基于多标签神经网络的行人属性识别

在多标签行人属性识别的问题中,为了充分利用标签之间的相关性,解决传统方法识别准确率低和效率慢的问题,提出了一个多标签卷积神经网络。该网络在一个统一的网络框架下识别行人多个属性。把行人的多个属性看作是一个序列,然后构建了一个时序分类模型。提出的方法不仅避免了复杂的多输入MLCNN网络,也不需要多次训练单标签分类模型。实验结果表明,本文方法准确率均优于SIFT+SVM和多输入的MLCNN模型,平均准确率达到了90.41%。     

基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法

针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法:(1)调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;(2)"池化层+卷积层"的并行池化结构;(3)使用全局均值池化层替换全连接层。经过由香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集(DeepFashion)和标准数据集CIFAR-10上的实验表明,所提出的网络模型在处理图片的速度和分类精度方面都优于VGGNet和AlexNet,且得到了目前为止已知的在DeepFashion数据集上最好的分类准确率。该网络也可以更好地应用于目标检测和图像分割领域。     

基于视频残差神经网络的深度步态识别

步态识别是根据人体的行走方式进行身份识别. 目前, 大多数步态识别方法通过浅层神经网络进行特征提取, 在室内步态数据集表现良好, 然而在近年新公布的室外步态数据集中性能表现不佳. 为了解决室外步态数据集带来的严峻挑战, 提出了一种基于视频残差神经网络的深度步态识别模型. 在特征提取阶段, 基于提出的视频残差块构建深层3D卷积神经网络(3D CNN), 提取整个步态序列的时空动力学特征; 然后, 引入时序池化和水平金字塔映射降低采样特征分辨率并提取局部步态特征; 使用联合损失函数驱动训练过程, 最后通过BNNeck平衡损失函数并调整特征空间. 实验分别在公开的室内 (CASIA-B)、室外(GREW、Gait3D)这3个步态数据集上进行. 实验结果表明, 该模型在室外步态数据集中的准确率以及收敛速度优于其他模型.     

基于领域自适应的多源多标签行人属性识别

当前行人属性识别（PAR）公开数据集中属性标注繁杂且采集场景多样,各数据集中行人属性差异较大,进而导致公开数据库已有的标记信息数据难以直接应用到PAR实际问题中。针对上述问题,提出一种基于领域自适应的多源多标签PAR方法。首先通过领域自适应方法对样本进行特征对齐完成多个数据集之间的统一风格转换;接着提出多属性one-hot编码加权算法,将多数据集中共有属性的标签对齐;最后结合多标签半监督损失函数,进行跨数据集联合训练以提高属性识别准确率。通过所提出的特征对齐和标签对齐算法,可有效解决PAR多数据集中属性异构性问题。将三个行人属性数据集PETA、RAPv1和RAPv2分别与PA-100K数据集对齐后的实验结果表明,所提出的方法对比StrongBaseline在平均准确率上分别提升了1.22、1.62和1.53个百分点,说明该方法在跨数据集PAR中具有一定的优势。     

基于深度残差网络的人脸表情识别

针对深度卷积神经网络随着卷积层数增加而导致网络模型难以训练和性能退化等问题,提出了一种基于深度残差网络的人脸表情识别方法。该方法利用残差学习单元来改善深度卷积神经网络模型训练寻优的过程,减少模型收敛的时间开销。此外,为了提高网络模型的泛化能力,从KDEF和CK+两种表情数据集上选取表情图像样本组成混合数据集用以训练网络。在混合数据集上采用十折（10-fold）交叉验证方法进行了实验,比较了不同深度的带有残差学习单元的残差网络与不带残差学习单元的常规卷积神经网络的表情识别准确率。当采用74层的深度残差网络时,可以获得90.79%的平均识别准确率。实验结果表明采用残差学习单元构建的深度残差网络可以解决网络深度和模型收敛性之间的矛盾,并能提升表情识别的准确率。     

医学影像疾病诊断的残差神经网络优化算法研究进展

残差神经网络（residual neural network,ResNet）及其优化是深度学习研究的热点之一,在医学图像领域应用广泛,在肿瘤、心脑血管和神经系统疾病等重大疾病的临床诊断、分期、转移、治疗决策和靶区勾画方面取得良好效果。本文对残差神经网络的学习优化进行了总结：阐述了残差神经网络学习算法优化,从激活函数、损失函数、参数优化算法、学习衰减率、归一化和正则化技术等6方面进行总结,其中激活函数的改进方法主要有Sigmoid、tanh、ReLU、PReLU（parameteric ReLU）、随机化ReLU（randomized leaky ReLU,RReLU）、ELU（exponential linear units）、Softplus函数、NoisySoftplus函数以及Maxout共9种;损失函数主要有交叉熵损失、均方损失、欧氏距离损失、对比损失、合页损失、Softmax-Loss、L-Softmax Loss、A-Softmax Loss、L2 Softmax Loss、Cosine Loss、Center Loss和焦点损失共12种;学习率衰减总结了8种,即分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、反时限衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减和噪声线性余弦衰减;归一化算法有批量归一化和提出批量重归一化算法;正则化方法主要有增加输入数据、数据增强、早停法、L1正则化、L2正则化、Dropout和Dropout Connect共7种。综述了残差网络模型在医学图像疾病诊断中的应用研究,梳理了残差神经网络在肺部肿瘤、皮肤疾病、乳腺癌、大脑疾病、糖尿病和血液病等6种疾病诊断中的应用研究;对深度学习在医学图像未来发展进行了总结和展望。     

全卷积多并联残差神经网络

随着人工智能的火热发展,深度学习已经在很多领域占有了一席之地.作为深度学习中一个典型网络--残差神经网络模型自提出之日起就成为了众多研究者的关注点.然而,残差神经网络还有很大的改进空间.为了更好地解决反向传播中梯度减小的问题,本文提出了一种改进的残差神经网络,称为全卷积多并联残差神经网络.在该网络中,每一层的特征信息不仅传输到下一层还输出到最后的平均池化层.为了测试该网络的性能,分别在三个数据集(MNIST,CIFAR-10和CIFAR-100)上对比图像分类的结果.实验结果表明,改进后的全卷积多并联残差神经网络与残差网络相比具有更高的分类准确率和更好的泛化能力.     

基于改进残差学习的东巴象形文字识别

基于深度学习模型的东巴象形文字识别效果明显优于传统算法,但目前仍存在识别字数少、识别准确率低等问题.为此本文建立了包含1387个东巴象形文字、图片总量达到22万余张的数据集,大幅度增加了可识别字数,并辅助提高了东巴象形文字的识别准确率.同时,本文根据东巴象形文字相似度高、手写随意性大的特点,选择ResNet模型作为改进...     

基于改进残差网络的人脸识别算法

针对传统的人脸识别技术对于人脸特征提取的能力有限的问题,提出了一种改进的残差神经网络人脸识别算法.通过对原有残差神经网络模型结构的调整,适当增加卷积输出,减少残差单元的方法来提高网络性能,从而提高残差神经网络提取人脸特征的能力.实验结果表明:提出的算法在自建数据集OurFace和CASIA-WebFace数据集上取得了优于现有残差网络的人脸识别性能.     

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%.     

基于深度残差网络的脱机手写汉字识别研究

手写汉字识别是模式识别与机器学习的重要研究方向和应用领域;近年来,随着深度学习理论方法的完善、新技术的层出不穷,深度神经网络在图像识别分类、图像生成等典型应用中取得了突破性的进展,其中,深度残差网络作为最新的研究成果,已成功应用于手写数字识别、图片识别分类等多个领域;将研究深度残差网络在脱机孤立手写汉字识别中的应用方法,通过改进残差学习模块的单元结构,优化深度残差网络性能,同时通过对训练集的预处理,从数据层面实现训练生成模型性能的提升,最后设计实验,验证深度残差网络、End-to-End模式在脱机手写汉字识别中的可行性,分析、总结存在的问题及今后的研究方向。     

一种改进残差网络的服装图像识别模型

传统的服装多类别分类方法主要是人工提取图像的颜色、纹理、边缘等特征,这些人工选取特征方法过程繁琐且分类精度较低。深度残差网络可通过增加神经网络的深度获得较高的识别精度被广泛地应用于各个领域。为提高服装图像识别精度问题,提出一种改进深度残差网络模型：改进残差块中卷积层、调整批量归一化层与激活函数层中的排列顺序;引入注意力机制;调整网络卷积核结构。该网络结构在标准数据集Fashion-MNIST和香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集（DeepFashion）上进行测试,实验结果表明,所提出的网络模型在服装图像识别分类精度上优于传统的深度残差网络。     

基于深度神经网络的行为识别算法

在计算机视觉领域中,行为识别是重点研究问题.而随着大规模行为数据的收集以及计算机水平的提升,深度神经网络得到了长足发展,计算机视觉性能超越了以往,但是当前方法也存在一些局限.本文就深度神经网络中的行为识别算法展开研究,首先阐述了行为识别现状,其次分布分析了RGB视频行为识别和人体骨架3D行为识别.     

基于改进残差网络的扬尘图像识别方法

当前利用深度学习方法进行扬尘图像识别的研究较少,一些传统的方法使得扬尘图像的识别率较低.针对这种情况,提出一种基于改进残差网络的扬尘识别方法.该方法将ResNet-50网络应用到扬尘数据集中,并对其网络结构进行了改进.加入空间金字塔池化以解决输入图像尺寸不固定的问题,并且将金字塔池的策略改为平均池化,将扩大特征图的方法应用到主干网络中,有利于提取到更加细粒度的特征,提升模型的性能,从而提高识别率.实验结果表明,该方法具有很高的精确度,为扬尘识别提供了一种有效的方案.     

基于改进的深度残差网络的表情识别研究

提出了一种基于改进的深度残差网络（residual network,ResNet）的表情识别算法。采用小卷积核和深网络结构,利用残差模块学习残差映射解决了随着网络深度的增加网络精度下降问题,通过迁移学习方法克服了因数据量不足导致训练不充分的缺点;网络架构使用了线性支持向量机（SVM）进行分类。实验中首先利用ImageNet数据库进行网络参数预训练,使网络具有良好的提取特征能力,根据迁移学习方法,利用FER-2013数据库以及扩充后的CK+数据库进行参数微调和训练。该算法克服了浅层网络需要依靠手工特征,深层网络难以训练等问题,在CK+数据库以及GENKI-4K数据库上分别取得了91.333%和95.775%识别率。SVM在CK+数据库的分类效果较softmax提高了1%左右。     

基于流形结构神经网络的服装图像集分类方法

随着大规模时尚数据集的公开,基于深度学习的服装图像分类得到快速发展.然而,目前服装图像分类多数是在同一件服装具有单张的、正面或接近正面的图像的场景下进行分类,这导致了当视角发生变化时常出现服装图像误分类的情况,现实中服装具有的形变大、遮挡严重等特性进一步加剧了该问题.基于上述问题,提出了一种基于流形结构神经网络的服装图像集分类方法,利用流形空间更好地表示服装的内部结构特征.该方法选用多视角度服装图像集作为实验数据集,首先通过卷积神经网络提取服装图像集的浅层特征,再通过协方差池化将欧氏数据转换为流形数据,最后通过基于流形结构的神经网络学习服装图像集的内部结构特征,获取准确的分类结果.实验结果表明,所提方法在MVC数据集上的Precision、Recall和F-1指标可达到89.64％,89.12％和88.69％,与现有的图像集(视频)分类算法相比,其分别获得了2.04％,2.65％和2.70％的提升,该方法比已有算法更加准确、高效、鲁棒.     

基于卷积神经网络的多标签图像自动标注

如今生活中,图像资源无处不在,海量的图像让人应接不暇。如何快速有效地对这些图像信息进行查询、检索和组织,成为了当前亟需解决的热门问题。而图像自动标注是解决基于文本的图像检索的关键。文中提出的这套基于深度学习模型中的卷积神经网络模型的多标签图像自动标注系统,实现了多标签损失排名函数,完成了多标签数据的训练与测试。在实验验证上,先选取CIFAR-10数据集进行算法的有效性测试,然后选取多标签图像数据集Corel 5k进行定量测试比较,结果表明,该算法的综合性能指标与现有算法相比有较大的提升。     

基于残差网络改进的中文语音情感识别

为解决小样本中文语音情感识别准确度低的问题,提出一种基于残差网络改进的中文语音情感识别网络结构AResnet。使用时域增强和频域增强生成更复杂的模拟样本扩充语音情感数据,将注意力机制引入至残差网络(residual networks)中,关注谱图中情感特征分布,提升情感识别率。在CASIA中文语音数据集上训练、测试,其结果显示,对比DCNN+LSTM、Trumpt-6网络结构,识别率分别提升约14.9%、3%,验证了AResnet在中文语音情感识别中的有效性。该方法也在英语语音数据集eNTERFACE’05上进行实验,识别准确率为92%,验证了AResnet有较好的泛化能力。     

改进深度残差卷积神经网络的LDCT图像估计

针对低剂量计算机断层扫描（Low-Dose Computed Tomography,LDCT）重建图像出现明显条形伪影的现象,提出了一种基于残差学习的深度卷积神经网络（Deep Residual Convolutional Neural Network,DR-CNN）模型,可以从LDCT图像预测标准剂量计算机断层扫描（Normal-Dose Computed Tomography,NDCT）图像。该模型在训练阶段,将数据集中的LDCT图像和NDCT图像相减得到残差图像,将LDCT图像和残差图像分别作为输入和标签,通过深度卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）学习输入和标签之间的映射关系;在测试阶段,利用此映射关系从LDCT图像预测残差图像,用LDCT图像减去残差图像得到预测的NDCT图像。实验采用50对大小为512×512的同一体模的常规剂量胸腔扫描切片和投影域添加噪声后的重建图像作为数据集,其中45对作为训练集,其他作为测试集,来验证此模型的有效性。通过与非局部降噪算法、匹配三维滤波算法和K-SVD算法等目前公认效果较好的图像去噪算法对比,所提模型预测的NDCT图像均方根误差小,且信噪比略高于其他算法处理结果。