SSCDenseNet:一种空-谱卷积稠密网络的高光谱图像分类算法

基于深度学习的高光谱遥感图像地物分类是目前研究的热点.但由于其参数规模大以及结构复杂,深度网络通常需要大量训练样本和较长训练时间,如何在小规模样本下建立深度学习监督分类模型是需要解决的关键问题.本文提出了一种小规模样本下高光谱图像分类的空-谱卷积稠密网络算法,称为SSCDenseNet,其包含三种新颖的架构策略：（1）空-谱分离卷积,即采取光谱维一维卷积和空间维二维卷积的分离卷积结构构成隐层单元,并通过多个隐层单元堆叠构造深度网络;（2）隐层单元中使用批归一化,减少数据协方差漂移及加速网络训练;（3）隐层单元间构建稠密连接,缓解梯度消失问题并实现特征复用.通过Indian Pines、Pavia University与Salinas数据集进行综合测评,表明该方法优于若干最新深度学习方法,特别在小规模样本下具有优异的分类性能.     

基于异构多核平台的Caffe框架物体分类算法实现与加速

随着深度学习的快速发展,神经网络和深度学习算法已经广泛应用于图像处理。基于FPGA的神经网络加速设计,搭建了以快速特征嵌入的卷积结构(Caffe)框架、卷积神经网络为核心的物体识别系统,该系统使用Zynq-7000系列异构多核架构芯片实现。完成了神经网络模型与参数的移植、多层结构的神经网络构建、计算密集度分析以及硬件加速设计。结果表明,设计的基于异构多核平台的Caffe框架物体分类系统实现了物体的识别和分类,且识别速度远超传统CPU架构的识别速度,从而为后续的深入研究提供一种新思路。     

基于PACGAN与差分星座轨迹图的辐射源个体识别

深度学习解决个体识别的一个突出问题是难以获得足够样本对网络进行训练,针对该问题,提出了一种基于PACGAN(Pooling Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)的辐射源个体识别算法。该算法针对输入信号的差分星座轨迹图进行处理,并对辅助分类生成式对抗网(ACGAN)进行了适应性改进。在判别器网络中引入池化操作,增强其在多分类任务中的特征提取能力;针对样本图像特征大量边缘分布的情况,添加零填充层并以增强其边缘特征提取能力,增大卷积层感受野以提取全局性特征。通过对五种ZigBee设备的实验,结果表明本文提出算法在小样本条件下相较于其他方法具有更高的准确性。      

基于改进YOLOv3的快速文本检测

针对深度学习文本检测算法存在运行速度慢、模型体积大等问题,提出了基于改进的YOLOv3(You Only Look Once v3)文本检测方法(mobile-text-YOLOv3).通过深度可分离卷积思想轻量化Darknet-53网络,在高层特征借助双线性插值和偏移层使卷积核具有可变感受野,较大地改善了模型的性能;...     

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。     

改进的SSD算法在智慧交通中的应用

针对智慧交通管理系统中交通车辆监控、车流量统计、违法车辆追踪等问题,为了提高目标车辆检测的准确率和效率,提出了一种改进的SSD( Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法.该算法将相邻的卷积层进行特征信息融合,提高准确率;通过减少部分卷积层的深度,提高计算效率;为了提高泛化能力,在减少1...     

基于深度LSTM辅助卷积网络的新型自动调制分类

自动调制分类在无线频谱异常检测和无线电环境感知中将发挥重要作用.随着深度学习算法的突破,调制分类任务可利用神经网络达到前所未有的高分类精确度.文中提出了一种新颖的神经网络,称为长短期卷积深度神经网络(LCDNN).该网络创造性地结合了长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)和深度网络体系结构的优点.该模型无需...     

基于改进CNN的增强现实变压器图像识别技术

研究了增强现实变压器图像识别技术,为解决增强现实中变压器图像识别问题,首先在介绍深度学习的经典模型之一,即卷积神经网络CNN的基础上,提出基于两个并行结构的改进卷积神经网络模型(改进CNN),利用改进CNN模型对增强现实摄像头扫描得到的图像进行分类,实现变压器图形化识别。与普通卷积神经网络、SIFT图像识别算法等对比,改进CNN具有更低的错误率,并对变压器图像识别的准确率更高,通过仿真实验验证了此方法的准确性。     

基于小波变换和深度网络的着陆地貌图像分类

针对无人机着陆地貌图像场景复杂、纹理特征丰富等问题,提出一种基于小波变换和深度网络的无人机着陆地貌图像分类算法.利用非下采样小波变换(Non-Subsampled Wavelet Transform,NSWT)的快速压缩能力,将小波变换后的前两层子图系数引入到卷积神经网络(CNN)中,压缩数据量.根据无人机着陆地貌图像的特点,采用轻量化卷积模块设计了15层卷积神经网络.通过支持向量机(SVM)实现复杂地貌场景的正确分类.实验结果表明:所提算法具有良好的特征表达能力,提升了着陆地貌图像的分类准确率.     

基于卷积神经网络的Android流量分类方法

深度学习就是机器学习研究的过程,主要通过模拟人脑分析学习的过程对数据进行分析。目前,深度学习技术已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域获得了较大发展,并且随着该技术的不断发展,为网络流量分类和异常检测带来了新的发展方向。移动智能手机与大家的生活息息相关,但是其存在的安全问题也日益凸显。针对传统机器学习算法对于流量分类需要人工提取特征、计算量大的问题,提出了基于卷积神经网络模型的应用程序流量分类算法。首先,将网络流量数据集进行数据预处理,去除无关数据字段,并使数据满足卷积神经网络的输入特性。其次,设计了一种新的卷积神经网络模型,从网络结构、超参数空间以及参数优化方面入手,构造了最优分类模型。该模型通过卷积层自主学习数据特征,解决了传统基于机器学习的流量分类算法中的特征选择问题。最后,通过CICAndmal2017网络公开数据集进行模型测试,相比于传统的机器学习流量分类模型,设计的卷积神经网络模型的查准率和查全率分别提高了2.93%和11.87%,同时在类精度、召回率以及F1分数方面都有较好的提升。     

基于图像配准的纸币图像识别方法

提出了基于图像配准的多光谱纸币图像识别架构,通过对纸币图像的配准来实现相似纸币识别、纸币防伪特征检测。由于纸币图像同时具有显著的结构特性和不稳定的局部特性,采用分级的变换模型对纸币图像配准：对于全局的刚性形变采用基于Harris角点特征的仿射变换算法,对于纸币图像局部非刚性形变采用基于B-样条的FFD模型的非刚性配准算法。实验表明,本模型能很好的完成纸币图像的配准,并在相似纸币识别和红外防伪特征检测方面能达到较高的精确度。     

基于改进的半监督主动学习的雷达信号识别

为解决在雷达信号分类识别过程中训练样本较少的问题,本文提出了联合主动学习和半监督学习,并对其伪标记样本进行迭代验证改进的分类算法。针对复杂的电磁环境下雷达信号识别率低的问题,本文将径向高斯核时频分析应用于雷达信号,并对时频分布进行奇异值分解,提取出奇异向量作为雷达信号识别的特征参数。针对传统的半监督主动学习算法的不足,利用改进的半监督主动学习算法构建分类器,该算法通过对伪标记样本进行迭代验证来提高伪标记信息的准确性,从而改善了最终的分类性能,实现了在可获取的有标签样本数量较少的条件下对雷达信号的高概率识别。仿真结果表明,本文提出的特征识别方法可以获得较高的识别率。      

电涡流式钞票厚度检测传感器设计

在ATM机和纸币清分机中,钞票的厚度检测是必须的功能,通过钞票的厚度特征可以识别钞票上粘贴的胶带和折角等,从而剔除不合格钞票。本文论述了一种电涡流式钞票厚度检测传感器,采用并列的结构相同的多路厚度传感器,通过每路独立的厚度传感器检测出来的信号,拼接成整张钞票的厚度特征,从而识别钞票是否有异常。本传感器具有电路简单、成本低、检测范围大等优点。     

改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别

为了提高人脸识别正确率,提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取,提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练,由于神经网络在学习过程中,容易出现局部最小值且收敛速度慢等问题,为此采用改进的遗传算法对神经网络进行优化处理,获得最终的人脸识别结果。实验结果表明:利用改进的非负矩阵分解方法能够降低神经网络的分类训练负荷量和运算量,提高人脸识别识别率。通过和各种方法比较可知,本方法的人脸识别率都较高。本方法人脸特征分解速度快,提高了神经网络训练前期精度和收敛速度,使得人脸识别正确率高。当特征向量个数达到40以上时,人脸识别正确率保持95%以上。     

基于受限玻尔兹曼机的专家乘积系统的一种改进算法

深度学习在高维特征向量的信息提取和分类中具有很强的能力,但深度学习训练时间也比较长,超参数搜索空间大,从而导致超参数寻优较困难。针对此问题,该文提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)专家乘积系统的改进方法。先将专家乘积系统原理与RBM算法相结合,采用全是真实概率值的参数更新方式会引起模型识别效果不理想和带来密度问题,为此将其更新方式进行改进;为加快网络收敛和提高模型识别能力,采取在RBM预训练阶段和微调阶段引入不同组合方式动量项的一种改进算法。通过对MNIST数据库中的0~9的手写数字体的识别和CMU-PIE数据库的人脸识别实验,提出的算法减少了学习时间,提高了超参数寻优的效率,进而构建的深层网络能获得较好的分类效果。试验结果表明,提出的改进算法在处理高维大量的数据时,计算效率有较大提高,其算法有效。     

基于半分积分投影的车牌字符快速识别算法

提出了一种用于车牌识别的快速字符识别算法。首先利用半积分投影把大小为W×H的二值化字符图像转化为长度为2(W×H)的一维信号,保留了用于图像识别的关键特征,降低了后续算法的复杂度。然后将投影得到的数据进行离散Harr小波变换,抽取第二层小波变换后的低频系数并送入支持向量机进行训练识别。实验结果表明,所提算法可以使车牌字符的总识别率达到97.60%,平均识别时间为16.2ms,有效地提高了识别速度和精度。     

样本限制场景下金属板带材表面缺陷分类研究

深度学习在金属板带材表面缺陷检测中取得良好的检测效果,但随着网络层数的增加 ,针对较小样 本的金属板带材表面缺陷数据集训练数据容易出现过拟合现象的问题,为此将残差网络与迁 移学习结合提出 了一种融合多层次缺陷特征的图像分类算法。该算法采用残差网络模块逐层提取金属表面缺 陷特征,获得丰 富的位置信息和语义信息缺陷特征的特征图,后续利用分类网络基于该融合特征图得到最终 分类结果,同时 对特征提取网络进行迁移学习,增加网络泛化能力,优化分类精度。利用钢带表面缺陷检测 数据集评估本文 算法性能,实验结果表明,提出的算法具有较好的分类效果,优于其他缺陷分类算法,分类 准确率可达到 99.07%,同时本文所提算法具有良好的抗噪性和泛化性,在金属板带材表面缺陷智能检测中 具有较好的应用价值。     

采用原子表示模型的维吾尔语语音情感识别

针对现有的基于表示学习的语音情感计算算法中存在着限制条件单一的问题,且没有证明它们的有效性,提出了一种采用原子表示模型的语音情感识别算法。通过引入一个新的条件,称为原子分类条件。在这种条件下,对正确识别新的测试情感样本有较好的效果。现有的基于表示的分类算法以单一的稀疏表示方法为主,而提出的算法可以结合稀疏表示模型和其他的表示模型。该算法能够放宽适用条件的范围,使得原子表示模型适应更多分类任务。采集并建立了维吾尔语语音情感数据库。在该情感数据库上,分析维吾尔语情感语音的基本声学特征。通过对情感特征空间进行原子表示的映射变换,可以有效表示情感特征空间。经实验结果证明所提出的方法优于传统的方法,在维吾尔语情感语音数据库上达到了64.17%识别率。      

多姿态、光照不均人脸图像的子空间人脸识别方法研究

针对人脸识别中存在的光照不均匀问题,提出了一种预处理链技术,能达到很好的光照补偿效果。为了提高多姿态、多表情、多细节人脸图像的人脸识别率,设计了一种将最近邻分类器与支持向量机相结合的分类算法（NN-SVM）,基于该分类算法提出了一种基于Gabor变换和NN-SVM的子空间人脸识别方法。在FERET和ORL两大人脸数据库中对所提方法进行性能评估,实验结果表明所提出方法能有效的解决人脸识别中光照不均匀问题,大大的提高人脸识别率,而且相比其他现存的人脸识别方法,所设计的方法具有更好、更稳定的识别效果。