融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法研究

厍向阳; 刘巧; 叶鸥, 计算机工程与应用 发表时间:2019-09-17 16:21 期刊

...构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中能提取到人脸的隐性特征。然而大部分深度学习人脸认证方法需大量带有身份标记的训练样本,额外增加了标记数据的成本。针对以上问题,提出了融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法。该算法在Siamese神经网络框架基础上,引入LeNet-5卷积神经网络,将单分支LeNet-5卷积网络扩充为结构相同且参数共享的双分支LeNet-5卷积网络,通过缩小卷积核、增加卷积...


基于改进的一维卷积神经网络的高分辨距离像识别方法

陆金文; 殷红成; 盛晶; 袁莉; 董纯柱, 电光与控制 发表时间:2019-09-24 16:14 期刊

为了提高宽带雷达高分辨距离像目标识别性能,本文提出一种改进的一维卷积神经网络模型。考虑实际目标样本不足和信噪比低的问题,引入全局平均池化来对整个网络模型作正则化,防止过拟合。针对真假目标形状和尺寸相似的情况,分析了该模型对不同形状和尺寸目标的识别效果。实验结果表明,在训练样本数量较少和噪声干扰条件下,该模型可以有效地实现目标类型和尺寸识别。本文模型有助于解决实际真假目标形状和尺寸相似、样本不足以及信噪比低等情况下的雷达高分辨距离像自动目标识别问题。


MMC五电平逆变器故障的深度小波极限学习机诊断方法研究

孔令瑜; 张彼德; 洪锡文; 王涛; 彭丽维, 电力系统及其自动化学报 发表时间:2019-09-26 10:58 期刊

...似程度高,使得故障诊断困难的问题,提出小波极限学习机-自动编码器(Wavelet Extreme Learning Machine-Auto encoders,WELM-AE)与深度小波极限学习机(Deep Wavelet Extreme Learning Machine,DWELM)的故障诊断方法。所提方法直接利用各故障状态下交流侧三相线电压原始数据对WELM-AE进行逐层预训练,再将训练好的WELM-AE堆叠形成DWELM以提取嵌入于原始数据中的深层次故障特征并在最后一...


时空双路3D残差卷积网络的视频烟雾检测

谢宏; 陈祎婧; 袁小芳; 陈海滨; 王立宸, 计算机工程与应用 发表时间:2019-09-26 13:07 期刊

现有的视频烟雾检测方法大多通过运动检测提取疑似烟区,并依据经验手工设计提取烟雾特征,在复杂场景中检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种基于时空双路3D残差卷积网络的视频烟雾检测方法,首先基于混合高斯背景模型与原始视频帧的小波低频分量差进行疑似烟区提取,其次构造时空双路3D残差卷积神经网络,并引入注意力机制加权融合烟雾时空域特征,实现端对端的烟雾识别。实验结果表明,该方法可以得到更为完整的疑似烟区,尤其对于过于稀薄和浓厚的烟雾分割效果较好,且相比于传统的烟雾检测方法和2D


基于多尺度反向投影的图像超分辨率重建

熊亚辉; 陈东方; 王晓峰, 计算机工程 发表时间:2019-09-26 13:33 期刊

...节等高频信息恢复的问题,提出了一种基于多尺度反向投影的图像超分辨率算法。在浅层特征提取层使用多个不同尺度的卷积核来提取不同维度的特征信息,输入到反向投影模块后,交替使用升降采样来优化高低分辨率图像的投影误差,同时运用残差学习的思想将升降采样阶段提取到的特征用级联的方式连接起来,来提升图像的重建效果。实验结果表明,在Set5,Set14和Urban100数据集上,该算法的PSNR和SSIM均高于Bicubic,SRCNN,VDSR和lapSRN等现有的几种算法。...


融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

赵鹏; 高杰超; 冯晨成; 韩莉, 控制与决策 发表时间:2019-09-29 11:40 期刊

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下,本文提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割,然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心,最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征.不同于以往的草图特征表示方法,本文将迁移深度学习获得的草图部件特征引入到稀疏编码中,作为字典的初始基向量,将语义信息融入到稀疏编码,在提升草图特征表示性能的同时...


基于改进堆叠自动编码器的循环冷却水系统工艺介质温度预测控制方法研究

左为恒; 宋璐璐, 控制与决策 发表时间:2019-09-29 11:45 期刊

...艺介质温度目标循环冷却水最小压差控制系统,并将深度学习引入工艺介质温度预测研究中,提出了一种基于改进堆叠自动编码器(Improved Stacked Auto Encoders,ISAE)的工艺介质温度预测方法。首先,对工业现场数据进行清洗;然后,将多个自动编码器堆叠,构建深度学习网络结构,采用“逐层贪婪无监督预训练-参数微调”方法训练网络参数,并基于均方根反向传播(Root Mean Square Back Propagation,RMSProp)优化方法对网络参数进行微...


双路融合的深度估计神经网络方法研究

刘春; 吴一珩, 计算机工程与应用 发表时间:2019-10-10 13:30 期刊

从单目视觉中恢复深度信息是计算机视觉领域的经典问题,结合传统算法的深度学习方法是近年来的研究热点,但在神经网络的算法融合、参照物标定和应用场景上还有限制。本文提出了一种双路融合深度估计神经网络结构,分别基于深度深度梯度的语义信息进行网络训练,然后对特征融合后再次训练得到最终的细节特征,并通过单次标定的方法解决真实参照物标定工作量大的问题。该网络结构能根据单张RGB图片推测出富有细节的深度信息,网络模型基于KITTI的深度图数据集训练,实验包括KITTI测试集和部分实际场景...


基于时序卷积网络的情感识别算法

宋振振; 陈兰岚; 娄晓光, 华东理工大学学报(自然科学版) 发表时间:2019-10-16 16:42 期刊

本文采用脑电数据集DEAP进行情感识别。由于脑电信号具有时序性,采用深度学习中的时序卷积网络(TCN)对数据进行训练识别。首先使用小波包分解提取各子带小波系数能量值作为特征;然后通过TCN网络对特征进行训练,在训练的过程中加入了Snapshot寻优思想保存多个模型;最后采用投票集成策略建立集成模型,以提高识别精度,并增强结果稳健性。实验结果表明,本文方法将情感分为二类和四类的平均识别精度能够达到95%和93%,相对于同类研究有较大的提高。...


基于深度强化学习的股市操盘手模型研究

韩道岐; 张钧垚; 周玉航; 刘青, 计算机工程与应用 发表时间:2019-10-17 09:14 期刊

...交易是一种不完全信息下的博弈过程,单目标的监督学习模型很难处理这类序列化决策问题。强化学习是解决该类问题的有效途径之一。本文提出了基于深度强化学习的智能股市操盘手模型ISTG(Intelligent Stock Trader and Gym),融合历史行情数据、技术指标、宏观经济指标等多数据类型,分析评判标准和优秀控制策略,加工长周期数据,实现可增量扩展不同类型数据的复盘模型,自动计算回报标签,训练智能操盘手,并提出直接利用行情数据计算单步确定性动作值的方法。采用中国股市1...


基于深度学习的家庭基站下行链路的功率分配

吕亚平; 贾向东; 路艺; 叶佩文, 计算机工程 发表时间:2019-10-17 09:53 期刊

...来越难以满足用户需求的问题,本文提出了一种基于深度Q学习(DQL)的家庭基站下行链路的功率分配算法,旨在最大化系统吞吐量。首先,在办公区域密集部署家庭基站的系统模型中,构建了含有两层隐藏层的深度Q网络(DQN)用以优化系统吞吐量,将家庭基站的物理位置建模为泊松点过程(PPP)、移动用户随机分布在各个位置;其次,将本文所提算法与贪婪算法、Q学习算法进行对比;最后,仿真结果表明本文所提算法相较于贪婪算法、Q学习算法能有效提高系统吞吐量以及收敛速度。...


成像光谱图像安全检索技术的发展与挑战

赵晓蕾; 张菁; 卓力; 陈璐; 耿文浩; 周倩兰; 张洁, 自动化学报 发表时间:2019-10-17 11:08 期刊

成像光谱图像具有丰富的光谱信息,在城市规划、环境监测、军事侦查、生态研究等领域发挥着重要的作用.随着成像光谱仪和人工智能技术的日臻成熟,进一步推动了成像光谱图像的广泛应用,同时也带来了数据的急剧增长.如何从海量的成像光谱图像数据中找到用户所需的信息是遥感影像检索的核心问题.此外,成像光谱图像往往含有重要的涉密信息,网络信息安全问题的日益突出,使得成像光谱图像安全检索技术成为研究热点.本文总结了近年来成像光谱图像安全检索的主要技术,包括特征提取与表示、特征降维、加密域安全检


基于深度学习的抗年龄干扰人脸识别

何星辰; 郭勇; 李奇龙; 高唱, 自动化学报 发表时间:2019-10-17 14:08 期刊

...识别的性能大大降低.为了解决上述问题,本文基于深度卷积神经网络将年龄估计任务和人脸识别任务相结合,提出了一种抗年龄干扰的人脸识别新方法(HE-CNN),首先将卷积块注意力模型(Convolutional Block Attention Module, CBAM)嵌入到残差网络中以学习更具有代表性的面部特征,随后利用线性回归指导年龄估计任务,提取出年龄干扰因子,通过多层感知机将整个面部特征与年龄干扰特征投影到同一线性可分空间,最后从面部稳定的特征中将年龄干扰分离,得到与年龄无...


基于多尺度建议框的目标跟踪误差修正方法

张宏伟; 李晓霞; 朱斌; 马旗, 计算机工程与应用 发表时间:2019-10-17 14:16 期刊

随着深度学习技术引入视觉目标跟踪领域,目标跟踪算法的精度和鲁棒性有了很大的提高。但在低空无人机跟踪目标的实际场景中,情况比较复杂,如相机的抖动、大量的遮挡、视角和焦距的改变等,使得跟踪算法的准确性受到极大挑战。目前的算法大多建立在目标外观变化缓慢的前提假设下,在跟踪的过程中不具备检测和修复漂移(跟踪误差)的能力。针对该问题,本文提出了一种基于多尺度建议框的目标跟踪误差修正方法。离线阶段,利用大量的已标注的目标样本训练基于多尺度建议框的目标跟踪修正模型,获取不同类别目标的先验...


聊天机器人技术浅析

王树良;李大鹏;赵柏翔;耿晶;张伟;王海雷;, 武汉大学学报(信息科学版) 发表时间:2019-10-23 10:10 期刊

本文总结聊天机器人技术发展趋势,分析国内外学术界和产业界的聊天机器人研究进展,重点介绍聊天机器人的三项关键技术:基于检索的多轮对话技术、基于生成的对话技术和基于检索与生成深度融合的对话技术,最后通过分析聊天机器人技术中存在的问题,展望未来的发展方向。...


基于深度学习的驾驶疲劳检测算法与应用

郑伟成; 李学伟; 刘宏哲; 代松银, 计算机工程 发表时间:2019-10-23 14:02 期刊

...境,为有效对驾驶人的疲劳状态发出预警,提出基于深度学习的驾驶疲劳检测算法。该算法分为四个步骤:首先,在人脸检测部分,对现有MTCNN模型采用ShuffleNet的shuffle-channel思想进行改进,以提高人脸检测的效率和精度;其次,人脸关键点部分,使用精度高、实时性好、模型小的PFLD深度模型检测人脸关键点,用以定位眼部、嘴部,以进行疲劳特征的提取;再次,根据人脸关键点和改进的DLT算法进行头部姿态估计;最后,在数据集YawDD上,基于多特征融合的策略,构建决策树实...


用于图像超分辨的密集跳跃注意连接网络

吴荣贵; 蒋平, 计算机应用研究 发表时间:2019-10-24 14:28 期刊

为解决现有基于深度学习的超分辨算法模型没有充分利用各个层次的特征信息导致重建精度不高,同时参数量大的问题,提出了一个内外双重密集连接结构——密集跳跃注意连接网络。内层结构中,对原始密集级联结构进行改进,提出了通道可分密集级联块,外层结构采用密集残差连接结合注意力机制把由密集块提取的特征进行融合,从而达到更少卷积层,更高精度的效果。在多个基准数据集上测试,提出的网络较其他网络层数体量相近的算法精度更高,参数量更少。...


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。...


基于Camstyle改进的行人重识别算法

张师林; 曹旭, 计算机工程与应用 发表时间:2019-10-25 17:37 期刊

...监控等场景有着广泛的应用。本文提出了摄像头风格学习(CSL)结合多粒度损失(MGL)的新方法,在行人重识别领域取得了优势性能。通过摄像头风格学习可以减少由摄像头差异带来的影响,更好的发挥triplet loss的优势,有效的提高识别精度。此外,在学习过程中结合多粒度损失,利用多个层次的特征图,使学习到的特征更有区分力。本文在Market-1501和DukemMTMC-reID两个大型数据集上做了对比实验,实验结果表明,本文提出的方法优于原Camstyle[1]方法,在Ran...


新的动态记忆网络的视觉问答

王永琦; 吴飞; 王春媛; 江潇潇, 计算机应用研究 发表时间:2019-10-28 10:41 期刊

...一相关问题,计算机能够准确作答。针对这一任务,对记忆和注意力机制的神经网络结构进行了深入研究,这类网络显示出问题回答所需的某些推理能力。在分析动态记忆网络DMN的基础上,提出了一种新的动态记忆网络,对原来的DMN网络的内存和输入模块的几点改进。结合这些变化,一个新的图像输入模块引入到视觉问答系统中。在DAQUAR-ALL、COCO-QA和VQA数据集上的验证了所提出方法的有效性。实验结果表明,所提出的新动态记忆模型取得了很好的结果,比一些经典深度方法都更出色。...


相关搜索
 找到 34,533 条结果 
首页上一页123456789下一页
关于iData
iData是第三方交流学术成果的公益互联网项目,旨在促进知识的传播和最新学术科技的共享,所有信息均来自公开、透明的互联网查询网站,iData重新对这些信息进行整合和优化,从而高效地输出有用信息,提高人与知识的连接效率。iData从创建之初便提供免费的学术文献浏览和下载。