结合Bi-2DPCA与CNN的美式手语识别

针对现有美式手语（ASL）识别算法准确率低和模型训练时间长的问题,提出一种结合双向二维主成分分析（Bi-2DPCA）与卷积神经网络（CNN）并基于贝叶斯优化的识别算法。利用Bi-2DPCA算法对原始图像做数据降维处理,提取行、列方向的特征图,使用卷积神经网络对特征图进行训练分类,同时采用贝叶斯优化算法对模型超参数进行自动调参。在24分类ASL数据集上的实验结果表明,该算法的识别准确率达到99.15%,训练时间相比传统CNN算法减少90.3%。     

一种基于深度学习的视网膜病变图像识别方法

为解决医学上糖尿病性视网膜病变图像人工识别困难、精度差等问题,提出一种基于多特征融合的卷积神经网络识别方法。在VGG-16模型的基础上,通过融合每层网络上的局部特征,增强模型的特征提取能力。选用Softmax分类器,使病变图像识别更加准确。使用OpenCV图像处理工具采用加噪、上下左右不同角度翻转、调节对比度等5种方式扩充训练集。实验结果表明,基于多特征融合的深度学习框架图像识别系统在数据集上的平均识别精度达到94.23%,相较于Alex-Net、Google-Net、Compact-Net、ResNet-101等模型分别提高了10.56%、7.80%、6.01%、0.02%,验证了该方法的有效性。该模型具有很好的鲁棒性。     

基于深度学习的文本分类技术研究进展

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。     

基于区域对比信息混合编码的图像显著性检测方法

图像显著性检测是为了检测到能够引起视觉注意力的对象区域,利用混合的特征编码能够避免单一的特征编码在检测图像中对象显著性和显著区域精确边界时候的不足。提出一种基于图像区域对比信息和图像语义信息混合编码的图像显著性检测方法。结合图像对比信息编码以及原始图像的语义信息编码,通过卷积神经网络来进行图像显著性检测,保证对显著对象进行有效的检测以及对显著区域边缘细节的处理能力。实验结果表明,在主流的显著性检测数据集上,采用该方法能够有效地检测到图像中的显著对象以及显著区域的精确边界。     

改进的YOLOv3安检包裹中危险品检测算法

针对目前的安检工作中检测效率较低的问题,提出一种改进的YOLOv3安检包裹中危险品检测算法,用于辅助安检人员完成安检工作,提升安检机的自动化和智能化。将YOLOv3中原来每个网格预测3个边界框减少到预测2个边界框,检测速度提升了约6%。利用K-means聚类根据数据集计算出先验框,平均精度均值提高了约1.13个百分点。为了解决样本量少的问题,采用数据增强方法,平均精度均值提升了约7.8个百分点。采用多尺度输入训练策略,不仅增强了模型检测不同尺度图像时的鲁棒性,而且平均精度均值提升了约1.22个百分点。     

一种提高3D模型浅浮雕建模质量的方法

顶点数较少的3D模型本身细节不够丰富,浅浮雕建模生成的浮雕效果较差.针对低分辨率3D模型本身细节不够丰富的问题,引入深度学习的方法对3D模型生成的法向图做超分辨率放大,设计出一种基于法向图的超分辨率卷积神经网络,丰富低分辨率法向图的细节,网络的输入是低分辨率3D模型的法向图,输出是高分辨率法向图.实验结果表明:该算法可以有效提升低分辨率法向图的细节,显著提升低分辨率3D模型的浅浮雕建模质量.     

基于多特征与DCNN的红外SF6泄漏检测方法研究

传统SF6泄漏检测耗费大量人力物力.针对该问题,提出一种基于红外成像技术的自动检漏方法.使用混合高斯模型确认泄漏视频中的疑似泄漏区域;通过HSV颜色空间分析SF6泄漏的颜色特征;分析泄漏SF6在红外技术下的动态特性,提取其不规则运动特征;使用膨胀卷积神经网络(DCNN)作为分类器,并在视频帧上完成对泄漏区域的标注.实验结果表明,该方法通过检测不同设备、不同部位的SF6泄漏视频能够准确标记出SF6泄漏区域,检测准确率可以达到82.71％.     

利用改进的热核特征分析三维网格的局部对应

为了更准确地构建非刚体三维网格模型之间的形状对应关系,提出一种改进的热核特征分析与研究三维网格模型之间的局部对应关系.该方法利用压缩流形模式压缩三维网格模型的特征函数,截取局部顶点;利用乘法器交替方向(ADMM)优化计算三维网格的压缩流形基替换传统的离散化拉普拉斯-贝尔特拉米算子以改进热核特征;选取相同的压缩部位进行局部的对应匹配.实验结果表明,基于改进的热核特征与传统的离散化热核特征相比有更加突出的效果.     

基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐

针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法.将项目的辅助信息送入卷积神经网络学习特征,将向量在可再生核希尔伯特空间组合,利用多核学习技术增强卷积神经网络的特征学习能力;基于学习的卷积特征集初始化非负矩阵模型,通过非负矩阵模型实现对缺失评分的预测.实验结果表明,该算法有效提高了稀疏数据集的推荐性能,验证了多核学习卷积神经网络的有效性.     

轻量化卷积神经网络在SAR图像语义分割中的应用

针对合成孔径雷达图像的语义分割问题,构建了一个全新的TerraSAR-X语义分割数据集GDUT-Nansha。然后,为解决传统深度学习方法模型体积大,难以在样本数量偏少的合成孔径雷达图像数据集上应用的问题,对轻量化卷积神经网络ENet模型进行了分析和改造。提出了一种改进的轻量化卷积神经网络模型(revised weighted loss eNet,RWL-ENet);针对合成孔径雷达图像数据集样本不平衡问题,使用了带有权重的损失函数。通过和其他经典卷积神经网络语义分割模型的对比实验,验证了新数据集的可靠性;同时,在参数量和模型体积远远小于其他网络模型的前提下,RWL-ENet模型在像素精度、平均像素精度、平均交并比三个定量指标上分别达到了0.884、0.804和0.645。