SAR图像目标识别的卷积神经网模型

目的 合成孔径雷达图像目标识别可以有效提高合成孔径雷达数据的利用效率。针对合成孔径雷达图像目标识别滤波处理耗时长、识别精度不高的问题,本文提出一种卷积神经网络模型应用于合成孔径雷达图像目标识别。方法 首先,针对合成孔径雷达图像特点设计特征提取部分的网络结构;其次,代价函数中引入L2范数提高模型的抗噪性能和泛化性;再次,全连接层使用Dropout减小网络的运算量并提高泛化性;最后研究了滤波对于网络模型的收敛速度和准确率的影响。结果 实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库,10类目标识别的实验结果表明改进后的卷积神经网络整体识别率（包含变体）由93.76%提升至98.10%。通过设置4组对比实验说明网络结构的改进和优化的有效性。卷积神经网络噪声抑制实验验证了卷积神经网络的特征提取过程对于SAR图像相干斑噪声有抑制作用,可以省去耗时的滤波处理。结论 本文提出的卷积神经网络模型提高了网络的准确率、泛化性,无需耗时的滤波处理,是一种合成孔径雷达图像目标识别的有效方法。     

基于注意力机制的CNN-BiGRU短期光伏发电功率预测

精确的光伏发电短期预测在微电网智能能源管理系统中起着至关重要的作用;文章提出一种基于注意力机制的CNN-BiGRU短期光伏发电功率预测模型;其核心思想是通过CNN提取光伏数据的空间特征,把CNN提取的这些空间特征送入到BiGRU神经网络中,利用BiGRU模型捕捉光伏时序数据集的双向信息流,学习光伏特征的动态变化规律,引入Attention机制为CNN-BiGRU的隐藏层输出赋予权重,减少因时序过长造成的信息丢失,并且突出强相关特征的影响,减少弱相关特征的影响。在美国俄勒冈州本德市公开数据集上做了验证,并与BP神经网络、GRU、BiGRU、基于Attention机制的BiLSTM以及基于Attention机制的BiGRU进行对比,实验结果表明所提模型在预测精度上更有优越性。     

Endowing rotation invariance for 3D finger shape and vein verification

Finger vein biometrics have been extensively studied for the capability to detect aliveness, and the high security as intrinsic traits. However, vein pattern distortion caused by finger rotation degrades the performance of CNN in 2D finger vein recognition, especially in a contactless mode. To address the finger posture variation problem, we propose a 3D finger vein verification system extracting axial rotation invariant feature. An efficient 3D finger vein reconstruction optimization model is proposed and several accelerating strategies are adopted to achieve real-time 3D reconstruction on an embedded platform. The main contribution in this paper is that we are the first to propose a novel 3D point-cloud-based end-to-end neural network to extract deep axial rotation invariant feature, namely 3DFVSNet. In the network, the rotation problem is transformed to a permutation problem with the help of specially designed rotation groups. Finally, to validate the performance of the proposed network more rigorously and enrich the database resources for the finger vein recognition community, we built the largest publicly available 3D finger vein dataset with different degrees of finger rotation, namely the Large-scale Finger Multi-Biometric Database-3D Pose Varied Finger Vein (SCUT LFMB-3DPVFV) Dataset. Experimental results on 3D finger vein datasets show that our 3DFVSNet holds strong robustness against axial rotation compared to other approaches.     

基于卷积神经网络的图像分类算法综述

卷积神经网络（CNN）是目前基于深度学习的计算机视觉领域中重要的研究方向之一。它在图像分类和分割、目标检测等的应用中表现出色,其强大的特征学习与特征表达能力越来越受到研究者的推崇。然而,CNN仍存在特征提取不完整、样本训练过拟合等问题。针对这些问题,介绍了CNN的发展、CNN经典的网络模型及其组件,并提供了解决上述问题的方法。通过对CNN模型在图像分类中研究现状的综述,为CNN的进一步发展及研究方向提供了建议。     

新的基于融合向量的DGA域名检测方法

由于词典类DGA域名的字符分布随机性低,单词组合随机性高,基于传统机器学习的恶意域名检测方法难以识别,虽然利用LSTM等深度学习的检测方法能捕捉域名字符序列特征,但缺乏局部词根组合特征,检测准确率低。针对以上问题,提出一种基于融合嵌入层的DGA域名检测方法。在域名词嵌入阶段,基于分词技术,进行字符和词根的融合嵌入向量表示,结合一维卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）,构建混合的深度学习模型,实现DGA域名检测。实验表明,该方法与单一采用CNN或LSTM模型相比,在域名二分类任务中的准确率分别提高3.1%和4.3%,针对词典类DGA家族matsnu、suppobox、ngioweb的检测具有更高的精确率。     

基于物联网平台的动态权重损失函数入侵检测系统

随着物联网（IoT）接入设备越来越多,以及网络管理维护人员缺乏对IoT设备的安全意识,针对IoT环境和设备的攻击逐渐泛滥。为了加强IoT环境下的网络安全性,利用基于IoT平台制作的入侵检测数据集,采用卷积神经网络（CNN）+长短期记忆（LSTM）网络为模型架构,利用CNN提取数据的空间特征,LSTM提取数据的时序特征,并将交叉熵损失函数改进为动态权重交叉熵损失函数,制作出一个针对IoT环境的入侵检测系统（IDS）。经实验设计分析,并使用准确率、精确率、召回率和F1-measure作为评估参数。实验结果表明在CNN-LSTM网络架构下采用了动态权重损失函数的模型与采用传统的交叉熵损失函数的模型相比,前者比后者在使用数据集的地址解析协议（ARP）类样本中在F1-Measure上提升了47个百分点,前者比后者针对数据集中的其他少数类样本则提升了2个百分点~10个百分点。实验结果表明,动态权重损失函数能够增强模型对少数类样本的判别能力,且该方法可以提升IDS对少数类攻击样本的判断能力。     

基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法

针对航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络,并采用注意力机制处理得到的特征;3）使用注意力机制处理原始数据,并将加权特征输入至卷积神经网络（CNN）和Bi-LSTM网络中。然后,采用融合多路径特征预测的思想,将上述提取到的特征融合后输入至全连接网络获得RUL预测结果。最后,使用商用模块化航空推进系统仿真（C-MAPSS）数据集验证方法的有效性。实验结果显示,所提方法在4个数据集上均有较好的表现。以FD001数据集为例,所提方法的均方根误差（RMSE）比Bi-LSTM网络降低了9.01%。     

基于自注意力机制和时空特征的Tor网站流量分析模型

不法分子利用洋葱路由器（Tor）匿名通信系统从事暗网犯罪活动,为社会治安带来了严峻挑战。Tor网站流量分析技术通过捕获分析Tor匿名网络流量,及时发现隐匿在互联网上的违法行为进行网络监管。基于此,提出一种基于自注意力机制和时空特征的Tor网站流量分析模型——SA-HST。首先,引入注意力机制为网络流量特征分配不同的权重以突出重要特征;然后,利用并联结构多通道的卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络提取输入数据的时空特征;最后,利用Softmax函数对数据进行分类。SA-HST在封闭世界场景下能取得97.14%的准确率,与基于累积量模型CUMUL和深度学习模型CNN相比,分别提高了8.74个百分点和7.84个百分点;在开放世界场景下,SA-HST的混淆矩阵各项评价指标均稳定在96%以上。实验结果表明,自注意力机制能在轻量级模型结构下实现特征的高效提取,SA-HST通过捕获匿名流量的重要特征和多视野时空特征用于分类,在模型分类准确率、训练效率、鲁棒性等多方面性能均有一定优势。     

基于MobileNet卷积神经网络的焊缝缺陷识别

针对焊缝X射线图像缺陷识别传统方法的计算量大与准确度差的问题,提出了基于MobileNet的识别方法。首先对样本图像进行预处理和数量上的增强;然后引入MobileNet结构以解决传统深度卷积神经网络中对计算资源要求高的问题,引入残差结构与ELU激活函数以解决原始MobileNet网络中出现的退化问题与权重偏置更新失效的问题,在训练时应用迁移学习方法,解决小数据集容易过拟合与训练效率低的问题;最后,针对相同数据集,与改进前的网络、AlexNet网络和VGG-16网络进行对比,表明该文方法具备更优的识别准确率和相比传统网络拥有更小的计算量,相比传统网络的缺陷识别方法拥有更大的应用范围。     

Micro-expression recognition using advanced genetic algorithm

In recent years, numerous facial expression recognition related applications had been commercialized in the market. Many of them achieved promising and reliable performance results in real-world applications. In contrast, the automated micro-expression recognition system relevant research analysis is still greatly lacking. This is because of the nature of the micro-expression that is usually appeared with relatively lesser duration and lower intensity. However, due to its uncontrollable, subtlety, and spontaneity properties, it is capable to reveal one’s concealed genuine feelings. Therefore, this paper attempts to improve the performance of current micro-expression recognition systems by introducing an efficient and effective algorithm. Particularly, we employ genetic algorithms (GA) to discover an optimal solution in order to facilitate the computational process in producing better recognition results. Prior to the GA implementation, the benchmark preprocessing method and feature extractors are directly adopted herein. Succinctly, the complete proposed framework composes three main steps: the apex frame acquisition, optical flow approximation, and feature extraction with CNN architecture. Experiments are conducted on the composite dataset that is made up of three publicly available databases, viz, CASME II, SMIC, and SAMM. The recognition performance tends to prevail the state-of-the-art methods by attaining an accuracy of 85.9% and F1-score of 83.7%.