作者:周鹏程; 龚声蓉; 钟珊; 包宗铭; 戴兴华 期刊:《计算机科学》 2020年第02期
在图像语义分割中使用卷积网络进行特征提取时,由于最大池化和下采样操作的重复组合引起了特征分辨率降低,从而导致上下文信息丢失,使得分割结果失去对目标位置的敏感性。虽然基于编码器-解码器架构的网络通过跳跃连接在恢复分辨率的过程中逐渐细化了输出精度,但其将相邻特征简单求和的操作忽略了特征之间的差异性,容易导致目标局部误识别等问题。为此,文中提出了基于深度特征融合的图像语义分割方法。该方法采用多组全卷积VGG16模...
作者:陈燕文; 李坤; 韩焱; 王燕平 期刊:《计算机科学》 2020年第03期
音符识别是音乐信号分析处理领域内非常重要的研究内容,它为计算自动识谱、乐器调音、音乐数据库检索和电子音乐合成提供技术基础。传统的音符识别方法通过估计音符基频与标准频率进行一一对应识别。然而一一对应较为困难,且随着音符基频的增大将导致误差增大,可识别的音符基频范围不广。为此,文中采用分类的思想进行音符识别。首先,建立所需识别的音符音频库,并针对音乐信号低频信息的重要性,选取梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency ...
作者:曾照; 吴薇; 汪欣 期刊:《电子科技》 2020年第03期
针对核相关滤波算法在目标跟踪过程中尺度特定和遮挡判断失败的问题,文中提出一种利用自适应特征融合的位置滤波器来判断目标是否被遮挡的方法。该方法检测到峰值旁瓣比异常时,停止模型自适应更新,启动在线重检测;并结合尺度金字塔中的尺度滤波器来确定目标尺寸,从而得出精准的目标位置。实验通过复杂背景下的10组运动视频来评估改进算法的性能。与基础核相关滤波算法相比,改进算法的平均中心位置误差降低了36.683 pixel;在像素阈...
作者:吴冬梅; 王慧; 李佳 期刊:《信息技术与信息化》 2020年第01期
安全帽是施工现场的作业人员重要的安全防护工具,且不同身份佩戴安全帽颜色不同。针对作业人员不佩戴安全帽、越界操作等违规行为,本文提出了一种基于改进的Faster RCNN的安全帽佩戴检测及身份识别方法。在原始的Faster RCNN的基础上,会将多个阶段得到的特征层进行融合并进行多尺度检测,同时修改网络本身所应用的候选目标框大小,使得网络模型达到最优。实验表明,佩戴红、黄、白、蓝颜色安全帽,和未佩戴安全帽工人五类目标平均检测...
作者:葛鹏花; 智敏; 于华; 郝岩 期刊:《现代电子技术》 2020年第04期
针对RGB视频中遮挡物以及其他外界因素对人体动作识别产生影响,以及识别精确度有待提升的问题,提出基于双流独立循环神经网络人体动作识别算法。在提取特征方面,时间网络采用分层IndRNN对时序中3D骨架坐标信息进行特征提取;空间网络采用深层的IndRNN对每个时刻骨架的空间位置关系进行特征提取,其中骨架的空间结构采用了图遍历的方法。对于空间网络和时间网络的特征融合采用加权求和的方式,最后用softmax对动作进行分类。在3D骨架动...
作者:沈军宇; 李林燕; 戴永良; 胡伏原 期刊:《计算机工程与设计》 2020年第02期
针对水下鱼群图像对比度低、鱼群尺寸不一致以及双目图像拼接出现的伪影问题,通过改进SSD(single shot MultiBox detector)算法提高图像拼接精度,实现不同尺寸鱼群快速准确检测。借助卷积层重叠相加法融合多个卷积特征,增强各个特征层的特征强度;构建特征金字塔模型,实现低卷积层的高分辨率特征与高卷积层的语义特征的融合,提高水下低对比度图像中小目标鱼群的检测精度;利用两个相同的卷积模型进行特征匹配,依据反向传播机制将第六...
作者:黄凯凯; 余万里; 陆黎明 期刊:《计算机工程与设计》 2020年第01期
对移动神经网络进行研究,在此基础上提出一种端到端的高效运行于移动端的场景分类模型。在同一个网络中使用多分辨率输入的方法进行训练,在预测时只将原图处理到指定分辨率,不进行multi-crop预测;将网络在中层提取的局部信息和在高层提取的全局信息进行融合;根据提出的相似类知识迁移的模型压缩方法对网络进行训练。实验结果表明,与现有的移动神经网络相比,该模型的识别准确率更高。与端到端的场景分类模型相比,该模型能在模型大小...
作者:易帆; 李功燕; 许绍云 期刊:《计算机工程与设计》 2020年第01期
为提升在复杂环境下智能物流分拣系统中条形码检测的精度和速度,提出一种基于多尺度特征的条形码快速检测算法。采用深度学习中主流one-stage目标检测器作为基础框架,通过级联不同特征融合层和压缩层实现语义信息充分提取,在不同特征提取层分别嵌入膨胀卷积和深度可分离卷积,对特征提取效果和速度进行有效优化提升。将算法应用于实际分拣现场数据进行测试分析,与已有的YoLo-v3和Vgg-SSD网络等进行对比,该算法在准确度和速度方面具...
图像分类是人工智能领域的基本研究内容之一。在图像分类任务中,特征的提取和分类器的选择是影响分类正确率的重要因素。本文提出一种基于残差补偿极限学习机的图像分类算法,该方法对原有极限学习机进行改进,在网络训练过程中通过对误差的不断矫正和补偿,获得了性能良好的分类器。并通过特征融合的方法实现不同特征的串联拼接,提高了提取特征的质量,进一步提高了图像分类的准确性。实验结果表明,本文提出的图像分类算法有较好的性...
作者:王勇; 蔡建宇; 孟春; 刘振岩; 薛静锋 期刊:《信息安全学报》 2018年第04期
安卓恶意应用程序的检测目前存在着检测速度慢、检测率低等问题,本文针对这些问题提出了一种基于多特征融合的安卓恶意应用程序检测方法。从Android恶意应用的恶意行为特点出发,运用静态分析和动态分析互相结合的方法,提取出权限和组件、函数API调用序列、系统命令、网络请求等多维度特征,对维度较大的特征种类使用信息增益方法进行特征的筛选,取出最有用特征。本文还利用半敏感哈希算法的降维和保持相似度的特性,提出基于Simhash...
作者:吕悦 期刊:《智能建筑与智慧城市》 2014年第09期
身份认证在类社会生活中每一个人都会遇到。随着现代电子科技的发展、网络应用的普及,密码、条形码、磁条卡、射频卡、证件等相继走进了人们的生活,这类身份识别技术容易被伪造、丢失、遗忘,且不方便、不安全,不能准确鉴定身份以及保障信息安全,已受到当代人使用信用卡、银行账户、网络登录、居家生活等高度重视,而悄然兴起的生物识别技术恰好解决了这些问题。人们不再需要密码或因记不住密码而烦恼,只需指纹、面部、静脉等"身体...
作者:卢健; 马成贤; 周嫣然; 李哲 期刊:《测绘通报》 2019年第12期
图像相似度学习是指通过网络学习图像内容信息来预测两张图像是否匹配。迄今为止,基于卷积神经网络改进的变体网络有效提升了学习效率,但由于提取特征比较单一无法准确描述图像特征,导致相似度学习效率较低。为此,本文提出一种基于卷积神经网络结构的双分支网络。该网络为左右分支网络结构相同,但权值不共享,网络输入为双分支输入。首先由左右分支网络分别提取单通道图像特征;然后通过特征融合层进行特征融合;最后将融合特征直接输...
作者:刘嘉政; 王雪峰; 王甜 期刊:《北京林业大学学报》 2019年第11期
【目的】在树种图像识别时会存在类内差异、类间相似的现象,因此导致基于单一人工特征的传统识别方法难以达到理想的识别效果。针对这一问题,本文基于卷积神经网络,提出一种将图像深层特征和人工特征融合的树种图像深度学习识别方法。【方法】将6类常见树种(樟子松、山杨、白桦、落叶松、雪松和白皮松)图像作为研究对象。首先,通过裁剪、水平翻转、旋转等操作,对原始树种图像集进行数量扩增,并划分为训练集和测试集,建立本次树种识...
作者:孙紫君; 黄福珍 期刊:《上海电力学院学报》 2019年第05期
针对核相关滤波算法仅使用一种特征表达进行目标追踪,使其在一些场景中跟踪效果不佳的问题,提出了一种多特征融合的核相关滤波跟踪方法。采用31维的方向梯度直方图特征、58维的局部二值模式特征和1维的灰度特征进行融合。该算法选择在特征层进行特征融合,先将方向梯度特征和局部二值模式特征并联融合,再将融合后的特征串联融合灰度特征,形成新的特征表达。在OTB(Object Tracking Benchmark)数据集上进行了测试,结果表明,该算法具有...
作者:王子牛; 王宏杰; 高建瓴 期刊:《软件》 2020年第01期
文本分类是信息检索、机器问答的基础性任务,是自然语言理解的一项重要语义任务。本文提出了一种基于语义强化和特征融合的(LAC)分类模型。该模型首先将Word2vec嵌入的词向量输入LSTM进行句子语义的提取,然后将提取的语义特征输入Attention层进行特征的强化,同时用卷积层提取文本的局部特征,其次把强化的语义特征和利用卷积层提取的局部特征进行融合,最后经池化层对特征进行降维,并将经池化后的特征向量输入到全连接层,引入Dropout...
作者:栾浩; 王力; 姜敏; 王冬冬 期刊:《软件》 2020年第01期
为了提高目标检测的准确度与稳定性,在原始SSD算法的基础上提出一种新的检测方法。该方法在原先的网络结构上进行优化和改进,把原本级联的网络改成残差连接结构并加入FPN算法思想,把网络中高低层的特征进行融合。同时为了解决用预训练模型训练网络所带来的学习目标偏差和体系结构受分类网络的限制,修改不方便等问题,采用批处理归一化BatchNorm去随机初始化训练模型。在PASCAL VOC数据集上的测试结果表明,相比于原始SSD,该方法可以...
作者:薛建明; 刘宏哲; 袁家政; 王雪峤; 李青; 杨少鹏 期刊:《传感器与微系统》 2019年第10期
为了克服目前公开的人脸表情数据集的数据量较少,并且有一些类别的表情表达存在一定的相似这两个因素对人脸表情识别率的影响,提出一种基于关键区域特征融合的人脸表情分类算法。算法首先提取人脸图像中表情表达的关键区域,然后分别提取关键区域的特征信息并融合,最终使用融合的特征进行分类。通过实验验证:算法在JAFFE和CK+公开数据集上均取得了较好的识别准确率。
作者:赵鹏; 唐艳慧; 李振宇 期刊:《光谱学与光谱分析》 2019年第12期
采用体视显微高光谱成像方法,构建木材树种分类识别模型。利用SOC710VP体视显微高光谱图像采集系统获取可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)波段内的木材高光谱图像。首先,采用ENVI软件提取木材样本感兴趣区域(ROI)的平均光谱,分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对光谱数据进行降维。再利用支持向量机(SVM)分别建立木材样本采集波段和特征波长下的分类模型。然后,在空间维采用第一主成分图像,计算基于灰度共生...
作者:温尧乐; 李林燕; 尚欣茹; 胡伏原 期刊:《计算机应用与软件》 2019年第10期
实例分割需要兼顾像素级的分类准确性和目标实例级的高级语义特性,非常具有挑战性。由于特征金字塔网络低层特征到高层特征的融合路径太长,导致低层特征在整个特征层次中的作用较弱。在特征金字塔网络的基础上,引入一条自下而上的路径来增强整个特征层次,缩短较低层特征与顶部特征之间的融合路径,增强低层特征在整个特征层次中的作用;在卷积神经网络中引入空洞卷积算法扩大卷积感受域,进一步提升掩膜预测准确度。在MicrosoftCOCO数...
作者:郜晓晶; 薛河儒; 潘新; 周艳青 期刊:《内蒙古农业大学学报·自然科学版》 2019年第04期
牛乳体细胞中包含了多种细胞,对评价牛乳质量和诊断奶牛乳腺炎至关重要。本文以彩色显微图像为对象,研究牛乳体细胞中中性粒细胞、上皮细胞、巨噬细胞和淋巴细胞分类识别方法。为了降低高维的Gabor特征空间对分类效率的影响,提出一种基于改进的非负矩阵分解(NMFSNMB)与GB(2D)~2PCA融合的特征提取算法。第1步,利用Gabor-based(2D)~2PCA算法求得细胞图像的频域整体特征。第2步,利用NMFSNMB算法提取细胞的空域局部特征,将细胞图像分解...