmax回归分类器对抽取后的特征分类.深度信念网络不仅具有强大的学习能力,同时还能从高维的原始特征中抽取低维度高度可区分的低维特征,因此利用深度信念网络来对文本分类,不仅能够考虑到文档的足够的信息量,而且能够快速的训练.并且实验结果也表明利用深度信念网络实现文本分类的性能很好.     

基于多隐层Gibbs采样的深度信念网络训练方法

深度信念网络（Deep belief network,DBN）作为一类非常重要的概率生成模型,在多个领域都有着广泛的用途.现有深度信念网的训练分为两个阶段,首先是对受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann machine,RBM）层自底向上逐层进行的贪婪预训练,使得每层的重构误差最小,这个阶段是无监督的;随后再对整体的权值使用有监督的反向传播方法进行精调.本文提出了一种新的DBN训练方法,通过多隐层的Gibbs采样,将局部RBM层组合,并在原有的逐层预训练和整体精调之间进行额外的预训练,有效地提高了DBN的精度.本文同时比较了多种隐层的组合方式,在MNIST和ShapeSet以及Cifar10数据集上的实验表明,使用两两嵌套组合方式比传统的方法错误率更低.新的训练方法可以在更少的神经元上获得比以往的训练方法更好的准确度,有着更高的算法效率.     

基于灰狼算法优化DBN的医院网络异常流量识别

为了提高医院网络异常流量识别的精度,提出一种基于灰狼算法优化DBN的医院网络异常流量识别方法。针对DBN模型性能受权值和偏置参数的影响,运用灰狼算法对DBN模型的权值和偏置进行优化选择,将医院网络流量特征数据作为DBN模型的输入向量,网络异常流量的类型作为DBN模型的输出向量,建立GWO-DBN的医院网络异常流量识别模型。研究结果表明,GWO-DBN进行医院网络异常流量识别具有更高的准确率、检测率和更低的误报率。     

基于深度学习的人体行为识别方法综述

人体行为识别作为计算机视觉领域的重要研究热点,在智能监控、智能家居、虚拟现实等诸多领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景,备受国内外学者的关注。基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图像分类方面取得巨大成功,将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势,但其仍然存在一些困难与挑战。首先,根据特征提取方法的不同,简单回顾了早期基于传统手工特征的行为识别方法;然后,从网络结构的角度着重对近年来一些基于深度学习的人体行为识别方法进行论述和分析,其中包括目前常用的双流网络架构和三维卷积网络架构等;另外,还介绍了目前用于评价方法性能的人体行为识别数据集,同时总结了部分典型方法在UCF-101和HMDB51两个著名的公开数据集上的性能;最后,从性能和应用两个方面对基于深度学习的人体行为识别方法的未来发展方向进行了展望,并指出了当前方法存在的不足之处。     

基于时移和片组注意力融合的双流行为识别网络

基于深度学习的行为识别算法往往由于复杂的网络设计而难以在实际应用中达到快速、准确的识别效果.针对以上情况,提出一种轻量型的基于时移和片组注意力融合的端到端双流神经网络模型.算法在RGB与光流分支网络中,采用时间稀疏分组随机采样策略实现长时程建模,利用时移模块在时间维度上置换部分通道从而结合邻帧信息来提升时序表征能力,同...