基于深度学习的轻量级和多姿态人脸识别方法

龚锐;丁胜;章超华;苏浩;, 计算机应用 发表时间:2019-10-25 16:50 期刊

目前基于深度学习的人脸识别方法存在识别模型参数量大、特征提取速度慢的问题,而且现有人脸数据集姿态单一,在实际人脸识别任务中无法取得好的识别效果。针对这一问题建立了一种多姿态人脸数据集,并提出了一种轻量级的多姿态人脸识别方法。该方法首先使用MTCNN算法进行人脸检测,并且使用MTCNN网络最后包含的高层特征做人脸跟踪,然后根据检测到的人脸关键点位置判断人脸姿态,通过损失函数为ArcFace的神经网络提取当前人脸特征,并将当前人脸特征与相应姿态的人脸数据库中的人脸特征比对得到人...


动态场景下基于视觉特征的SLAM方法

张金凤; 石朝侠; 王燕清, 计算机工程 发表时间:2019-10-25 17:10 期刊

...有SLAM算法考虑到场景中的动态或可移动目标。针对场景中动态、可移动性目标的问题,提出了一种适用于动态场景的SLAM方法,将基于深度学习的目标检测算法引入到经典ORB_SLAM2方法中,将特征点分为潜在动态特征和非潜在动态特征,基于非潜在动态特征点计算出运动模型,筛选出场景中的静态特征点进行位姿跟踪,利用非潜在动态特征中的静态特征点进行建图。在KITTI和TUM数据集上和ORB_SLAM2进行对比,提高了跟踪轨迹精度,在保障地图精度的同时,改善了地图的适用性。...


面向移动平台人脸检测的FaceYoLo算法设计及实现

任海培;李腾;, 计算机应用 发表时间:2019-10-28 11:45 期刊

...平台上人脸检测实时性不强的问题,提出了一种基于深度学习的FaceYoLo实时人脸检测算法。首先,在YoLov3检测算法的基础上,加入快速消化卷积层(RDCL)缩小输入空间大小,然后加入多尺度卷积层(MSCL)丰富不同检测尺度的感受野,最后加入中心损失和致密化策略加强模型泛化能力和鲁棒性。实验结果表明,在GPU上测试时,该算法较YoLov3算法在速度上提高了近10倍,每幅图像的处理速度可达0.0028秒,精度相比上升2.1%;在Android平台上测试时,该算法较最好的Mob...


点云数据在深度学习中表示方法的研究

张婧; 周明全; 耿国华, 计算机工程与应用 发表时间:2019-10-28 13:54 期刊

为了实现在深度学习中能够端到端表示点云模型,提出基于八叉树和K-D树(OctKD)的点云数据表示方法。该方法首先将无组织的点云转换为体素空间,在体素空间对三维模型进行八叉树剖分,改进了八叉树编码方式;然后构建节点间的邻接关系,在GPU端并行构建八叉树;最后为了克服八叉树编码检索效率低的问题,采用三维K-D树索引单个三维空间点。实验表明该方法能够真实反映模型本身的细节特征,提高了点云模型的构造时间和检索效率。这种新的数据结构实现将点云转换为卷积神经网络可以接收的数据形式。...


基于深度学习的领域本体概念自动获取方法研究

王思丽; 祝忠明; 刘巍; 杨恒, 情报理论与实践 发表时间:2019-10-28 15:17 期刊

[目的/意义]实现对领域概念的自动学习抽取,解决领域本体自动化构建的首要基础任务。[方法/过程]以无监督的学习方法和端到端的识别模式为理论技术基础,首先通过对主流词嵌入模型进行对比分析,设计提出了基于Word2Vec和Skip-Gram的领域文本特征词嵌入模型的自动生成方法;其次研究构建了以IOB格式的标注文本作为输入,基于自注意力机制的BLSTM-CRF领域概念自动抽取模型;最后以资源环境学科领域为例进行了实验研究与评估分析。[结果/结论]模型能够实现对领域概念的自动抽取...


一种基于深度强化学习的交通信号控制方法

孙浩; 陈春林; 刘琼; 赵佳宝, 计算机科学 发表时间:2019-10-29 13:25 期刊

...有效地自适应协调交通,文中提出了一种基于分布式深度强化学习的交通信号控制模型,采用深度神经网络框架,利用目标网络、双Q网络、价值分布提升模型表现。将交叉路口的高维实时交通信息离散化建模并与相应车道上的等待时间、队列长度、延迟时间、相位信息等整合作为状态输入,在对相位序列及动作、奖励做出恰当定义的基础上,在线学习交通信号的控制策略,实现交通信号Agent的自适应控制。为验证文中算法,在SUMO中的相同设置下将其与3种典型的深度强化学习算...


基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

曹有为; 闫双红; 刘海涛; 郭力, 电力系统及其自动化学报 发表时间:2019-10-29 13:36 期刊

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)和长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验


基于文本深层语义特征的亚马逊商品推荐

李可; 陈光平, 计算机科学 发表时间:2019-10-29 13:36 期刊

...化地利用商品评论来提升商品的推荐效果。文中使用深度学习中的跨思维向量模型(Skip-Thought Vectors, STV)来学习评论的潜在语义特征。为了提升评论的语义表达能力,把深度学习中的长短记忆模型(Long Short-Term Memory, LSTM)应用于STV,结合双向信息流挖掘方法、用户情感偏好挖掘方法以及深度层级模型,引入一种深层语义特征挖掘模型。该模型不仅能够挖掘评论的深层语义特征,还能挖掘发表评论的用户的情感偏好。然后,将深层语义特征挖掘模型与矩阵...


基于卷积去噪自编码器的芯片表面弱缺陷的检测方法研究

罗月童; 卞景帅; 张蒙; 饶永明; 闫峰, 计算机科学 发表时间:2019-10-29 15:28 期刊

...、缺陷较小等弱缺陷给传统检测方法带来挑战。因为深度学习近年在机器视觉领域展现出强大的能力,所以文中采用基于深度学习的方法研究芯片表面弱缺陷的检测问题。文中将芯片表面缺陷看作噪音,首先应用卷积去噪自编码器(CDAE: Convolutional Denoising Auto-encoders)重构无缺陷图像,然后用重构的无缺陷图像减去输入图像,获得包含缺陷信息的残差图。因为残差图中已经消除了背景的影响,所以最后可以基于残差图较容易地进行缺陷检测。由于基于CDAE进行芯片背景图...


基于深度邻近连接网络的单幅图像去雨方法

傅雪阳; 孙琦; 黄悦; 丁兴号, 计算机科学 发表时间:2019-10-29 15:30 期刊

...人眼的视觉效果和后续系统的处理性能。目前主流的深度学习方法为了提升处理性能,均以复杂的网络结构和较大的参数量为代价,导致相关方法难以服务于实际应用。为此,文中提出一种新的深度邻近连接网络结构。它通过关注深度网络中所学特征图之间的关系,采用融合操作将邻近特征图进行连接,以获得更加丰富和有效的特征表示。实验数据表明,文中方法在三个公开合成数据集及真实有雨图像上的主客观处理效果、模型参数量和运行时间等相关性能参数都有所提升。在合成数据集Rain100H上的平均结构相似性( SSI...


改进YOLOv3网络在图像中评价空气质量

邓益侬;罗健欣;张琦;刘祯;胡琪;金凤林;毕鹏程;, 计算机工程与应用 发表时间:2019-10-29 15:50 期刊

空气质量指数和PM2.5浓度是衡量大气污染程度的两种重要指标。本文在图像检测算法的框架下,提出了一种基于YOLOv3网络模型的空气质量评价方法。该模型对YOLOv3网络进行了改进,包含多锚点检测机制和卷积投票网两个模块,适用于非固定场景下的空气质量指数评估,以及固定场景下的PM2.5浓度预测。本文所述方法的准确率在2018年全球人工智能应用大赛中得到了总分第3名的成绩,同时基于darknet框架的YOLOv3模型可以达到实时的需求,对空气质量评价的相关研究具有重要的借鉴意


基于深度学习的主题模型研究

黄佳佳;李鹏伟;彭敏;谢倩倩;徐超;, 计算机学报 发表时间:2019-10-31 09:10 期刊

...统概率主题模型在过去十余年已被充分研究,但随着深度学习技术在自然语言处理领域的广泛应用,结合深度学习思想与方法的主题模型焕发出新的生机。研究如何整合深度学习的先进技术,构建更加准确高效的文本生成模型成为基于深度学习主题建模的主要任务。本文首先概述并对比了传统主题模型中四个经典的概率主题模型与两个稀疏约束的主题模型。接着对近几年基于深度学习的主题模型研究进展进行综述,分析其与传统模型的联系、区别与优势,并对其中的主要研究方向和进展进行归纳、分析与比较。此外,本文还介绍了主题模...


基于Faster-RCNN的肺结节检测算法

宋尚玲1 杨阳2* 李夏2 冯浩2, 中国生物医学工程学报 发表时间:2019-10-31 10:14 期刊

...er-RCNN的肺结节检测算法,对比研究目前的深度学习模型的适应性,给出一种通用的随着样本数量增加肺结节检测率持续提升的策略。首先搭建深度学习的软硬件环境,设置影像数据接口与Faster-RCNN的网络接口匹配;然后搭建Faster-RCNN的单类分类网络,并对网络结构的参数进行调整优化;最后用包含2000例病人的肺结节数据集,通过不同的卷积神经网络模型(包括ZF和VGG),计算CT图像在各自模型中的特征。对测试结果进行分析评估,分别统计其漏检率,检测准确率,并探讨不同训练...


面向上下位关系预测的词嵌入投影模型

汪诚愚;何晓丰;宫学庆;周傲英;, 计算机学报 发表时间:2019-10-31 13:48 期刊

...关,在中文等表述灵活的语言中预测精度较低.随着深度学习技术在自然语言处理领域的迅猛发展,词嵌入技术被广泛应用于建模词之间的语义关系.特别地,词嵌入投影模型学习如何将下位词的词向量投影到上位词的词向量,显式地建模了上下位关系的关系表示.基于已有经典研究以及最新成果,本文详细论述了词嵌入投影模型的发展过程和最新研究进展,包括基于迭代学习、转导学习、对抗学习深度学习技术在词嵌入投影模型上的改进.在实验中,我们对多个词嵌入投影模型在中文和英文的公开数据集上进行充分详细的评测,探讨...


基于注意力机制的行人重识别特征提取方法

刘紫燕;万培佩;, 计算机应用 发表时间:2019-10-31 16:54 期刊

针对真实环境中非重叠多摄像头的行人重识别受到不同摄像机场景、视角、光照等等因素的影响导致行人重识别精度低的问题,提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法。首先在使用随机擦除法对输入的行人图像进行数据增强,提高网络的鲁棒性;然后通过构建自上而下的注意力机制网络增强空间像素特征的显著性,并将注意力机制网络嵌入ResNet50网络提取整个行人的显著特征;最后将整个行人的显著特征进行相似性度量并排序得到行人重识别的精确度。该注意力机制的行人重识别特征提取方法在Market1


混合现实装配检测中深度学习的数据增强方法

王帅; 郭锐锋; 董志勇; 王鸿亮; 张晓星, 计算机集成制造系统 发表时间:2019-11-04 11:21 期刊

针对混合现实装配检测中,装配者的视觉检测位姿具有不确定性极易发生误检漏检的问题,提出一种混合现实装配检测中深度学习的数据增强方法。采用人为最佳数据增强策略的数据预处理方法,通过图像增强、几何变换、少量噪声干扰和随机遮挡的方式生成增强数据集,并改善图像增强过程中的特征失真,不仅能有效解决深度学习中人工标注样本任务量大的问题,还有助提升检测模型的泛化能力。实验结果表明,该方法训练得到的新模型对汽车装配生产线零件的检测精度提升11.38%。...


基于机器学习的数据库技术综述

李国良;周煊赫;孙佶;余翔;袁海涛;刘佳斌;韩越;, 计算机学报 发表时间:2019-11-04 13:40 期刊

...传统数据库技术很难适应这些新的场景和变化。机器学习技术因其较强的学习能力,逐渐在数据库领域展现潜力和应用前景。论文首先给出一个高效、高可靠、高可用、自适应性强的数据库系统需要涵盖的方面,包括数据库运维、数据存储、查询优化等。其次,讨论机器学习算法与数据库技术结合过程中可能面临的挑战,包括训练数据少、训练时间长、泛化能力有限、适应性差四个方面。然后,综述数据库技术与机器学习结合的现状以及具体技术。其中,重点介绍数据库自动调参、查询基数估计、查询计划选择、索引和视图自动选择五个...


面向边缘设备的高能效深度学习任务调度策略

任杰;高岭;于佳龙;袁璐;, 计算机学报 发表时间:2019-11-04 15:32 期刊

近年来,深度学习在图像和自然语言处理等诸多领域表现出色,与深度学习相关的各类移动应用发展迅速,但由于移动网络状态的不稳定性及网络带宽的限制,基于云计算的深度模型任务可能出现较大响应延迟,严重影响用户体验。与此同时,深度模型对设备的计算及存储能力有较高的要求,无法直接在资源受限的移动设备中进行部署。因此,亟须设计一种新的计算模式,使得基于深度模型的移动应用能够满足用户对快速响应、低能耗及高准确率的期望。本文提出一种面向边缘设备的深度模型分类任务调度策略,该策略通过协同移动设备...


带最大熵修正的行动者评论家算法

姜玉斌;刘全;+胡智慧;, 计算机学报 发表时间:2019-11-05 19:03 期刊

在行动者评论家算法中,策略梯度通常使用最大熵正则项提高行动策略的随机性以保证探索。策略的随机使Agent能够遍历所有动作,但是会造成值函数的低估并影响算法的收敛速度与稳定性。针对策略梯度中最大熵正则项带来的低估问题,提出最大熵修正(Maximum-Entropy Correction,MEC)算法。该算法有两个特点:(1)利用状态值函数与策略函数构造一种状态动作值函数的估计,构造的状态动作值函数符合真实值函数的分布;(2)将贝尔曼最优方程与构造的状态动作值函数结合作为ME


任务型对话系统研究综述

赵阳洋;王振宇;王佩;杨添;张睿;尹凯;, 计算机学报 发表时间:2019-11-05 19:03 期刊

...受到学术界和工业界的广泛关注。近些年来,得益于深度学习技术在自然语言领域的突破性进展,极大地促进了人机对话技术的发展。将深度学习融入人机对话系统技术中,不但使得端到端的方法成为可能,而且提取出的特征向量非常有效几乎完全取代了人工特征。本文首先回顾了人机对话系统的发展历程,介绍了人机对话系统的两种类型,任务型对话系统和非任务型对话系统。其次,本文从理论模型、研究进展、可用性及存在的问题与挑战等角度深度剖析了任务型对话系统的两种方法,管道方法和端到端方法。重点分析深度学习技术和...


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