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基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述 被引量：145
1
作者 罗建豪 吴建鑫 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1306-1318,共13页
细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题,其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟.由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息.近年来,随着深度学习的发展,深... 细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题,其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟.由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息.近年来,随着深度学习的发展,深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇.大量基于深度卷积特征算法的提出,促进了该领域的快速发展.本文首先从该问题的定义以及研究意义出发,介绍了细粒度图像分类算法的发展现状.之后,从强监督与弱监督两个角度对比分析了不同算法之间的差异,并比较了这些算法在常用数据集上的性能表现.最后,我们对这些算法进行了总结,并讨论了该领域未来可能的研究方向及其面临的挑战. 展开更多
关键词 细粒度图像分类 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉
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基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析 被引量：135
2
作者 梁斌 刘全 +2 位作者 徐进 周倩 章鹏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1724-1735,共12页
特定目标情感分析作为情感分析一个重要的子任务,近年来得到越来越多研究人员的关注.针对在特定目标情感分析中,将注意力机制和LSTM等序列性输入网络相结合的网络模型训练时间长、且无法对文本进行平行化输入等问题,提出一种基于多注意... 特定目标情感分析作为情感分析一个重要的子任务,近年来得到越来越多研究人员的关注.针对在特定目标情感分析中,将注意力机制和LSTM等序列性输入网络相结合的网络模型训练时间长、且无法对文本进行平行化输入等问题,提出一种基于多注意力卷积神经网络(multi-attention convolution neural networks,MATT-CNN)的特定目标情感分析方法.相比基于注意力机制的LSTM网络,该方法可以接收平行化输入的文本信息,大大降低了网络模型的训练时间.同时,该方法通过结合多种注意力机制有效弥补了仅仅依赖内容层面注意力机制的不足,使模型在不需要例如依存句法分析等外部知识的情况下,获取更深层次的情感特征信息,有效识别不同目标的情感极性.最后在SemEval2014数据集和汽车领域数据集(automotive-domain data,ADD)进行实验,取得了比普通卷积神经网络、基于单注意力机制的卷积神经网络和基于注意力机制的LSTM网络更好的效果. 展开更多
关键词 注意力机制 卷积神经网络 特定目标情感分析 深度学习 自然语言处理
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基于深度学习的行人重识别研究进展 被引量：118
3
作者 罗浩 姜伟 +1 位作者 范星 张思朋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2032-2049,共18页
行人重识别是计算机视觉领域近年来非常热的一个研究课题,可以被视为图像检索的一个子问题,其目标是给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像.传统的方法依赖手工特征,不能适应数据量很大的复杂环境.近年来随着深度学习的发展,大... 行人重识别是计算机视觉领域近年来非常热的一个研究课题,可以被视为图像检索的一个子问题,其目标是给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像.传统的方法依赖手工特征,不能适应数据量很大的复杂环境.近年来随着深度学习的发展,大量基于深度学习的行人重识别方法被提出.本文先简单介绍了该问题的定义及传统方法的局限,并列举了一些适用于深度学习方法的行人重识别数据集.此外我们详细地总结了一些比较典型的基于深度学习的行人重识别方法,并比较了部分算法在Market1501数据集上的性能表现.最后我们对该问题未来的研究方向做了一个展望. 展开更多
关键词 行人重识别 深度学习 计算机视觉 卷积神经网络
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目标检测算法研究综述 被引量：111
4
作者 方路平 何杭江 周国民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第13期11-18,33,共9页
目标检测是计算机视觉中一个重要问题,在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来,随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标检测算法的发展与现状,并作... 目标检测是计算机视觉中一个重要问题,在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来,随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标检测算法的发展与现状,并作出展望:总结了传统算法与引入深度学习的目标检测算法的发展、改进与不足,并就此做出对比;最后讨论了基于深度学习的目标检测算法所存在的困难与挑战,并就可能的发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 计算机视觉 卷积神经网络 目标分类检测
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基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析 被引量：95
5
作者 刘龙飞 杨亮 +1 位作者 张绍武 林鸿飞 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期159-165,共7页
微博情感倾向性分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。由于微博噪声大、新词多、缩写频繁、有自己的固定搭配、上下文信息有限等原因,微博情感倾向性分析是一项有挑战性的工作。该文主要探讨利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析... 微博情感倾向性分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。由于微博噪声大、新词多、缩写频繁、有自己的固定搭配、上下文信息有限等原因,微博情感倾向性分析是一项有挑战性的工作。该文主要探讨利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析的可行性,分别将字级别词向量和词级别词向量作为原始特征,采用卷积神经网络来发现任务中的特征,在COAE2014任务4的语料上进行了实验。实验结果表明,利用字级别词向量及词级别词向量的卷积神经网络分别取得了95.42%的准确率和94.65%的准确率。由此可见对于中文微博语料而言,利用卷积神经网络进行微博情感倾向性分析是有效的,且使用字级别的词向量作为原始特征会好于使用词级别的词向量作为原始特征。 展开更多
关键词 深度学习 情感倾向性分析 卷积神经网络 词向量
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基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别方法 被引量：95
6
作者 赵凯旋 何东健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期181-187,共7页
视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有... 视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有效识别,提出用视频分析方法提取奶牛躯干图像,用卷积神经网络准确识别奶牛个体的方法。该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频,用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓,并对其二值图像进行分段跨度分析,定位奶牛躯干区域,通过二值图像比对跟踪奶牛躯干目标,得到每帧图像中奶牛躯干区域图像。通过理论分析和试验验证,确定了卷积神经网络的结构和参数,并将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为48×48大小的矩阵,作为网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频,随机选取训练数据60 000帧和测试数据21 730帧。结果表明,在训练次数为10次时,代价函数收敛至0.0060,视频段样本的识别率为93.33%,单帧图像样本的识别率为90.55%。该方法可实现养殖场中奶牛个体无接触精确识别,具有适用性强、成本低的特点。 展开更多
关键词 图像技术 算法 识别 卷积神经网络 深度学习 视频分析 奶牛 目标检测
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卷积神经网络研究综述 被引量：82
7
作者 李炳臻 刘克 +1 位作者 顾佼佼 姜文志 《计算机时代》 2021年第4期8-12,17,共6页
回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上,重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等,对他们所用到的技术进行剖析,归纳、总结、分析其优缺点,并指出卷积神经网络未来... 回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上,重点介绍了有代表性的AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等,对他们所用到的技术进行剖析,归纳、总结、分析其优缺点,并指出卷积神经网络未来的研究方向。 展开更多
关键词 卷积神经网络 AlexNet VGGNet GoogLeNet ResNet
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深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展 被引量：79
8
作者 王科俊 赵彦东 邢向磊 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期55-69,共15页
首先阐述了汽车界对无人驾驶的定义,然后详细分析了国内外无人驾驶汽车的发展历史以及各车企和互联网公司的研究现状。通过详细分析无人驾驶汽车工作原理、体系架构设计以及具体实现方法,简单说明了目前无人驾驶汽车遇到的关键问题和难... 首先阐述了汽车界对无人驾驶的定义,然后详细分析了国内外无人驾驶汽车的发展历史以及各车企和互联网公司的研究现状。通过详细分析无人驾驶汽车工作原理、体系架构设计以及具体实现方法,简单说明了目前无人驾驶汽车遇到的关键问题和难题,同时重点描述了目前深度学习在图像处理方面的突破性进展以及在无人驾驶汽车领域的应用实践,最后对无人驾驶的未来发展做了展望。 展开更多
关键词 无人驾驶 图像处理 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉
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随机梯度下降算法研究进展 被引量：71
9
作者 史加荣 王丹 +1 位作者 尚凡华 张鹤于 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2103-2119,共17页
在机器学习领域中,梯度下降算法是求解最优化问题最重要、最基础的方法.随着数据规模的不断扩大,传统的梯度下降算法已不能有效地解决大规模机器学习问题.随机梯度下降算法在迭代过程中随机选择一个或几个样本的梯度来替代总体梯度,以... 在机器学习领域中,梯度下降算法是求解最优化问题最重要、最基础的方法.随着数据规模的不断扩大,传统的梯度下降算法已不能有效地解决大规模机器学习问题.随机梯度下降算法在迭代过程中随机选择一个或几个样本的梯度来替代总体梯度,以达到降低计算复杂度的目的.近年来,随机梯度下降算法已成为机器学习特别是深度学习研究的焦点.随着对搜索方向和步长的不断探索,涌现出随机梯度下降算法的众多改进版本,本文对这些算法的主要研究进展进行了综述.将随机梯度下降算法的改进策略大致分为动量、方差缩减、增量梯度和自适应学习率等四种.其中,前三种主要是校正梯度或搜索方向,第四种对参数变量的不同分量自适应地设计步长.着重介绍了各种策略下随机梯度下降算法的核心思想、原理,探讨了不同算法之间的区别与联系.将主要的随机梯度下降算法应用到逻辑回归和深度卷积神经网络等机器学习任务中,并定量地比较了这些算法的实际性能.文末总结了本文的主要研究工作,并展望了随机梯度下降算法的未来发展方向. 展开更多
关键词 随机梯度下降算法 机器学习 深度学习 梯度下降算法 大规模学习 逻辑回归 卷积神经网络
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基于卷积神经网络的连续语音识别 被引量：70
10
作者 张晴晴 刘勇 +1 位作者 潘接林 颜永红 《工程科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期1212-1217,共6页
在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别... 在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强. 展开更多
关键词 卷积神经网络 连续语音识别 权值共享 聚合 泛化性
原文传递
深度学习原理及应用综述 被引量：67
11
作者 付文博 孙涛 +2 位作者 梁藉 闫宝伟 范福新 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期11-15,40,共6页
深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及Caffe,TensorFlow,Torch等6种主流深度框架;论述了深度学... 深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及Caffe,TensorFlow,Torch等6种主流深度框架;论述了深度学习在图像、语音、视频、文本、数据分析方面的应用情况,分析了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展趋势,为初学者提供了较全面的方法指导与文献索引支持。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 卷积神经网络 受限玻尔兹曼机 自动编码器 框架 应用
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基于深度学习的目标检测框架进展研究 被引量：67
12
作者 寇大磊 权冀川 张仲伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第11期25-34,共10页
在R-CNN框架提出后,基于深度学习的目标检测框架逐渐成为主流,可分为基于候选窗口和基于回归两类。近两年来,在Faster R-CNN、YOLO、SSD等经典的基于深度学习目标检测框架的基础上,出现了大量的优秀框架。根据优化方法对近几年提出的框... 在R-CNN框架提出后,基于深度学习的目标检测框架逐渐成为主流,可分为基于候选窗口和基于回归两类。近两年来,在Faster R-CNN、YOLO、SSD等经典的基于深度学习目标检测框架的基础上,出现了大量的优秀框架。根据优化方法对近几年提出的框架进行了梳理和总结。在PASCAL_VOC和MS COCO等主流测试集上对目标检测方法的性能及优缺点进行了对比分析。讨论了目标检测领域当前面临的困难与挑战,对可能的发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 卷积神经网络 计算机视觉
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基于深度学习卷积神经网络的地震数据随机噪声去除 被引量：63
13
作者 韩卫雪 周亚同 池越 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期862-869,877,共9页
为了有效去除地震数据随机噪声,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的地震数据随机噪声去除算法。算法的关键在于构建一个适用于地震数据去噪的CNN,包含输入层、卷积层、激活层、输出层等。该CNN以含噪地震数据作为输入层,由多个卷积层提... 为了有效去除地震数据随机噪声,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的地震数据随机噪声去除算法。算法的关键在于构建一个适用于地震数据去噪的CNN,包含输入层、卷积层、激活层、输出层等。该CNN以含噪地震数据作为输入层,由多个卷积层提取并处理地震数据,激活层采用修正线性单元(ReLU)获取地震数据波动特征,再借助归一化层加速网络训练收敛速度。CNN通过残差学习获得随机噪声并由网络输出层输出。分别采用小波变换、双树复小波变换、曲波变换以及CNN对实际叠前海上地震数据、叠后陆地数据及复杂陆地叠后数据进行去噪,实验结果表明,CNN能有效去除随机噪声,且与常规去噪算法相比具有更强的去噪能力,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 地震数据 随机噪声 去噪
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基于卷积神经网络的异步电机故障诊断 被引量：61
14
作者 王丽华 谢阳阳 +2 位作者 周子贤 张永宏 赵晓平 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1208-1215,共8页
由于电机内部结构的复杂性,使得其故障特征与故障类型之间存在较强的非线性关系;目前用于异步电机故障诊断的方法都是人工手动提取特征,这需要大量的先验知识、丰富的信号处理理论和实际经验作为支撑,诊断效率不高;同时用于模式识别时... 由于电机内部结构的复杂性,使得其故障特征与故障类型之间存在较强的非线性关系;目前用于异步电机故障诊断的方法都是人工手动提取特征,这需要大量的先验知识、丰富的信号处理理论和实际经验作为支撑,诊断效率不高;同时用于模式识别时的样本量过少,会导致网络过拟合等问题。针对以上问题,提出了基于短时傅里叶变换(short-time fourier transform,简称STFT)和卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)的电机故障诊断方法。该方法以单一振动信号为监测信号,使用STFT将故障信号转换成时频谱图,构建大量不同故障样本,以确保样本多样性,提高网络鲁棒性。将预处理后的样本作为CNN的输入,有监督地调整网络参数,以实现准确的电机故障诊断。将所提出的STFT+CNN算法分别与传统的电机故障诊断方法及堆叠降噪自编码进行比较分析。试验结果表明,该方法能够更有效地进行电机故障诊断。 展开更多
关键词 电机 振动信号 短时傅里叶变换 卷积神经网络
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深层卷积神经网络的目标检测算法综述 被引量：60
15
作者 张泽苗 霍欢 赵逢禹 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1825-1831,共7页
随着深度学习的发展,卷积神经网络在目标检测中取得了一系列研究成果.相比基于人工特征构造的传统的目标检测算法,基于深层卷积神经网络的算法具有特征自动提取,泛化能力强的优点,有较好的鲁棒性.本文首先介绍了卷积神经网络在目标检测... 随着深度学习的发展,卷积神经网络在目标检测中取得了一系列研究成果.相比基于人工特征构造的传统的目标检测算法,基于深层卷积神经网络的算法具有特征自动提取,泛化能力强的优点,有较好的鲁棒性.本文首先介绍了卷积神经网络在目标检测基础任务图像分类上的进展,然后按照目标检测算法评价指标、算法框架以及公共数据集三个方面重点分析和比较近年来基于深度学习模型的目标检测算法的研究情况,最后对目标检测算法未来的发展进行展望. 展开更多
关键词 图像分类 深度学习 卷积神经网络 目标检测
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航拍绝缘子卷积神经网络检测及自爆识别研究 被引量：59
16
作者 陈庆 闫斌 +1 位作者 叶润 周小佳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期942-953,共12页
无人机巡检通过搭载的高清相机和图传设备可获取大量详实的巡检影像。绝缘子是输电线路中极其重要且用量庞大的部件,在图像视频中快速准确地检测出绝缘子可为无人机贴近铁塔和输电线路进行细节巡视的测距和避障飞行提供可靠的依据;同时... 无人机巡检通过搭载的高清相机和图传设备可获取大量详实的巡检影像。绝缘子是输电线路中极其重要且用量庞大的部件,在图像视频中快速准确地检测出绝缘子可为无人机贴近铁塔和输电线路进行细节巡视的测距和避障飞行提供可靠的依据;同时绝缘子为故障多发元件严重威胁电网的安全,需充分利计算机技术对其进行故障诊断。通过搭建卷积神经网络,在由5个卷积池化模块和2个全连接模块组成的经典架构的基础上,对网络进行改进,实现在复杂航拍背景中绝缘子检测。同时在训练的网络模型中抽取绝缘子的特征融入自组织特征映射网络中实现显著性检测,结合超像素分割和轮廓检测等图像处理方法对绝缘子进行数学建模,提出一种针对绝缘子自爆故障的识别算法,取代人工分析,降低由人为经验判断可能造成的误差。经测试,复杂航拍背景下的绝缘子检测精度达90%以上,自爆识别准确率达到85%以上,均满足工程需求,有效提升巡检的效率和智能化水平。 展开更多
关键词 卷积神经网络 绝缘子 自爆 检测 识别
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基于YOLOv2的无人机航拍图像定位研究 被引量：58
17
作者 魏湧明 全吉成 侯宇青阳 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2017年第11期95-104,共10页
为了保证定位的速度和准确率,采用2016年在目标检测领域取得最佳检测效果的YOLO v2网络制作了以明显特征的地物作为目标区域的目标检测数据集。通过目标框维度聚类、分类网络预训练、多尺度检测训练及更改候选框的筛选规则等方法改进YOL... 为了保证定位的速度和准确率,采用2016年在目标检测领域取得最佳检测效果的YOLO v2网络制作了以明显特征的地物作为目标区域的目标检测数据集。通过目标框维度聚类、分类网络预训练、多尺度检测训练及更改候选框的筛选规则等方法改进YOLO v2网络,使其更好地适应定位任务。能够将无人机实时获取的航拍图像定位到目标区域,并通过投影关系进行坐标转换得到无人机的经纬度。结果表明:该方法效果较为理想,在航拍图像的目标区域检测任务中检测网络的平均准确率提高到79.5%;在包含目标区域的航拍图像中,经模拟飞行的仿真实验验证,其网络定位准确率大于84%。 展开更多
关键词 图像处理 卷积神经网络 YOLO V2 目标检测 图像定位
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深度学习理论及其在电机故障诊断中的研究现状与展望 被引量：50
18
作者 丁石川 厉雪衣 +2 位作者 杭俊 王尹江 王群京 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期172-188,共17页
电机已经被广泛应用到人们生产生活的各个领域中,电机的故障不但会对电机本身会造成损害,甚至会引发经济损失、人员伤亡等各种问题。因此,将及时且高效的故障诊断技术应用于电机有着重要意义。相比较传统故障诊断技术而言,深度学习因其... 电机已经被广泛应用到人们生产生活的各个领域中,电机的故障不但会对电机本身会造成损害,甚至会引发经济损失、人员伤亡等各种问题。因此,将及时且高效的故障诊断技术应用于电机有着重要意义。相比较传统故障诊断技术而言,深度学习因其更强大更复杂的数据表达能力,已被应用于电机故障诊断领域,并取得了一定的研究成果。因此,介绍了深度置信网络(DBN)、自编码网络(AE)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)这四类经典的深度学习模型,并总结了这四类模型在电机故障诊断中的应用。最后对深度学习在电机故障诊断领域中所面临的问题和挑战进行了总结和展望。 展开更多
关键词 电机 故障诊断 深度学习 深度置信网络 自编码网络 卷积神经网络 循环神经网络
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采用U-Net卷积网络的桥梁裂缝检测方法 被引量：50
19
作者 朱苏雅 杜建超 +1 位作者 李云松 汪小鹏 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期35-42,共8页
针对传统的桥梁裂缝检测准确性不高、丢失细节信息、宽度信息获取困难等问题,提出一种采用U-Net卷积网络的像素级、小样本的裂缝检测方法。该方法使用多层卷积自动提取裂缝特征,并利用浅层网络与深层网络叠加的方法实现裂缝局部特征与... 针对传统的桥梁裂缝检测准确性不高、丢失细节信息、宽度信息获取困难等问题,提出一种采用U-Net卷积网络的像素级、小样本的裂缝检测方法。该方法使用多层卷积自动提取裂缝特征,并利用浅层网络与深层网络叠加的方法实现裂缝局部特征与抽象特征的融合,从而保留裂缝细节特征,使得检测准确性大大提升。对检测结果中出现的背景杂波和伪裂缝,采用阈值法和改进的迪杰斯特拉连接算法来实现裂缝的精细提取。最后,采用八方向搜索法实现裂缝宽度的精确测量。实验证明,所提方法能准确、完整地对桥梁裂缝进行提取,宽度测量准确,可以满足应用需求。 展开更多
关键词 图像处理 桥梁裂缝检测 卷积神经网络 U-Net网络
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一种用于人脸表情识别的卷积神经网络 被引量：49
20
作者 卢官明 何嘉利 +1 位作者 闫静杰 李海波 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2016年第1期16-22,共7页
为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程,文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络(CNN)。首先,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后,采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维... 为了避免传统的表情识别中复杂的显式特征提取过程,文中提出了一种用于人脸表情识别的卷积神经网络(CNN)。首先,对人脸表情图像进行归一化预处理,并使用可训练的卷积核提取隐式的特征。然后,采用最大池化方法对提取的隐式特征进行降维处理。最后,采用Softmax分类器对测试样本图像的表情进行分类识别。使用图形处理器(GPU)在CK+人脸表情数据库上进行了实验,结果表明了CNN用于人脸表情识别的性能和泛化能力。 展开更多
关键词 人脸表情识别 卷积神经网络 深度学习 图形处理器 特征提取
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