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基于SqueezeNet深度网络的中药材粉末显微特征图像识别研究 被引量：10
1
作者 王一丁 石铎 +1 位作者 李耀利 蔡少青 《电子显微学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期130-138,共9页
中药材粉末显微特征图像具有复杂的纹理特点,传统算法难以构建高识别率的分类器。针对此提出一种基于SqueezeNet卷积网络的改进型双通道算法。首先,分离背景并提取感兴趣区,同时自动截取感兴趣中心区域1/4面积作为细粒度特征图像;其次,... 中药材粉末显微特征图像具有复杂的纹理特点,传统算法难以构建高识别率的分类器。针对此提出一种基于SqueezeNet卷积网络的改进型双通道算法。首先,分离背景并提取感兴趣区,同时自动截取感兴趣中心区域1/4面积作为细粒度特征图像;其次,对感兴趣区和细粒度特征图像进行尺度归一化,去均值,调整方差以及多角度旋转等预处理;之后,将处理后的感兴趣区和细粒度特征图像分别作为两个独立SqueezeNet深度网络的输入源,并对两个网络进行独立训练;最后,将得到的两个模型作为两个通道连接,识别结果利用概率加权算法进行融合。应用提出的改进型双通道算法对15种中药材粉末显微导管特征图像进行识别,正确识别率达到90. 33%。该方法具有较高的正确识别率和理想的识别效果。 展开更多
关键词 中药材粉末显微特征图像识别 显微结构特征 卷积神经网络 SqueezeNet 细粒度特征 概率加权融合
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基于深度学习的小样本中药材粉末显微图像识别 被引量：9
2
作者 王一丁 郝晨宇 +2 位作者 李耀利 蔡少青 袁媛 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1301-1308,共8页
针对中药材种类繁多、数据量稀少以及难以对其导管进行分类的问题,提出一种基于多通道颜色空间与注意力机制模型的卷积神经网络改进方法。首先,采用多通道颜色空间将RGB颜色空间与其他颜色空间合并为6通道作为网络输入,使网络学习亮度... 针对中药材种类繁多、数据量稀少以及难以对其导管进行分类的问题,提出一种基于多通道颜色空间与注意力机制模型的卷积神经网络改进方法。首先,采用多通道颜色空间将RGB颜色空间与其他颜色空间合并为6通道作为网络输入,使网络学习亮度、色调和饱和度等特征信息,弥补数据量的不足;其次,在网络中加入注意力机制模型,其中通道注意力模型将两个池化层紧密连接到一起,空间注意力模型将多尺度空洞卷积结合到一起,使网络将注意力聚焦于小样本中关键的特征信息。实验结果表明,针对34种中药材样本的8774张导管图像,采用多通道颜色空间和注意力机制模型的方法,与原始ResNet网络相比,准确率分别提升了1.8个百分点和3.1个百分点,将二者结合后准确率提升了4.1个百分点,说明所提方法对小样本分类的准确率有着大幅度的提升。 展开更多
关键词 小样本数据 注意力机制 颜色空间 卷积神经网络 中药材粉末
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“太白七药”植物群的X射线衍射Fourier指纹图谱鉴别研究 被引量：6
3
作者 龚宁波 王树春 +3 位作者 张丽 吴云山 张登科 吕扬 《北京中医药大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第10期713-716,共4页
目的应用X射线衍射Fourier指纹图谱法,鉴定陕西独特药用植物群———“太白七药”。方法采用粉末X射线衍射Fourier指纹图谱鉴定法,对陕西独特药用植物群中12个“太白七药”中药材的样品进行实验、分析。结果获得了“太白七药”中的荞麦... 目的应用X射线衍射Fourier指纹图谱法,鉴定陕西独特药用植物群———“太白七药”。方法采用粉末X射线衍射Fourier指纹图谱鉴定法,对陕西独特药用植物群中12个“太白七药”中药材的样品进行实验、分析。结果获得了“太白七药”中的荞麦七、桃儿七、朱砂七、凤尾七、红毛七、纽子七、铁牛七、羊角七、盘龙七、葫芦七、蝎子七、灯台七共12种药材的X射线衍射Fourier指纹图谱。结论粉末X射线衍射Fourier指纹图谱鉴定法可用于“太白七药”植物群中药材的鉴别。 展开更多
关键词 中药材鉴定 X射线衍射FOURIER指纹图谱 太白七药
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基于改进动态ReLU和注意力机制模型的中药材粉末显微图像识别研究 被引量：6
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作者 王一丁 姚毅 +2 位作者 李耀利 蔡少青 袁媛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第9期2861-2865,2870,共6页
中药材粉末显微特征图像数据量少、样本类别分布不均衡、类间差异小,传统的图像识别方法分类效果不佳。针对以上问题提出一种基于动态ReLU和注意力机制模型的深度卷积神经网络改进方法。首先,采用对小样本数据分类效果明显的Xception作... 中药材粉末显微特征图像数据量少、样本类别分布不均衡、类间差异小,传统的图像识别方法分类效果不佳。针对以上问题提出一种基于动态ReLU和注意力机制模型的深度卷积神经网络改进方法。首先,采用对小样本数据分类效果明显的Xception作为基础网络;其次,将网络中的静态ReLU激活函数替换为改进的动态ReLU函数,让每个样本具有自己独特的ReLU参数;最后,在网络中嵌入改进的SE模块,使网络能够更好地自动学习到每个特征通道的重要程度。以上方法可以使网络更加注重于图像中的细节信息,能很好地解决样本类别分布不均衡、类间差异小的问题。实验结果表明,对56种中药材粉末导管图像进行分类识别,其准确率提升了约1.5%,达到93.8%,证明了所提研究方法相比于其他图像分类方法具有一定的优越性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 中药材粉末显微特征图像识别 深度学习 动态ReLU函数 SE模块
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改进EfficientNet的表皮细胞图像识别研究 被引量：4
5
作者 王一丁 姚毅 +2 位作者 李耀利 蔡少青 袁媛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期200-208,共9页
中药材粉末显微图像数据量少,而且在不同产地、不同采集环境下的特征形态具有一定的差异,传统的图像分类方法跨库识别效果不佳。针对以上问题提出一种基于多通道融合和SPP结构的深度卷积神经网络改进方法。采用Canny边缘检测和局部二值... 中药材粉末显微图像数据量少,而且在不同产地、不同采集环境下的特征形态具有一定的差异,传统的图像分类方法跨库识别效果不佳。针对以上问题提出一种基于多通道融合和SPP结构的深度卷积神经网络改进方法。采用Canny边缘检测和局部二值模式的特征图与原图合并形成五通道的图像送入网络,扩充网络输入端的数据宽度;将改进的SPP模块嵌入到EfficientNet网络中,增加网络的深度。以上方法可以使网络更加注重图像的深层纹理信息,从而不受采集环境等的影响,很好地解决跨库识别问题。实验结果表明,对26种中药材粉末表皮细胞显微图像的两个不同批次数据,采用1库作为训练集,2库作为测试集,其准确率提升了2.7个百分点,达到81.5%,证明了所提研究方法对于跨库中药材显微图像分类任务具有一定的优势。 展开更多
关键词 卷积神经网络 中药材粉末显微特征图像识别 多通道融合 跨数据库 深度学习
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