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陈瑞瑞 《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(4)
针对传统的图像分类算法忽略图像多个对象之间的关系,同时存在人类感知高层语义信息和底层图像特征表达之间的障碍等不足,引入了基于深度卷积神经网络的人脸图像识别算法.该算法借助于深度学习,对经典的卷积神经网络分别从内部结构和网络框架上进行优化和改进,通过增加网络结构深度和优化训练模型提取出图像高层语义特征,继而提高图像分类的精确度.实验表明,改进后的深度卷积神经网络分类算法具有良好的有效性和鲁棒性. 相似文献
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNNs）具有强大的特征自学习与抽象表达能力,在图像分类领域有着广泛应用。但是,各模块较为固定的几何结构完全限制了卷积神经网络对空间变换的建模,难以避免地受到数据空间多样性的影响。在卷积网络中引入自学习的空间变换结构,或是引入可变形的卷积,使卷积核形状可以发生变化,以适应不同的输入特征图,丰富了卷积网络的空间表达能力。对现有卷积神经网络进行了改进,结果表明其在公共图像库和自建图像库上都表现出了更好的分类效果。 相似文献
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卷积神经网络是深度学习的一种高效识别方法,将卷积神经网络引入商品图像识别中,能够提高识别精度。卷积神经网络可以直接输入原始图像,以避免对图像进行复杂的预处理工作。首先介绍了卷积神经网络的各层作用,然后设计了多种基于卷积神经网络识别商品图像的模型,从多方面测试了卷积神经网络的分类性能。为提高训练速度,卷积层的激活函数采用线性修正函数(Rectified Linear Units,ReLU)。为确保模型的判别性,对下采样层的特征图进行局部对比度归一化,所设计的网络模型在实验中均达到90%以上的平均分类正确率。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2021,(3):82-85
在实际应用场景中所采集的人脸图像通常分辨率都很低,导致许多经典的人脸识别算法无法对低分辨率人脸进行准确识别.针对该问题,本文提出了一种部分卷积耦合的双通道网络,该网络中将高分辨率(High Resolution, HR)通道和低分辨率(Low Resolution, LR)通道中的卷积核进行部分耦合,使得LR通道能够从耦合的卷积核中学习到HR通道中的高分辨率参数,从而达到提高LR通道对LR样本的特征提取能力.为进一步提高样本分类的准确率,在双通道网络末端引入一个空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling, SPP),使用SPP层能够将HR样本与LR样本投影到一个共同的特征空间中.最后使用LFW人脸库对算法的有效性进行测试,实验结果表明,本文所提算法能够对LR人脸图像进行准确识别. 相似文献
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视觉特征提取与特征表达方法在图像分类及识别中十分重要,从特征学习和特征表达角度出发,提出一种基于改进堆叠独立子空间分析模型提取特征的行为识别算法。首先采用两层独立子空间神经网络构建堆叠网络,在特征学习过程中融入正则化约束项,并结合时空卷积算法,获取视频时空层次化不变性特征基元;然后以堆叠卷积网络两层特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的视频块状局部特征描述符;最后结合时空金字塔匹配模型构建时空层次特征,采用一对多支持向量机分类方法对视频中的动作进行分类。在KTH视频数据库中进行实验。结果表明,该算法学习到的特征基元可对视频构建低维高效的特征描述符,与现有多种行为识别算法进行对比,改进行为识别算法有效性进一步提高。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2020,(6):22-26
三维空间滤波能够同时利用光谱和空间信息提取图像中的光谱和空间特征,提高高光谱图像(hyperspectral image,HSI)的分类性能.本文提出了一种用于HSI分类的三维全卷积神经网络(3D Fully convolutional neural network,3D-FCNN)框架.该框架能够在不需要任何数据预处理及后处理的情况下有效地提取高光谱特征,实现对地物类型的分类.在Indian Pines高光谱数据集上进行的实验表明,与支持向量机、浅层神经网络及其他卷积神经网络算法相比,所提出的框架在总体分类能够有效提高高光谱图像的分类精度. 相似文献
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为解决手工提取图像特征过程繁复和参数复杂问题,提出一种基于深度学习的协同KPCANet模型。该算法能够对现场采集到的人脸数据和特征进行提取和分类,通过提取分块直方图特征进行编码协同表示,将测试样本归于残差最小的类中对人脸数据进行识别和运算。实验结果表明,协同KPCANet模型在滤波器数量L1=10时一层卷积层与L2=15时二层卷积层的正确率分别达到99.17%和99.44%。协同KPCANet模型不仅能使运算过程简洁,还能提高识别结果准确度,提升识别效率。 相似文献
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为提高卷积神经网络在图像分类中的泛化性,提出基于多分支深度神经网络结构。使用ResNet（残差网络）的跨层连接结构构造多分支网络,各分支网络共享中浅层特征提取,深层网络使用不同卷积核尺寸。分别使用独立损失函数产生多梯度对中浅层特征权值进行同步调整。与ResNet的单重网络进行对比实验,结果表明,在具有相同收敛性的前提下,各个分支网络的泛化性都得到一定提高,在多类别数据集中表现出更优性能。 相似文献
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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。 相似文献
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李爽 《河南职业技术师范学院学报(职业教育版)》2018,(4)
图像特征提取方法以及分类器的选择是影响图像分类精确度的关键因素.传统算法利用单一的图像特征和浅层结构对图像进行分类,算法实现简单但结果精确度不高.针对这一情况,提出基于多特征融合和深度学习的图像分类算法.算法利用颜色矩、LBP和梯度直方图等算法提取图像的颜色、纹理以及形状特征,继而通过融合算法将这些不同属性的特征进行融合,作为深度学习网络的输入层.实验结果表明,相对于单特征浅层分类,算法在保证时效性的同时,图像分类精确度得到了提高,分类效果更加可靠. 相似文献
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文本情感分析通过提取文本特征,根据文本中的情感倾向进行分类.研究表明,递归神经网络和卷积神经网络模型具有良好的性能.为提高文本情感分类性能,提出一种融合注意力和比较增强学习机制的混合网络情感分析模型,用比较增强学习机制进行分类来替代大量的复杂计算.该模型通过嵌入层向量化后,分别用CNN和双向门控循环单元提取不同特点的文... 相似文献
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为了实现高速公路场景下天气图像的准确识别,文章提出了一种基于语义分割的高速公路天气识别方法,通过设计一种结合语义分割模型提取道路区域特征的方法,构建了基于语义分割的结合道路天气图像全局特征及道路特征的融合网络,实现对高速公路的天气识别。在道路预处理阶段,应用具有密集连接结构的多尺度特征提取模块DASPP到Deep Labv3+网络,增大模型在不同尺度特征上的分辨率密集程度和特征图在不同维度的感受野,进而有效改善道路提取的效果。在特征提取阶段,基于引入深度可分离卷积层的Xception网络,设计了天气特征提取网络WFCN,分别提取输入图像和道路区域图像的全局天气特征和道路天气特征并进行融合分类,有效降低模型参数量和运算量,并增强模型的性能。在构建的高速公路数据集上,对设计的算法分别进行了消融实验和对比实验,实验结果证明了该算法的有效性及相比现有天气识别算法的优越性。 相似文献
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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。 相似文献
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《东南大学学报》2019,(4)
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. 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2019,(11):22-26
在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力. 相似文献
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为提高样本在分布不均衡情况下的识别精度,提出一种改进的ResNet50卷积神经网络光伏热斑识别算法。首先,为增加初期红外纹理信息流入、调整网络宽度,设计一种头部分组特征提取模块,并将其嵌入到残差网络中,提高网络在图像细微特征方面的提取能力;然后,将通道注意力机制与残差模块相结合,增加网络通道间的热斑特征信息权重,提高模型识别性能和网络收敛速度;最后,通过图像转换HSV颜色空间、平均H分量梯度直方图峰值等数据预处理方法,将负样本转为多分类数据集,并用于热斑识别网络模型,实现热斑识别结果的可视化。实验结果表明,对比其他算法,改进后的ResNet50网络在识别精度上得到显著提高。 相似文献