基于扩展卷积神经网络与度量学习的指静脉识别

针对在传统卷积神经网络(Convolutional neural networks, ConvNet)算法中由于提取的静脉特征信息不足而导致指静脉识别准确率不高的问题,提出了一种基于扩展卷积神经网络与度量学习的指静脉识别算法。该算法通过扩展卷积神经网络的宽度与深度来提高ConvNet的学习能力,并使用难样本采样三元组(Triplet hard loss with batch hard mining, TriHard)度量学习函数作为网络损失函数训练网络。此外,针对常用距离度量方法不能有效度量静脉特征之间的相似度的问题,在指静脉识别阶段采用了Wasserstein距离度量方法,以提高同源静脉间的相似度,降低异源静脉间的相似度。仿真实验结果表明:在FV-USM数据集上,指静脉识别准确率达98.33%,较使用ConvNet和常用距离度量方法准确率提高了3.56%;在MMCBNU_6000数据集上,指静脉识别准确率达98.02%,较使用ConvNet和常用距离度量方法准确率提高了2.01%。     

度量学习改进语义自编码零样本分类算法

为改善零样本图像分类中相似度度量方法的鲁棒性,引入了一种用于零样本分类的度量学习方法.该方法由自编码构成,能在特征对齐后的语义嵌入空间中学习到最优的度量函数,用于计算测试样本特征和类标签的语义特征的相似度;然后利用近邻思想预测类别标签,进而避免产生不合适距离函数导致的分类错误.实验结果表明,与传统距离度量的算法相比,所提出的方法降低了识别错误率,在公开数据集AWA、CUB和ImNet-2上的分类准确率分别达到94.7%、63.7%和28.59%;同时表明了语义-视觉的映射方向比相反方向的识别准确率高出2.5%~10.1%.     

近似重复记录的自适应距离度量检测

提出了一种结合自适应字符串距离度量的记录相似度学习方法,用于多源Web数据集成中的重复记录检测．该方法首先使用最大熵分类器标注记录对中字段间的关联类型;然后根据每个字段对的关联类型,为其选择合适的距离函数;最后使用支持向量机通过组合多字段上的相似度来检测其中的重复记录对．在不同领域的数据集上的实验结果表明,该方法能够提高重复记录检测的精度,且具有良好的噪声数据抑制能力．     

多分辨批量古典建筑图像深度学习检索算法

针对传统的模糊BP分类识别方法进行多分辨建筑图像检索误分率较高的问题,提出了一种基于深度学习神经网络分类和多特征融合的多分辨古典建筑图像检索算法。采用小波降噪方法对模糊图像进行降噪处理,对降噪后的图像采用LGB向量量化算法进行特征分解,采用颜色分量融合方法进行图像的信息增强处理,提取图像的灰度不变矩特征量。将提取的特征量输入BP神经网络分类器中,在检索器的隐含层采用深度学习算法进行图像特征聚类的自适应寻优,进行多特征融合处理,避免聚类中心扰动,实现了对批量多分辨古典建筑图像检索的优化。仿真结果表明,采用该算法进行多分辨古典建筑图像检索的准确性较好,抗类间属性扰动能力较强,图像输出的查全率较高,图像检索的时间开销较小。     

基于类内差异和类间重叠的有效性函数

模糊C-均值(FCM)聚类算法的一个主要问题是需要事先确定聚类的数目,为此定义了类内差异度和类间重叠度来分别度量同一个聚类中数据的相似度和不同聚类间的分离程度,进而基于这两个度量提出一个新的有效性函数用于判定最佳聚类数目。实验结果表明,该有效性函数能有效地判定聚类数目,并且有较好的鲁棒性。     

基于改进FCM算法的交通流分析

针对交通流聚类问题,提出一种改进的模糊C-均值算法。该算法根据交通流特点,对样本数据集进行处理得到模糊等价矩阵,通过改进隶属度函数和距离度量函数得到新的目标函数,利用拉格朗日算法优化隶属度和聚类中心,最后通过凝聚度和分离度实现自动聚类。实验结果表明,改进FCM算法削弱了突变点影响,提高了聚类效果。     

基于语义相似度的标签优化

为解决社交媒体中标签的缺失、错误等问题,提出一种基于内容相似度和语义相似度的标签优化方法。首先利用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)计算文本间相似度,然后利用文本间相似度与标签相似度的一致性定义了目标函数,最后加入了修正项来减少优化前后用户提供标签的偏差。将目标函数应用到豆瓣电影标签进行优化,并将结果与原标签进行比较分析。与原标签相比,优化后的标签准确性得到了提高。试验结果表明,该方法能够有效地优化标签,有效解决标签缺失和错误等问题。     

船舶AIS轨迹快速自适应谱聚类算法

为了对船舶AIS轨迹数据进行快速聚类,本文提出了一种基于Hausdorff距离的船舶轨迹快速自适应谱聚类算法(fast self-tune spectral clustering,FSSC)。在保留轨迹特征的情况下,利用Douglas-Peucker(DP)算法对船舶轨迹数据进行预处理;基于Hausdorff距离,设计自动选取尺度参数的相似度度量函数,构造相似度矩阵并采用谱聚类算法对船舶轨迹进行聚类。以长江口水域船舶实际AIS数据为样本对算法进行了验证,结果表明:聚类结果能够准确提取水域船舶主要航路,算法消耗系统资源少,计算速度快。该方法对水域船舶主要航路识别,提高海事监管效率等方面具有参考意义。     

一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下的运动目标跟踪问题,提出了一种基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。通过构建目标与背景的图像特征分布方差的比值函数来衡量目标与背景间的区分度,采用各特征的区分度对特征集进行线性加权自适应表示运动目标并集成在基于核的跟踪方法中。为了克服模板更新过程中的漂移,通过计算前后相邻两帧间目标模型的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新。基于生物视觉认知理论,目标的颜色、边缘特征以及纹理特征被用来实现基于多特征自适应融合的运动目标跟踪算法。仿真实验表明:采用本文算法能有效地对复杂背景下的运动目标进行跟踪。     

基于深度卷积神经网络的车型识别方法

针对现有车辆车型视觉识别技术中的检测精度不高、难以适应天气环境变化、难以从视频图像中准确提取出用于识别的车辆图像、难以对车辆车型子类进行识别分类、难以兼顾识别精度和检测效率等不足,将深度卷积神经网络引入车辆目标定位、识别和分类（子类）问题中.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,从道路复杂背景中提取出感兴趣区域;利用softmax分类器训练特征实现车型识别;为了优化softmax在深度卷积神经网络分类过程中出现的类内间距大的问题,引入中心损失函数对softmax损失函数进行优化,提高类间分散性与类内紧密性.在BIT-Vehicle车型数据集中的实验结果显示,提出方法的平均精度为89.67%,检测和识别时间为159 ms;与传统的分类方法相比,识别精度提高约20%,效率提高10倍以上,检测鲁棒性有明显提升;与未改进前的深度卷积神经网络相比,检测精度提高0.6%,速度提高0.29倍.     

基于深度神经网络的说话人信道自适应方法

针对说话人确认中的复杂信道环境干扰问题,提出一种基于深度神经网络的信道自适应方法。该方法首先在不同信道类型下训练得到音素信息相关的深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNNs),将说话人语音的声学特征参数在这些DNNs上进行自适应,得到各信道类型下的深瓶颈特征(Deep Bottleneck Feature, DBF)。然后将这些参数进行拼接并通过PCA降维,最后采用目前最有效的基于身份认证矢量（identity vector,i-vector）的建模技术对降维后的DBF进行建模,得到目标说话人模型和测试语音段的i-vector矢量用于最终说话人确认打分判决。在NIST SRE2010核心评测数据库上的实验结果表明,利用提出的方法能有效消除信道干扰对说话人确认的影响,在很大程度上提升了基于i-vector的说话人确认基线系统的性能。     

自适应属性加权近邻传播聚类算法

针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法。该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果来分析目标评价函数,计算各个属性对当前聚类的贡献程度。随后根据贡献程度的计算结果自适应地更新属性权值,并通过属性加权相似性矩阵来重新计算近邻传播算法中的两种竞争信息,进而提高聚类结果的质量。数值实验结果表明,新方法能够有效实现属性权值的自适应调整,提高近邻传播算法的聚类效果,与其他传统聚类算法相比新方法具有更好的聚类质量。     

基于倒谱与复杂性的说话人确认系统

基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统，采用了YOHO speaker verification数据库训练模板和测试该说话人确认系统，取得了较好的说话人确认效果。实验证明：传统的基于线性理论基础上的说话人识别特征提取方法，与基于非线性理论的KC复杂性特征基本无相关性，因此这两类特征如能相互结合，有着良好的互补特性，能够大幅度的提高系统性能。这说明新提出的说话人的KC复杂性特征是一个非常有用的传统线性特征的有效辅助特征。     

NRCNN与角度度量融合的人脸识别方法

常见的卷积神经网络通常使用分类损失来进行可分离的特征学习,在某些情况下存在特征的可区分性不足的问题,而一些改进的方法复杂度较高．为了在较低的复杂性下仍能保证较高的准确率,提出了一种基于嵌套残差卷积神经网络与角度度量的人脸识别方法．首先,设计了一种新颖的基于嵌套残差模块的人脸特征提取网络,通过多特征图融合的方式提取更丰富的特征;其次,使用了一种基于权值标准化的角度度量方法,通过对最后一个全连接层的权值进行标准化的操作来增强特征区分性．在网络训练时,结合上述两种方法使得学习到的特征满足最大类内距离小于最小类间距离的原则。实验表明,该方法在人脸标记数据库上测试准确率达到99.03%,相较于使用分类损失和其他度量学习的方法,该方法仅使用了单个网络并能在保证较高准确率的情况下付出更小的计算代价．     

一种基于神经网络提取图像特征的图像检索方法

脉冲耦合神经网络是新一代的人工神经网络,具有优良的自适应图像分割和自适应图像特征提取能力。本文有机的运用自适应图像分割和自适应图像特征提取,提出了一种新的图像特征———空间自适应类直方图,它既包含了图像的空间位置特征,又包含了图像的灰度特征。最后,我们把空间自适应类直方图与传统的基于共生矩阵的图像纹理特征组合作为图像的特征应用于图像检索。大量实验表明本文方法的有效性。     

基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法

红外和可见光图像表征了互补的场景信息. 现有的基于深度学习的融合方法大多通过独立提取网络分别提取两个源图像特征,从而丢失了源图像之间的深度特征联系. 基于此,提出了一种新的基于无监督深度学习的红外图像与可见光图像融合算法,针对不同模态的特点采用不同的编码方式提取图像特征,利用一个模态的信息补充另一个模态的信息,并对提取到的特征进行融合,最后根据融合特征重建融合图像. 该算法可在两个模态的特征提取路径之间建立交互,不仅可预融合梯度信息和强度信息,且能增强后续处理的信息. 同时设计了损失函数,引导模型保留可见光的细节纹理,并保持红外的强度分布. 将所提算法与多种融合算法在公开数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法获得了良好的视觉效果,客观指标评价方面对比现有的优秀算法也有一定的提升.     

自适应特征选择加权k子凸包分类

针对问题维数的增加以及不同特征对分类的作用往往不一样,导致k子凸包分类性能降低等问题,设计自适应特征选择加权k子凸包分类方法。根据传统凸包距离存在的不足引入加权k子凸包距离,在测试样本的k邻域内引入距离度量学习技术和正则化技术进行自适应的特征选择,并将自适应特征选择无缝嵌入加权k子凸包优化模型中,这样就能为不同的测试样本在不同的类别中学习自适应特征空间,得到有效的加权k子凸包距离计算方法。试验结果表明,该方法不仅能够进行降维,而且具有明显的分类性能优势。     

开放场景下短时语音说话人识别系统的优化设计

为适应开放场景下说话人识别短时语音的应用需要,本文对说话人识别模型进行优化,提升了模型的准确率和鲁棒性.为了实现对重要频率特征的筛选,提出基于重加权的特征增强层及网络,起到增强特征表达的作用.将人脸识别领域的误分类样本损失函数首次引入到说话人识别领域,提高对困难样本的挖掘能力.提出基于误分类样本挖掘的分类损失与基于小样本学习框架的余弦角度原型损失的组合损失函数,解决了分类损失函数与说话人识别实际评测需求不匹配和度量函数对采样策略依赖性强的问题.实验结果显示,与基准模型相比,性能指标等误率(EER)降低12.45%,最小检测代价函数(minDCF)降低14.09%,取得现有说话人识别领域的优异效果.     

基于深度学习的开放场景下声纹识别系统的设计与实现

针对现实应用场景中短时语音和混叠有噪声情况下声纹识别准确性低的问题,本文设计了一种改进的基于深度学习的声纹识别算法,提高了声纹识别模型在短时语音和带噪环境下的鲁棒性,并将该模型部署到了嵌入式设备中.本文主要对声纹识别算法的编码层和损失函数进行改进.对于编码层,本文使用了基于差分编码的NeXtVLAD技术,同时对帧级特征中的静态声纹特征和动态声纹特征进行建模.对于损失函数,本文将基于小样本学习框架的余弦-原型损失函数cosine-Prototypical与附加间隔分类损失函数AM-Softmax进行融合来训练声纹识别模型,使得模型在特征空间中的同类特征尽可能集聚,异类特征尽可能分离.此外,本文还将声纹识别算法部署在Raspberry Pi平台上,实现了能快速推理的声纹识别系统.实验结果表明:这种改进的声纹识别系统在多种开放场景下,能够实时、准确地完成声纹识别任务,可以达到实际应用的要求.