利用迁移学习和焦点损失卷积神经网络的石墨分类

为了使得优质石墨资源得到优质优用, 提出利用迁移学习和焦点损失卷积神经网络的石墨分类识别算法.在自建的初始数据集基础上, 通过对数据集的离线扩充与在线增强, 有效扩大数据集并减低深层CNN过拟合的风险. 以VGG16、ResNet34和MobileNet V2为基础模型, 重新设计新的输出模块载入全连接层, 提高了模型...     

累积量测序列的区间云变换及识别

目标多属性序列类数据不能直接与数据库中的区间类数据融合识别, 对此, 提出一种基于云变换的序列-区间异类数据识别算法. 对目标多属性序列数据进行频数计算形成频率分布函数, 并进行虚警检测, 实施云变换形成云簇, 提取云簇特征, 再根据3 En 准则形成云滴区间, 实现了序列型数据的区间化表示. 进一步, 利用一种区间多属性识别判定准则进行识别判定, 得到识别结果, 解决了序列-区间异类数据的识别问题. 仿真实验结果验证了该算法对序列-区间异类数据识别的有效性.

     

抗磁悬浮石墨转子理论及仿真分析

研究了一种由热解石墨转子、永磁体结构以及底板构成的抗磁悬浮结构,通过对石墨转子叶片施加氮气流使其运动.利用有限元软件COMSOL Multiphysics建立仿真模型,并且将仿真结果与实验结果相对比.研究表明,未受氮气流作用时,石墨转子仿真悬浮高度为130 μm,实验测得悬浮高度为132 μm,误差为1.5%;实验测得氮气流速小于21.45 sccm时,石墨转子在永磁体上方轻微摆动,而未转动,氮气流速达到21.45 sccm时,石墨转子转速稳定在120 r/min~130 r/min之间与仿真结果接近.通过对比仿真结果与试验数据得出石墨转子加工质量,实验环境对石墨转子的运动性能有一定影响,该抗磁悬浮结构有望用于微型电机和非接触式传感器中.     

基于骨架的人体动作识别技术研究进展

近年来,随着深度学习技术的发展,已有很多新颖的基于骨架的人体动作识别算法被提出,极大地推动了该领域的发展.对基于骨架的人体动作识别领域的主要数据集和算法进行全面、细致的总结.首先对NTU,Kinetics-Skeleton和SYSU 3DHOI等骨架相关的数据集进行回顾;然后将基于骨架的人体动作识别算法归纳为基于监督学习的、基于半监督学习的和基于无监督学习的3大类,并对分属不同类别的算法进行介绍和比较;最后分析和总结得出该领域当前面临过度依赖大数据、大算力和大模型等挑战,并针对性地提出缓解以上挑战的3点未来发展方向:高精度骨架数据集建设、细粒度骨架动作识别和数据有效学习的骨架动作识别.     

基于语义DCNN特征融合的细粒度车型识别模型

针对深度卷积神经网络模型缺乏对语义信息的表征能力,而细粒度视觉识别中种类间视觉差异微小且多集中在关键的语义部位的问题,提出基于语义信息融合的深度卷积神经网络模型及细粒度车型识别模型.该模型由定位网络和识别网络组成,通过定位网络FasterRCNN获取车辆目标及各语义部件的具体位置;借助识别网络提取目标车辆及各语义部件的特征,再使用小核卷积实现特征拼接和融合;最后经过深层神经网络得到最终识别结果.实验结果表明,文中模型在斯坦福BMW-10数据集的识别准确率为78.74%,高于VGG网络13.39%;在斯坦福cars-197数据集的识别准确率为85.94%,其迁移学习模型在BMVC car-types数据集的识别准确率为98.27%,比该数据集目前最好的识别效果提高3.77%;该模型避免了细粒度车型识别对于车辆目标及语义部件位置的依赖,并具有较高的识别准确率及通用性.     

基于深度学习的表格检测识别算法综述

信息时代的高速发展导致数据的大量产生与频繁传输,单单依靠人力很难处理这些数据.依托于人工智能的兴起与发展,数据的利用变得更加高效.表格作为一种特殊的数据形式,逐渐引起了广泛关注.概述了表格识别技术的发展,介绍了传统的表格识别技术及其缺点;介绍了基于深度学习技术的表格检测、表格结构识别、端对端检测与识别以及字符识别,重点...     

基于深度学习的医疗命名实体识别

医疗命名实体识别指从海量的非结构化的医疗数据中提取关键信息,为医学研究的发展和智慧医疗系统的普及提供了基础.深度学习运用深层非线性的神经网络结构能够学习到复杂、抽象的特征,可实现对数据更本质的表征.医疗命名实体识别采用深度学习模型可明显提升效果.首先,本文综述了医疗命名实体识别特有的难点以及传统的识别方法;其次,总结了基于深度学习方法的模型并介绍了较为流行的模型改进方法,包括针对特征向量的改进,针对数据匮乏、复杂命名实体识别等问题的改进;最后,通过综合论述对未来的研究方向进行展望.     

社区虚拟化改造系统本地隐藏数据瞬时识别

虚拟现实技术与社区规划的有效结合,可满足规划设计与社区管理对数据更高的使用需求.因此,以虚拟现实作为技术背景,设计基于社区虚拟化改造系统的本地隐藏数据瞬时识别方法.在密钥预分配过程中,随机生成数据融合树各节点的隐藏种子,经过数据转化与分片融合获取隐藏数据融合结果,依据允许误差值判定待识别隐藏数据完整性;采用构建的隐藏数据传输模型分析数据信号,得到隐藏数据包络特征与干扰频率特征,基于本地隐藏数据的发生权值,完成数据解析;通过降噪处理数据,展示流量序列细节信号,实现本地隐藏数据瞬时识别.实验中,以识别任务执行能力、随时间增长的任务价值积累以及任务截止期错失率作为方法性能评价指标,发现所提方法识别的隐藏数据量和积累价值较高,错失率较低,具有一定的有效性与实践性.     

基于物联网定位模型的网络节点能耗感知识别

由于现有网络节点能耗感知识别方没有对网络节点信号进行映射,不能获取节点对应的物理坐标位置,导致在网络节点能耗感知识别速度较慢,识别结果不理想.提出基于物联网定位模型的网络节点能耗感知识别方法,建立物联网定位模型,对网络节点信号进行映射,获取网络节点对应的物理坐标位置,将全局网络非线性问题进行优化,分别进行求解;结合网络节点能耗感知识别方法选择对应簇首节点,将该节点作为依据设定感知识别区域并对相关节点数据进行提取,建立数据回传节点集,对感知识别区域内数据回传节点集进行分析,通过数据回传节点集完成网络节点能耗的感知与识别.实验结果表明,所提方法的感知识别速度较快,感知识别结果的可信度较高以及准确性更高.     

手势手语力效分析

在非特定人手语识别研究中,数据差异性带来的矛盾已使其成为一个亟待分析的问题.从人体运动学、语言学等角度对手语理解,是解决差异性矛盾进而推动非特定人手语识别的有效途径.文章以运动观测科学规则,特别是拉班的力效理论为基础,归纳了造成手语数据差异的因素,提出了手势手语力效要素的定义和描述方法;继而给出了非特定人手语数据的归整策略,规整后的数据用于训练与识别.在多种实验环境下进行的评估结果表明,识别的效果得到了明显的提升.     

人民币号码自动识别方法研究

针对人民币印刷中号码的识别问题,本文研究了其中的识别算法,包括号码图像的二值化、号码区域的定位、号码字符的分割及归一化和号码字符的识别,提出了一种号码区域定位及分割方法。在此基础上,建立了相应的识别系统并进行了实验研究。结果表明,系统具有较高的识别精度,能较好地满足实际需求。     

基于Fisher投影的多光谱人脸融合识别

根据可见光图像与红外图像的信息互补性,分析在决策层融合识别中的归一化法和融合算法,提出一种基于统计的Fisher投影融合法,利用Fisher线性判别准则在二维分数空间寻找最优投影方向,使不同类样本投影后能最佳分离。在多光谱人脸融合识别中的应用结果表明,与其他融合算法相比,该算法具有更好的识别效果。     

人脸图像的自动校准算法

人脸自动识别是计算机模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。在人脸图像中人脸的尺度、位置与姿态变化影响了人脸特征的抽取,所以需要对人脸图像作人脸校准的预处理。文中提出的算法利用模板匹配方法从人脸图像中提取出人脸姿态校准图像,再从中抽取出两个眼睛的位置,从而对人脸的尺度、位置与姿态变化实现自动校准。对有２１６幅人脸图像的人脸图像数据库作人脸自动校准实验,成功率是１００％,而且利用所得到人脸脸部校准图像进行的人脸识别实验的正确识别率可达到９０％左右,这表明该算法是比较有效的     

基于自组特征映射神经网络的虹膜识别算法研究

虹膜识别是一种非侵犯性的身份鉴别技术。本文讨论了虹膜图像定位、归一化和增强等预处理方法,并提出了一种基于神经元网络的虹膜图像识别算法,它是对提取的归一化矩形虹膜纹理数据用训练的自组织特征映射(SOM)神经网络进行虹膜模式识别。实验表明,该方法识别正确率高,效果良好。     

一种光照不变人脸识别的预处理算法

提出了一种新的光照不变人脸识别的图像预处理算法称为分段局部归一化方法(SLN)。其思想是对图像像素分段,使得每段中各像素对应的物体表面点具有相近的表面法向量分布,因而对光源具有相似的灰度响应,然后局部归一化在各段中进行以削弱光照影响。该算法首先建立物体的朗伯(Lambert)表面反射模型,用奇异值分解方法估计出人脸形状的平均表面法向量分布矩阵,根据法向量方向利用聚类算法对像素进行分段,然后在各段中进行局部的像素归一化处理,最后传统的人脸识别算法如PCA在归一化后的图像中进行。在Harvard和YaleB人脸图像库中的识别试验表明,该算法能有效地提高在非均匀光照条件下的人脸识别率。     

A flexible vision-based algorithm for a book sorting system

A flexible vision-based algorithm for a book sorting system is presented. The algorithm is based on a discrimination model that is adaptively generated for the current object classes by learning. The algorithm consists of an image normalization process, a feature element extraction process, a learning process, and a recognition process. The image normalization process extracts the contour of the object in an image, and geometrically normalizes the image. The feature extraction process converts the normalized image to the pyramidal representation, and the feature element is extracted from each resolution level. The learning process generates a discrimination model, which represents the differences between classes, based on hierarchical clustering. In the recognition process, the input images are hierarchically discriminated under the control of the decision tree. To evaluate the algorithm, a simulation system was implemented on a general-purpose computer and an image processor was developed     

图像规格化的一种新方法

图像规格化是图像理解系统中的一种常用方法。通常来讲,二维模式有四种失真形式:平移、旋转、伸缩和歪斜。本文提出了一种新的图像规格化方法,该方法对上述四种形式的失真图像都能正确规格化,而已有的规格化算法至多只能处理三种形式的失真。本算法首先计算给定模式的协方差矩阵,然后根据协方差矩阵的特征向量旋转模式,并根据特征值沿特征向量伸缩模式。这时,模式已变换为最紧凑形式。经过上述处理后,结果模式对平移、伸缩和歪斜失真都是不变的。但是,旋转问题没有解决。本算法的最后一步是根据“图像椭圆倾角”旋转图像以使其对旋转变换也保持不变。这样,结果模式对平移、伸缩、旋转和歪斜变换都是不变的。对飞机图像的实验验证了这种新型的图像规格化方法的正确性和有效性。     

图像灰度分布标准化算法研究

人脸图像的灰度分布标准化处理是人脸识别的预备工作 ,文献中并不多见 ,且大体上为经验式的 ;本文从较为理论化的角度推导了一种简单的近似标准化算法 ;接着又设计了另一种新算法 ,对图像灰度作精确的标准化处理 .两种算法各有其优缺点和应用场合 ,文中设计了它们的质量评价方法 .本文工作使灰度分布标准化算法研究达到一个比较系统的阶段 .     

基于球面谐波基图像的任意光照下的人脸识别

提出了一种基于球面谐波基图像的光照补偿算法,用以在任意光照条件下进行人脸识别.算法分两步进行：光照估计和光照补偿.基于人脸形状大致相同和每个人脸的反射率基本相等的假设,首先估计了输入人脸图像光照的9个低频谐波系数.根据光照估计的结果,提出了两种光照补偿方法：纹理图像和差图像.纹理图像为输入图像与其光照辐照图之商,与输入图像的光照条件无关.差图像为输入图像与平均人脸在相同光照下的图像之差,通过减去平均人脸在相同光照下的图像,减弱了光照的影响.在CMU-PIE人脸库和Yale B人脸库上的实验表明,通过光照补偿,不同光照下人脸图像识别率有了很大提高.     

Face detection based on multilayer feed-forward neural network and Haar features

Fast and accurate detection of a facial data is crucial for both face and facial expression recognition systems. These systems include internet protocol video surveillance systems, crime scene photographs systems, and criminals' databases. The aim for this study is both improvement of accuracy and speed. The salient facial features are extracted through Haar techniques. The sizes of the images are reduced by Bessel down-sampling algorithm. This method preserved the details and perceptual quality of the original image. Then, image normalization was done by anisotropic smoothing. Multilayer feed-forward neural network with a back-propagation algorithm was used as classifier. A detection accuracy of 98.5% with acceptable false positives was registered with test sets from FDDB, CMU-MIT, and Champions databases. The speed of execution was also promising. An evaluation of the proposed method with other popular detectors on the FDDB set shows great improvement.