基于HOG与卷积神经网络的人脸识别研究

为了获取更加全面的整体与局部人脸特征，得到更高的人脸识别率，提出一种基于方向梯度直方图（HOG）特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征，然后将HOG特征图像作为卷积网络的输入数据进行训练，改进网络结构，在全连接层之后采用Softmax loss和center loss两个损失函数进行监督，最后在训练得到的网络模型上对人脸图像进行识别操作。实验结果表明，该方法在ORL人脸集上的识别率达到97.5%，相比于其它人脸识别算法具有一定优越性。     

面向图像分类的核主成分分析网络（英文）

为了能够用线性分类器对非线性特征进行分类,同时提高图像的分类正确率,提出了一种核主成分分析网络(KPCANet).首先通过核主成分分析算法将数据映射到高维空间中,使得数据线性可分,然后建立一个2层的KPCANet,提取出图像的主特征,最后将图像的主特征输入线性分类器中进行分类.实验结果表明,KPCANet对于人脸识别、物体识别以及手写数字识别效果良好,其分类效果优于现存的主成分分析网络(PCANet).同时,KPCANet的成分提取效果不受光照条件变化的影响,且对于遮挡以及微小的形变提取效果稳定.     

一种多尺度卷积自编码网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用（英文）

针对旋转机械故障特征需要人工提取导致故障识别困难的问题,在传统卷积自编码网络基础上,提出一种一维多尺度卷积自编码的故障诊断模型.该模型首先使用并行、不同尺度的卷积核和反卷积核对输入信号进行特征提取和重构,然后将多尺度卷积核所提取到的特征图作为分类器的输入,最后用带标签的数据对全模型的参数进行微调.通过一组模拟故障信号数据和2组滚动轴承故障实验数据对一维多尺度卷积自编码模型进行验证,结果显示该模型可分别达到99.75%、99.3%和100%的诊断精度.此外,将一维多尺度卷积自编码模型与传统机器学习、卷积神经网络和卷积自编码网络进行诊断精度和重构误差的比较,最终结果表明所提出模型对于滚动轴承故障数据有更好的识别效果.     

基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法

为了提高视频中人体行为识别的准确率,更好地利用视频中的原始信息,提取出更具有代表性的特征,提出一种基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法。该方法构建了一个深层三维卷积神经网络模型,使用三维卷积核进行卷积操作,提取视频中人体行为的时域和空域特征,通过多层卷积操作对底层特征进行再组合,得到抽象的高维特征。在KTH数据集上的实验结果表明,该方法有较好的识别效果。     

基于卷积神经网络的人脸识别研究

传统的人脸识别多采用浅层结构提取人脸特征,这类方法提取人脸图像能力有限,效果相对较差。针对上述缺陷,提出基于卷积神经网络的高效识别人脸方法。该方法所设计的模型,结合了VGGNet模型的层次结构优势并融合跨层次结构的上采样特征,大大提高了人脸识别的准确性及识别精度。该模型在Caffe下训练出样本集后在MATLAB上得到了验证。     

基于卷积神经网络的人脸表情识别研究

随着人机交互技术和机器学习技术的发展,人脸表情识别技术逐渐成为研究热点。针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差、表情特征提取能力不足的问题,提出一种改进的基于卷积神经网络的人脸表情识别算法。首先对人脸图像进行预处理,检测并分割出人脸关键点的部分图像,然后输入到包含卷积神经网络通道和卷积稀疏自编码(CSAE)预训练通道的双通道模型中。其中卷积神经网络通道部分使用了批量正则化(Batch Normalization)和ReLU激活函数,加快了模型训练速度,解决了梯度消失问题,同时增加了模型的非线性表达能力。通过引入Dropout技术,解决了网络的过拟合问题。在另一个通道,对输入的人脸表情图像增加了卷积稀疏自编码进行无监督预处理。实验结果表明,该算法在JAFFE、CK+人脸表情数据集上均获得了较好的识别效果。     

卷积神经网络在手写字符识别中的应用

随着人工智能的发展,计算机对于输入的手写字符识别需求越来越大,采用改进的卷积神经网络对手写字符进行识别分类。用VGGNet16模型构造卷积神经网络模型,每一层都加上批标准化,通过平均值池化对卷积层进行下采样,利用PRELU激活函数代替ReLU激活函数,最后通过Softmax分类器对手写字符图像进行分类。在MNIST手写数字数据集和EMNIST-bymerge手写字母及数字数据集下进行实验,改进的卷积神经网络模型在MNIST数据集中识别准确率提升到99.65%,在EMNIST数据集中识别准确率为90.37%。因此,改进模型识别准确率较高,适用于手写字符识别。     

基于通道注意力的人脸表情识别

目的:解决通道注意力提取过程中各个通道信息利用不充分、交互性不足的问题。方法:提出一种基于SENet改进的通道注意力模型。本模型利用Inverted Bottleneck提取更加完整的通道信息。将GELU函数引入表情识别,以改善网络升维操作带来的过度融合问题。同时利用信息熵判断不同卷积核生成特征图的重要程度,为网络引入更多的归纳偏置。结果:在CK+和Oulu-CASIA库人脸表情数据集上的正确率分别达到95.92%和91.21%。结论:本方法能够更加充分地利用各通道特征,在有效提升准确率的同时具有较好的泛化能力。     

固定背景下人脸图像的特征提取

对于复杂人脸模式、脸部特征的提取,是人脸自动识别技术的关键,本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析.文中首先对彩色图像背景进行分割,得到二值化图像;然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形;最后在色度空间中,结合SUSAN角点检测方法,实现人眼、嘴角定位,完成了人脸图像特征的提取和识别.实验证明,该算法在降低运算区域的同时,降低了运算复杂度和其他干扰因素,并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能.     

基于神经网络的大数据分析方法

基于不同视角和情境特征的大数据定义诠释了大数据的 5V 特性,在扩展大数据价值空间与应用模式的同时催生了以“数据驱动+模型驱动”范式转变为代表的核心问题。为解决大数据分析核心问题,引入神经网络,采用性能优越的卷积神经网络设计对比实验,运用两个公开数据集对其进行训练,并在输出层分别使用L2-SVM 和 Softmax 激活函数。在手写数字识别和彩色图像识别中,L2-SVM 的识别错误率分别为 0.87%和11.9%。实验结果表明,基于 L2-SVM 的神经网络大数据分析方法可以获得更高的识别精度。     

用于人脸识别的特征融合

针对人脸识别中人脸图像的特征提取问题,提出了一种将全局特征与局部特征相融合的人脸识别方法.全局特征的提取采用主成分分析算法.主动外观模型定位58个特征点,在其中17个特征点处进行Gabor小波变换则可提取局部特征.归一化的全局匹配度(局部匹配度)可由测试图像和训练图像的全局特征(局部特征)得到.对归一化的全局匹配度和局部匹配度进行融合后,融合匹配度最大的训练图像所属的类即为识别结果.实验利用2个人脸图像数据库(AR和SJTU-IP-PR)测试该方法的识别率,结果表明该方法要优于PCA和EBGM,并且在一定的表情、光照和姿态变化的条件下是有效、稳健的.     

一种结合深度特征的人体运动序列追踪模型

目前主流的判别式目标跟踪模型大多使用灰度、颜色等手工特征,在目标快速移动或受到视频序列背景等因素干扰情况下,目标跟踪器可能在跟踪目标时学习到错误特征而导致跟踪失败。因此,提出一种结合深度特征的相关滤波跟踪算法。首先将待跟踪目标图像输入至卷积神经网络中,提取出较高层的卷积特征,然后将提取的卷积特征输入相关滤波器中得到响应,最后根据响应峰值得到追踪结果。以VOT2016中包含人体运动的视频序列为实验数据集,并分别与CN、SAMF及KPDCF模型进行对比。实验结果表明,结合深度特征的相关滤波算法具有较好的追踪性能,在不大幅降低追踪速度的情况下,提升了追踪精度和稳定性。     

一种深层过程神经网络及其在信号分类中的应用

针对时变信号小样本集建模分类问题,提出一种深层多尺度径向基过程神经网络（DLMS-RBFPNN）。该模型由时变信号输入层、多尺度径向基核变换层、全连接层和感知机分类器构成。兼顾时变信号的频谱特征和分布形态的多样性,基于径向基过程神经网络,通过将不同宽度参数的Gauss核函数进行线性叠加,构成多尺度核,完成不同尺度上对过程信号形态特征的提取、辨识和相似性度量。通过在径向基核函数层之上叠加全连接层和分类器,实现时变信号不同尺度特征的融合和分类。DLMS-RBFPNN具有较少的模型参数,适用于小样本集建模,在机制上可提高对时变信号过程细节特征和趋势特征的辨识及记忆能力。在分析DLMS-RBFPNN性质的基础上,建立一种基于动态聚类算法的核中心函数确定方法以及基于PSO的模型参数优化求解算法。以旋转机械基于示功图信号的故障诊断为例进行实验,结果验证了模型和算法的有效性。     

Complete focal plane compression based on CMOS image sensor using predictive coding

In this paper, a CMOS image sensor(CIS) is proposed, which can accomplish both decorrelation and entropy coding of image compression directly on the focal plane. The design is based on predictive coding for image decorrelation. The predictions are performed in analog domain by 2×2 pixel units. Both the prediction residuals and original pixel values are quantized and encoded in parallel. Since the residuals have a peak distribution around zero,the output codewords can be replaced by the valid part of the residuals' binary mode. The compressed bit stream is accessible directly at the output of CIS without extra disposition. Simulation results show that the proposed approach achieves a compression rate of 2. 2 and PSNR of 51 on different test images.     

基于云计算的海量视频转换平台的设计

随着三网融合的进程不断加快,视频转换业务呈现出数据海量化、多平台共存、编码标准多样的显著特征。云计算技术作为一种商业计算模型,具有低价高效、支持虚拟化、高可扩展性、通用性等特点。文章从视频转换业务的角度出发,基于云计算和视频转换技术,提出了一种基于云计算的海量视频转换平台的设计方案,详细设计了平台的架构,叙述了云控制层、集群控制层、节点控制层的具体功能以及具体的工作流程。     

亿级人像比对系统架构设计及优化

为满足公安机关大规模人像数据库的比对应用需求,提高人像比对系统应用规模和可用性,采用结构化开发方法,从应用层、数据库层、主机层、存储层等方面对人像比对系统进行模块化架构设计和优化。系统能够支撑15亿以上人像比对库容量,实现了全国范围的人像自动比对和纠错,提高了身份辨认速度。系统平均建模速度、平均比对速度和查重速度分别提升38%、41%和55%。优化后的人像比对系统在保证识别率高的同时能够快速处理海量数据,满足公安机关应用需求,有效解决了户口登记管理中的“错、重、假”问题。     

基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法

将高分辨率遥感图像进行像素级海陆分割是遥感应用领域的一项基础性工作,对海岸线提取和海洋近岸目标检测具有重要意义,但传统阈值方法往往由于高分辨率遥感图像覆盖范围广、地物纹理复杂等特点而难以取得预期效果。为了提升高分辨率遥感影像海陆分割精度,改善传统阈值方法的不足,基于深度神经网络模型利用编码器—解码器架构,并在编码层中引入残差块,以更好地对特征图进行高级语义信息提取,通过解码层将编码层生成的特征图还原成与输入尺寸相同的特征图,最后通过Sigmoid层对图像进行像素级海陆分割。在高分辨率遥感图像数据集上的实验结果表明,该网络模型取得良好了分割效果,准确率和Kappa系数分别达到了94.3%和93.7%。与传统方法相比,海陆分割精确度得到了有效提升。     

合成革生产中溶剂回收工艺的模拟计算与优化

以氯仿为萃取剂,选取UNIQUAC相平衡模型,以ASPEN PLUS过程模拟软件对采用萃取-精馏技术回收废水中N,N-二甲基酰胺（DMF）的过程进行模拟计算;讨论了萃取过程的萃取级数、萃取比及精馏过程的回流比、塔板数和进料位置变化对回收过程的影响,优化了DMF废水回收过程中的主要工艺参数;同时对萃取-精馏与普通精馏技术的能耗进行了比较,萃取-精馏技术节约能耗可达80%。     

结合Inception模块的卷积神经网络图像分类方法

针对现有卷积神经网络模型参数量大、训练时间长的问题,提出了一种结合VGG模型和Inception模块特点的网络模型。该模型通过结合两种经典模型的特点,增加网络模型的宽度和深度,使用较小的卷积核和较多的非线性激活,在减少参数量的同时增加了网络特征提取能力,同时利用全局平均池化层替代全连接层,避免全连接层参数过多容易导致的过拟合问题。在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,该方法在MNIST数据集上的准确率达到了99.76%,在CIFAR-10数据集上的准确率相比传统卷积神经网络模型提高了6%左右。