基于两组细胞神经网络的工业CT图像分割

采用两组细胞神经网络实现工业CT图像的分割。一组细胞神经网络用粗分割;得到阈值分割图像;在此基础上用另一组细胞神经网络细分割;得到精细的边缘等信息。修正网络稳定态的定义;以网络伪稳定态作为网络迭代过程的终止条件。应用该方法;以发动机切片CT图像作为实验对象;能取得较好的效果。     

伪3D卷积神经网络与注意力机制结合的疲劳驾驶检测

目的 复杂环境下的疲劳驾驶检测是一个具有挑战性的技术问题。为了充分利用驾驶员面部特征信息与时间特征,提出一种基于伪3D（Pseudo-3D,P3D）卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与注意力机制的驾驶疲劳检测方法。方法 采用伪3D卷积模块进行时空特征学习;提出P3D-Attention模块,利用P3D的结构融合双通道注意力模块和适应的空间注意力模块,提高对重要通道特征的相关度,增加特征图的全局相关性,将多层深度卷积特征进行融合。利用双通道注意力模块分别在视频帧之间和每一帧的通道上施加关注,去除背景和噪声对识别的干扰,使用自适应空间注意模块使模型训练更快、收敛更好;使用2D全局平均池化层替代3D全局平均池化层获得更具表达能力的特征,进而提高网络收敛速度;运用softmax分类层进行分类。结果 在公共数据集YawDD（a yawning detection dataset）上开展对比实验,本文方法在测试集上的F1-score检测准确率达到99.89%,在打哈欠类别上召回率达到100%;在数据集UTA-RLDD（University of Texas at Arlington real-life drowsiness dataset）上,本文方法在测试集上的F1-score检测准确率达到99.64%,在困倦类别上召回率达到100%;与Inception-V3融合LSTM（long short-term memory）的方法相比,本文方法模型大小为42.5 MB,是其模型大小的1/9,本文方法预测时间约660 ms,是其11%左右。结论 提出一种基于伪3D卷积神经网络与注意力机制的驾驶疲劳检测方法,利用注意力机制进一步分析哈欠、眨眼和头部特征运动,将哈欠行为与说话行为动作很好地区分开来。     

基于Dropout的改进卷积神经网络模型平均方法

针对深度卷积神经网络(CNN)中的过拟合问题,提出一种基于Dropout改进CNN的模型预测平均方法。首先,训练阶段在池化层引入Dropout,使得池化层单元值具有稀疏性;然后,在测试阶段将训练时池化层Dropout选择单元值的概率与池化区域各单元值所占概率相乘作为双重概率;最后,将提出的双重概率加权的模型平均方法应用于测试阶段,使得训练阶段池化层Dropout的稀疏效果能够更好地反映到测试阶段池化层上,从而使测试错误率达到与训练的较低错误率相近的结果。在给定大小的网络中所提方法在MNIST和CIFAR-10数据集上的测试错误率分别为0.31%和11.23%。实验结果表明:仅考虑池化层对结果的影响,所提方法与Prob.weighted pooling和Stochastic Pooling方法相比具有更低的错误率,表明池化层Dropout使得模型更具泛化性,并且池化单元值对于模型泛化具有一定帮助,能够更有效避免过拟合。     

基于PWC-Net的多层权值和轻量化改进光流估计算法

针对现有光流估计方法实时性不够的问题,提出轻量化的深度可分离卷积的PWC-Net改进模型(depth separable pyramid, warping and cost volume, DS-PWC)。其改进是将常规二维卷积网络层解耦为深度可分离卷积层,并且DS-PWC在金字塔层增加基于层数的权重系数,从而使得网络结构在不损失精度的情况下大幅减少模型参数量。在训练过程中,使用图像及对象感知数据随机擦除(image and object-aware random erasing, I+ORE)等数据增强技术,进一步提升估计预测结果泛化能力。实验结果表明,在数据集测试DS-PWC模型,在保持质量的同时运行效率达到约58 fps(frame per second)。同时为了验证算法有效性,进行了模型结构和数据增强的消融实验。结果证明了DS-PWC模型的有效性。     

基于DAE+CNN辐射源信号识别算法

针对利用卷积神经网络进行辐射源信号识别过程中时间复杂度高的问题进行研究,提出一种基于降噪自编码器和卷积神经网络结合的算法。首先对雷达辐射源信号进行短时傅里叶变换,获取时频图像;然后对图像进行灰度和阈值二值化处理,将处理后的图像向量化操作输入到降噪自编码器中,提取降噪自编码器隐藏层特征数据完成降维处理,再重构成图片矩阵输入到卷积神经网络中,利用常用的softmax分类器进行分类识别。通过仿真表明,添加降噪自编码器降维处理后的模型相比较原模型,时间复杂度大幅度下降,在SNR=-6 dB,识别效果能达到80%以上,与利用传统降维方式性能相比,识别效果明显提高。     

面向GAN生成图像的被动取证及反取证技术综述

生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)快速发展,并在图像生成和图像编辑技术等多个方面取得成功应用。然而,若将上述技术用于伪造身份或制作虚假新闻,则会造成严重的安全隐患。多媒体取证领域的研究者面向GAN生成图像已提出了多种被动取证与反取证方法,但现阶段缺乏相关系统性综述。针对上述问题,本文首先阐述本领域的研究背景和研究意义,然后分析自然图像采集与GAN图像生成过程的区别。根据上述理论基础,详细介绍了现有GAN生成图像的被动取证技术,包括：GAN生成图像检测算法,GAN模型溯源算法和其他相关取证问题。此外,针对不同应用场景介绍基于GAN的反取证技术。最后,通过实验分析当前GAN生成图像被动取证技术所面临的挑战。本文根据对现有技术从理论和实验两方面的分析得到以下结论：现阶段,GAN生成图像的被动取证技术已在空间域和频率域形成了不同技术路线,较好地解决了简单场景下的相关取证问题。针对常见取证痕迹,基于GAN的反取证技术已能够进行有效隐藏。然而,该领域研究仍存在诸多局限：1)取证与反取证技术的可解释性不足;2)取证技术鲁棒性和泛化性较弱;3)反取证技术缺乏多特征域协同的抗分析能力等。上述问题和挑战还需要研究人员继续深入探索。     

基于双通道词向量的ACRNN文本分类

常见的文本分类模型多基于循环神经网络和卷积神经网络这两种结构进行模型的堆叠构建,这种层叠式结构虽然能够提取更加高维的深层次语义信息,但在不同结构连接的同时,造成一部分有效特征信息的丢失。为了解决这一问题,提出一种基于双通道词向量的分类模型,该模型使用结合注意力机制的Bi-LSTM和CNN以更加浅层的结构对文本表征进行有效的特征提取。此外,提出一种新的将文本表征成前向、后向两种形式并利用CNN进行特征提取的方法。通过在两种不同的五分类数据集上进行分类实验并与多种基准模型对比,验证了该模型的有效性,表明该模型较层叠式结构模型效果更好。     

基于卷积特征融合的通用目标检测方法

针对现有目标检测算法在检测时易受到图像尺度变化、目标间遮挡或截断等因素影响的问题,对卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)中不同层次的特征进行了研究,提出了一种融合深度网络卷积特征的目标检测算法。算法采用多阶段的特征复用和特征融合减少特征间相关性的损失,最终在PASCAL VOC 2007测试数据集上m AP(mean average precison,平均精度均值)值达到了84.21%;与未使用特征融合方法以及使用传统特征融合的方法相比,提出的方法将m AP分别提高了4.41%和2.71%。     

基于卷积神经网络的图像隐写分析方法

为了提高卷积神经网络(CNN)在图像隐写分析领域的分类效果,构建了一个新的卷积神经网络模型（steganalysis-convolutional neural networks,S-CNN）进行隐写分析。该模型采用两层卷积层和两层全连接层,减少了卷积层的层数;通过在激活函数前增加批量正规化层对模型进行优化,避免了模型在训练过程中陷入过拟合;取消池化层,减少嵌入信息的损失,从而提高模型的分类效果。实验结果表明,相比传统的图像隐写分析方法,该模型减少了隐写分析步骤,并且具有较高的隐写分析准确率。     

基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法

针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够,导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题,提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先,通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进,以提高三维人脸模型的表达能力;然后,基于人脸光滑性和图像相似性,在特征点和像素层面提出新的损失函数,并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型;最后,通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明,对于三维人脸重建任务,所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差;对于密集人脸对齐任务,所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比,所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片,该网络模型的重建准确,鲁棒性好,且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。