基于卷积神经网络的图像验证码识别

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%.     

基于卷积神经网络的苹果栽培品种识别

针对苹果栽培品种识别分类问题,提供一个包含多个苹果果树品种的叶片图像原始数据集,并且研究构建一种新的深度卷积神经网络分类模型,对其分类准确性、泛化性能和稳定性进行对比验证,以期对苹果栽培品种简便、快速、准确的识别分类提供理论依据和技术支持。以甘肃省平凉市静宁县果树果品研究所苹果良种苗木繁育基地作为实验基地,在其中选取14个苹果果树品种。每个品种选取10棵左右树龄、树势、长势都存在差异的果树,采摘100片左右成熟的、无机械损伤的叶片,然后拍摄叶片图像建立数据集,进而利用卷积神经网络训练识别分类模型。本文针对苹果栽培品种识别分类,提供一个包含14个苹果果树品种共计14394张叶片图像的原始数据集,并且设计实现基于卷积神经网络的识别分类模型。实验结果表明,该识别分类模型有较高的准确率,训练集训练精度可以达到99.88%,验证集验证精度为94.36%,独立测试集的测试精度为90.49%。本文的研究结果可以为现代苹果田间种植及科研试验等实际场景提供力所能及的帮助,为深度卷积神经网络技术在植物品种识别分类实际应用场景提供参考,丰富深度学习在农业上的应用。     

基于卷积神经网络的遥感图像目标识别仿真

在遥感图像中,目标往往位于复杂的地物背景中,包括不同类型的植被、土地覆盖、建筑物等。上述复杂的地物背景对目标识别造成了困难。为了精准识别遥感图像目标,提出一种卷积神经网络下遥感图像目标识别算法。将暗通道原理和双边滤波算法有效结合,对遥感图像展开增强处理。统计分析遥感图像目标尺度范围,通过训练和测试卷积神经网络,得到最佳目标感兴趣区域尺度。确定目标感兴趣区域最佳尺度后,构建基于卷积神经网络的遥感图像目标识别架构,完成遥感图像目标识别。通过实验分析证明,采用所提算法可以有效提升遥感图像增强效果,具有较好的遥感图像目标识别性能。     

基于卷积神经网络的人脸表情识别

传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成,利用人的经验来获取模式特征,很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法,避免了对图像进行复杂的特征提取,直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法能够取得很好的表情分类效果。     

基于卷积神经网络的手势识别研究

传统的手势识别系统由特征提取和分类器组成,需要人工设计特征,但很难达到足够满意的效果且耗费大量的时间。将卷积神经网络应用于手势识别,能直接把图像数据输入网络,且不用进行复杂的前期预处理。卷积神经网络拥有很强的鲁棒性和较低的复杂性,通过大量的仿真实验,证明了该识别方法具有很好的识别效果,相比现有方法有较大的优势。     

基于卷积神经网络的表情识别

在传统静态表情识别研究基础上,提出一种简单的人脸裁剪方法,再用浅层卷积神经网络进一步提取特征并进行表情识别。以CK+和JAFFE为实验数据集,进行预处理效果对比实验、数据增强实验、单种表情识别实验和跨数据集六分类实验。结果表明,针对数据量较少的情况,提出的表情识别方法效果明显且鲁棒性更优。     

基于卷积神经网络的左右眼识别

利用一个深度卷积神经网络提出并验证了一种能自动判别左右眼的新方法.根据左眼和右眼图像的特征差异性,所设计的网络能够自动估计网络的所有参数.在Alexnet网络的基础之上进行修改,设计的卷积神经网络由4个卷积池化层和2个全连接层组成,其次是作为最后一层的分类器.基于针对42541张眼底图像的实验结果,所提出的网络的训练精度约为100%,测试精度高达99%.此外,所提出的网络具有高度的鲁棒性,它可以成功地识别大量具有多变性的眼底图像.据所知,这是第1个基于深度学习用于左右眼识别的高精准度网络.     

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。     

基于卷积神经网络的银行卡数字识别研究

为了快速准确的获取银行卡号信息,文章介绍了一种改进的LeNet-5神经网络结构.首先需要对原始数据预处理,通过数学形态学进行粗定位,最后通过卡行号的位置和特征进行精确定位.在卡号分割阶段,通过转换颜色空间对背景信息进行了去除,再使用了投影分析法对银行卡号分布形态做出了判断,最后使用K均值聚类算法对卡号行图像进行分割.在卡号识别阶段,先对数据进行数据增强,再用其对模型进行训练,将分割后的单独字符图像输入改进后的卷积神经网络LeNet-5对卡号进行识别,识别率达到了99.6％.     

基于卷积神经网络的室外场景识别

本文以卷积神经网络为基础,结合传统的图像检索算法VLAD对其进行扩展,并对室外场景的识别任务开展了室外场景特征和场景识别神经网络的构建与实现。同时,通过利用室外场景数据集,对研究成果进行了室外场景识别预测实验,利用特征提取实验探究了网络学习内容。实验结果表明,相较传统方法,本文设计方案在Tokyo 24/7数据集上能达到90%的召回率和88.51%的查询精度,有效克服了室外场景识别中光照、拍摄角度与变化因素（行人与车辆）带来的识别难题。     

基于卷积神经网络的目标识别算法研究

随着时代的快速发展,对于监控视频处理,传统人工处理方式已不能满足社会实际发展需求。智能监控依靠目标检测实现监控,目标识别成为计算机视觉领域的重要研究方向,主要从图像或者视频中检测某一类别的目标。基于此,分析卷积神经网络目标识别算法,研究目标检测算法存在的问题,并提出相应对策,有效提高检测算法的有效性和精确度,从而推动智能视频监控的快速发展和广泛应用。     

基于卷积神经网络的掌纹识别

随着社会的发展,身份信息的安全问题日益凸显。为解决用户身份识别过程中受环境影响较大,以及掌纹识别时提取掌纹特征复杂的问题,本文进行了"基于卷积神经网络(CNN)的掌纹识别"的研究。运用该算法的优势在于简化了掌纹识别的前期预处理,可以直接将采集的原始图像进行输入,然后识别。通过卷积操作和最大池化操作,减少了训练参数量,大大节约了时间。最后使用Softmax分类器对结果进行分类。实验结果显示,该方法对不同人的掌纹有较高的识别率,克服了传统掌纹识别精度差,识别时间长,人工提取特征困难的缺点。     

基于卷积神经网络的交通路标识别

科技的发展,使得适合无人驾驶的交通路标识别变得越来越实际。而利用卷积神经网络进行的交通路标识别是目前最为流行的方法,本文基于该方法进行实验。在现实收集路标图像数据后,利用直方图均衡化等方法实现图片预处理,构成训练集和测试集。然后构建LeNet5结构的卷积神经网络对路标图片训练集进行训练,再利用测试集来检验模型的精准度。在第一次实验中,模型的识别准确率虽然已经高于其他传统识别方法,但是只有87.5%,经过对神经网络的批尺度和卷积核以及训练次数等方面调整后,识别率达到93.2%。     

基于卷积神经网络的语音识别分析

引言:随着计算机计算能力的提升,如何让计算机更多的替代人类脑力资源,让计算机能具有学习能力变成了最为前沿的领域.这种计算机自我学习的方式被称为深度学习,而将深度学习与多媒体技术结合则是当前最有价值的研究领域之一.本文着重介绍了计算机基于卷积神经网络的深度学习在语音识别方面的价值与趋势分析.     

基于深度卷积神经网络的车型识别

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。     

基于卷积神经网络的小麦病害识别研究

针对小麦病害识别的现实需求,探索了采用卷积操作和Inception结构块构建简约的小麦病虫害识别模型,在模型设计过程中采用5种数据增强手段和批标准化操作来提升模型对小麦病害识别的准确度。实验结果显示,论文提出的模型稳定性强,准确率较高,且参数规模小,适用于实际生产的应用环境。