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。     

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。     

基于深度残差网络的人体行为识别算法研究

针对原始C3D卷积神经网络的层数较少、参数量较大和难以关注关键帧而导致的人体行为识别准确率较低的问题,提出一种基于改进型C3D的注意力残差网络模型;首先,增加原始网络卷积层并采用卷积核合并与拆分操作实现(3×1×7)和(3×7×1)的非对称式卷积核,之后采用全预激活式残差网络结构来增加构建的非对称卷积层,并且在残差块中增加时空通道注意力模块;最后,为展示该算法的先进性和应用性,则将该算法与原始C3D网络以及其他流行算法分别在基准数据集HMDB51和自建的43类别体育运动数据集上相比较;实验结果表明,该算法与原始C3D网络相比,在HMDB51和43类体育运动数据集上分别提高了9.88%和21.61%,参数量比原来降低了38.68%,并且结果也优于其他流行算法。     

基于深度残差网络图像分类算法研究综述

近年来,由于计算机技术的飞速迅猛发展,特别是硬件条件的改善,计算能力不断提高,深层神经网络训练的时间大大缩短,深度残差网络也迅速成为一个新的研究热点.深度残差网络作为一种极深的网络架构,在精度和收敛等方面都展现出了很好的特性.研究者们深入研究其本质并在此基础上提出了很多关于深度残差网络的改进,如宽残差网络,金字塔型残差网络,密集型残差网络,注意力残差网络等等.本文从残差网络的设计出发,分析了不同残差单元的构造方式,介绍了深度残差网络不同的变体.从不同的角度比较了不同网络之间的差异以及这些网络架构在常用图像分类数据集上的性能表现.最后我们对于这些网络进行了总结,并讨论了未来深度残差网络在图像分类领域的一些研究方向.     

基于深度学习方法的中文车牌识别算法

针对传统车牌识别算法鲁棒性差、识别速度慢、准确率低的问题.借鉴深度学习技术的研究成果,提出一种车牌检测、字符识别两阶段的中文车牌识别算法.车牌检测阶段,基于YOLO模型,针对车牌目标易于辨识、形状固定的任务特点,对模型进行轻量化和添加注意力机制等改进得到YOLO_Plate模型;字符识别阶段,基于CRNN模型,针对车牌...     

基于改进深度残差网络的低功耗表情识别

为了提高表情识别率并降低表情识别的功耗,提出一种基于改进深度残差网络的表情识别方法。残差学习在解决深度卷积神经网络退化问题、使网络层次大幅加深的同时,进一步增加了网络的功耗。为此,引入具有生物真实性的激活函数来代替已有的整流线性单元(Rectified Linear Units,ReLU)函数, 并将其作为卷积层激活函数对深度残差网络进行改进。该方法不仅提高了残差网络的精度,而且训练出的网络权重可直接作为与该深度残差网络具有相同结构的深度脉冲神经网络的权重。将该深度脉冲神经网络部署在类脑硬件上时,其能够以较高的识别率和较低的能耗进行表情识别。     

一种改进的深度残差网络行人检测方法

为了提高行人检测方法的准确率,针对行人图像特征,提出一种基于深度残差网络和YOLO(You Only Look Once)方法的行人检测方法。以加强行人特征表达为目的,通过分析行人在图像中的表达和分布特征,提出一种不影响实时性的矩形输入深度残差网络分类模型以改进YOLO检测方法,使模型能够更好的表征行人;为了进一步提高模型的准确率和泛化能力,采用了混合行人数据集训练的方式,提取VOC数据集的行人数据与INRIA数据集组成混合数据集进行训练,明显降低了漏检率;并且利用聚类分析预测框的方法重新设计了初始预测框,提高行人定位能力并加快收敛。经公开的INRIA数据集的测试实验证明,本方法较主流的行人检测方法每张图片误检率有明显改善,降低至13.86%,有1.51%至58.62%不同程度的提升,并且本方法拥有良好的实时性和泛化能力,实用性强。     

基于深度残差收缩网络的HEp-2图像识别

人上皮细胞（HEp-2）检测抗核抗体是诊断自身免疫性疾病的常用方法,HEp-2细胞图像识别对许多自身免疫性疾病的诊疗具有重要意义。针对目前主要采用手工评估方法造成效率低效、劳动强度高等问题,提出一种基于深度残差收缩网络的HEp-2细胞图像分类模型。该模型在深度残差网络基础上进行改进,残差学习模块使用恒等映射方法可以训练更深层次的网络。在每个残差学习模块内部嵌入一个软阈值非线性变换子网络,软阈值用以消除数据中的噪声和冗余信息,这些阈值通过子网络自动学习。实验表明,该方法具有良好的性能,优于其他深度神经网络方法。     

基于深度残差神经网络的博彩网页识别算法设计

互联网对人民群众的生活和工作产生了重要影响,然而网络空间中隐藏着大量有害的博彩网站或赌博网站,很容易给网民造成损失和困扰,甚至可能扰乱社会秩序,因而研究对此类网站进行高效识别的方法具有重要意义.提出利用深度残差神经网络解决博彩类网页识别问题,基于深度残差网络的原理设计了算法GamblingRec.经验证,算法准确率达到...     

基于深度残差网络和GRU的SqueezeNet模型的交通路标识别

Existing traffic road sign recognition methods are all based on convolutional neural networks. As the number of the model network layers increases, the recognition accuracy will also be improved, but there are still some problems such as the reduction of efficiency and the increase of the number of parameters. Therefore, an improved SqueezeNet model combining deep residual network with GRU neural network (SqueezeNet IR GRU) is proposed. In order to enhance the learning efficiency, ELU function is used as the activation function. To avoid the disappearance of gradients when the network layer is too deep, a deep residual network is introduced to guarantee the stability of the model, GRU neural network that can memorize the important past features is utilized. Experiments were performed on the Cafir 10 and GTSRB datasets, and their recognition accuracy rates are above 99.13% and 88.25%respectively. The experimental results show that the SqueezeNet IR GRU model not only reduces the parameter amount greatly, but also its convergence, stability and recall rate are all much better than others.     

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.     

基于深度残差网络的脊柱疾病分类预测

脊柱退化性疾病,作为脊柱外科中最常见的疾病脊椎疾病,其发病正呈现年轻化的趋势。磁共振成像作为一种非侵入式检查手段,凭借对软组织成像好、无辐射、对肌肉骨骼疾病的特异性和敏感度较高等优点,在临床上被用于脊椎疾病的诊断。该文提出了一种基于深度残差网络的脊椎病核磁共振图像人工智能分类模型,能够帮助医生实现早期的脊柱退化性疾病筛查,帮助患者尽早得到正确有效的治疗。据实验结果表明,该模型不仅可以获得比传统神经网络深度学习算法更高的脊椎疾病识别率,还可以比传统神经网络深度学习算法提高35%到85%的计算效率并节省70%以上的内存占用。这一点使得该算法能够适应于资源有限的移动终端和对延迟要求比较高的医疗场景。     

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。     

基于部分卷积的文字图像不规则干扰修复算法研究

针对文字图像中不规则干扰与文字粘连导致误识字的问题,提出了基于部分卷积的文字图像不规则干扰修复算法.研究分析了若干常见字体的文本图像特点,建立文字图像数据库,使其与干扰掩码数据库进行图像融合后对模型的修复效果进行评测,并对不同等级的修复情况进行分类测试.实验表明,所提模型在保证原有文字信息不损失的前提下,根据当前文字的...     

基于深度残差网络的交通标志识别方法研究

交通标志识别是无人驾驶系统和智能驾驶系统不可少的关键技术之一,为了提高交通标志的识别准确率,进一步提高无人驾驶汽车在行驶过程中的安全性,提出了一种基于深度残差网络的交通标志识别方法,利用不同尺寸的残差模块进行堆叠,构建了具有100层卷积层的网络模型.以比利时交通标志数据集BTSC作为实验数据,优化网络模型后得到的识别准...     

基于深度残差网络的自动调制识别方法研究

自动调制识别是电磁环境特性分析的关键问题,而传统方法多基于人工设计特征进行识别,数据特征表示和判别分析能力有限.为此提出一种新颖的深度神经网络特征表示方法进行调制识别任务.首先,利用递归神经网络结构对电磁信号序列进行表示,建立了基于多层双向GRU网络结构的识别方法.其次,从一维空间卷积表示序列的角度思考,建立了基于深度...     

基于深度学习的自然环境下花朵识别

基于自然环境下的花朵识别已经成为了现在园艺植物以及计算机视觉方面的交叉研究热点。本文的花朵图像数据集是利用手机直接在自然场景中当场拍摄的，采集了湖南省植物园内26种观赏花朵的2600幅图像，其中还包括同一品种不同类别相似度很高的杜鹃，郁金香等花朵。设计了一种由3个残差块组成的20层深度学习模型Resnet20，模型的优化算法结合了Adam的高效初始化以及Sgd优秀的泛化能力，该优化算法主要是根据每次训练批次以及learning rate来进行转换调整，实验结果表明比单独使用Adam算法正确率高4到5个百分点，比单独使用Sgd算法收敛更快。该模型在Flower26数据集上，通过数据增强识别率可达到 96.29%，表明深度学习是一种很有前途的应用于花朵识别的智能技术。     

文字图像不规则干扰修复算法研究

该文针对不规则干扰导致文字图片字符识别率下降的问题,提出一种基于U型网络框架和部分卷积运算的文字图片修复模型.首先,针对常见字体的干扰问题,通过图像融合建立干扰文字图像数据库,在逐像素损失、感知损失和全变分损失的共同约束下,根据已有笔画细节对污损部分进行修复,并对污损汉字的字体形状和笔画走向的细部特征进行复原;其次,使...