一种迁移学习和可变形卷积深度学习的蝴蝶检测算法

针对自然生态蝴蝶多种特征检测的实际需求,以及生态环境下蝴蝶检测效率低、精度差问题,本文提出了一种基于迁移学习和可变形卷积深度神经网络的蝴蝶检测算法(Transfer learning and deformable convolution deep learning network,TDDNET).该算法首先使用可变形卷积模型重建ResNet-101卷积层,强化特征提取网络对蝴蝶特征的学习,并以此结合区域建议网络(Region proposal network, RPN)构建二分类蝴蝶检测网络,以下简称DNET-base;然后在DNET-base的模型上,构建RPN网络来指导可变形的敏感位置兴趣区域池化层,以便获得多尺度目标的评分特征图和更准确的位置,再由弱化非极大值抑制(Soft non-maximum suppression, Soft-NMS)精准分类形成TDDNET模型.随后通过模型迁移,将DNET-base训练参数迁移至TDDNET,有效降低数据分布不均造成的训练困难与检测性能差的影响,再由Fine-tuning方式快速训练TDDNET多分类网络,最终实现了对蝴蝶的精确检测.所提算法在854张蝴蝶测试集上对蝴蝶检测结果的mAP0.5为0.9414、mAP0.7为0.9235、检出率DR为0.9082以及分类准确率ACC为0.9370,均高于在同等硬件配置环境下的对比算法.对比实验表明,所提算法对生态照蝴蝶可实现较高精度的检测.

基于PCA和WPSVM的航天器电特性识别方法

针对航天器电特性监测系统识别过程中存在测试数据量大、特征维数高、样本少、计算速度慢和识别率低等问题,提出基于主成分分析(PCA)的特征提取和加权近似支持向量机(WPSVM)的在线故障诊断方法.实现了对信号故障特征的主成分分析、选择和提取,并对高维特征数据实现了降维,提高了航天器电特性在线故障诊断的准确性和速度.针对PCA中的结果选取问题,提出运用数据贡献度阈值进行数据截取的方法,有效地保证了数据的有效性与一致性.结果表明:该方法充分利用了航天器电特性监测系统的有用数据特征,有效提高了识别的精度,且计算时间较短,效率较高.

面向低维点集配准的高效最近邻搜索法

为提高点集配准效率,设计一种适用于二维/三维点集的高效最近邻搜索法.该方法根据由模型点集的各维方差所选定的维度信息,排序模型点集中的点.借助二分查找法,将数据点集中的每个点插入至排序后的模型点集中,并利用左边第一个点确定搜索范围的上确界.当在确定范围内搜索最近邻时,可根据当前结果进一步减小待搜索范围,以便快速获得各点的最近邻.最后进行的复杂度分析和实验结果对比均验证文中方法的有效性.

采用超复数小波生成对抗网络的活体人脸检测算法

为了提升人脸识别系统判别图像真实性的能力,针对较难检测到未知的活体人脸攻击问题,提出了一种采用超复数小波生成对抗网络的活体人脸检测算法。采用4个不同类型的数据集,随机选择3个作为训练集,另一个作为测试集,形成训练时未知的活体人脸。训练集视为3个源域,输入到超复数小波生成对抗网络中,使一个特征生成器与3个判别器进行对抗,当特征生成器成功欺骗过3个判别器时,形成具有3个源域共享且区别于3个源域的特征空间,能够检测到不同于源域的人脸特征。在判别器上设置了域间和域内的三元组约束函数,以此提高判别器的性能,将超复数小波的细节子带图与卷积网络联合,学习图像多个方向的细节纹理特征,用来提升判别器鉴定活性人脸特征的能力。由于真假人脸的远程光电体积描记术和深度图都具有较大的差异,所以将其嵌入到特征空间中,增强生成特征空间检测人脸特征的泛化性能,形成通用的特征空间。在该特征空间中使用测试集进行判别分类,得到真假人脸识别结果。实验结果表明,在CASIA-FASD、Replay-Attack和NUAA数据集上,所提算法的接受者操作特性曲线下的面积分别为84.65%、86.06%、91.21%,半错误率分别为24.05%、21.05%、15.01%,均高于对比算法的结果。

面向地图点集的多尺度层级ICP算法

地图点集具有点数多、结构复杂等特点,通常对其配准耗时严重,难以满足自主驾驶等情况下的实时性要求。利用多尺度层级化思想,提出一种多尺度层级ICP算法MSICP(Multi-scale Iterative Closest Points),提高了配准速度和精度。所提算法先对待配准图像点集进行稀疏化,随后将稀疏点集配准后的转换矩阵作为原稠密点集配准的转换矩阵初始值,最终实现对原始图像点集的ICP快速精确配准。实验结果表明,所提算法的配准速度及精度优于其他ICP算法,具有一定的实用价值。

基于局部仿射配准的鲁棒非刚体配准算法

针对传统点集非刚体配准算法对复杂局部形变数据配准精度低,收敛速度慢等问题,该文提出一种基于局部仿射配准的鲁棒非刚体配准算法。该算法采用分层迭代的方式由粗到精地完成点集的非刚体配准。在每层迭代中,首先对子形状点集集合和子目标点集集合进行分块处理并更新分块后每一类子点集的形状控制点。然后利用控制点引导仿射迭代最近点(ICP)算法求解对应子点集间的局部仿射变换。接着利用上一步求解的局部仿射变换,更新子形状点集集合及其形状控制点集合。直到配准误差收敛时,循环结束并输出更新后的形状点集。实验结果表明,所提算法与传统点集非刚体算法相比具有更强的精确性和收敛性。

基于深度学习的医学影像配准综述

图像配准是医学影像处理与智能分析领域中的重要环节和关键技术.传统的图像配准算法由于复杂性较高、计算代价较大等问题,无法实现配准的实时性要求.随着深度学习方法的发展,基于学习的图像配准方法也取得显著效果.文中系统总结基于深度学习的医学图像配准方法.具体地,将方法归为3类:监督学习,无监督学习和对偶监督/弱监督学习.在此基础上,分析和讨论各自优缺点.进一步,着重讨论近年来提出的正则化方法,特别是基于微分同胚表示的正则和基于多尺度的正则.最后,根据当前医学图像配准方法的发展趋势,展望基于深度学习的医学图像配准方法.

新形势下经济改革新问题及政策探讨

经过长期摸索与发展,我国经济体制改革已经进入了一个比较完备的时期。但是近些年来国际国内经济环境的变化,导致我国经济体制改革的政策出现了一系列调整,我们要了解政府的新举措,认清方向。本文主要分析了新形势下经济改革后出现的一些问题以及相应的对策建议。

MRTP:时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法

针对行为识别中时空信息分布不均衡以及对长时间跨度信息表征获取难的问题,提出了一种时间-动作感知的多尺度时间序列实时行为识别方法MRTP。以RGB视频为输入,使用两个并行的感知路径在不同的时间分辨率上对视频进行空间特征与动作特征提取。在空间路径中,使用基于特征差分的动作感知寻找并加强通道动作特征表征;在动作路径中,基于动作感知的权重对通道进行筛选,并加入通道注意力和时间注意力加强关键特征;在两个路径提取出特征后,对特征进行融合,融合后的特征通过激活函数映射出样本在各个类别的得分,取得分最高的类别为最终识别结果。实验结果表明:所提方法在UCF101数据集上达到了95.6%的准确率,优于未使用时间注意力的方法;在AVA2.2数据集上的平均精度达到了28%,优于未使用动作感知和时间注意力的方法。与目前主流的基于光流法的双流网络、以Slowfast为代表的3D卷积网络、Transformer等方法进行了准确率、参数量、处理速度对比,结果表明所提方法具有更良好的识别效果和鲁棒性。

基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法

针对含有噪声和外点的三维点云刚体配准问题,由于迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法的配准精度较低,为此,该文提出了一种基于改进ICP算法的三维点云刚体配准方法。考虑到伪Huber损失函数对噪声和外点不敏感、鲁棒性强,首先,建立了基于伪Huber损失函数的三维点云刚体配准模型。其次,利用RGB-D点云数据中颜色信息辅助建立点云对应关系,以提高改进ICP算法中对应点匹配的准确性。最后,结合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和Levenberg-Marquardt(LM)的优化算法对三维点云刚体配准模型进行优化求解。实验结果表明,该文所提三维点云刚体配准方法的配准精度高,能够有效抑制噪声和外点对配准精度的影响。

多卷积神经网络模型融合的皮肤病识别方法

针对皮肤病中基底细胞癌与脂溢性角化病的临床特征非常相似、不易区分的问题,提出了一种面向皮肤病识别的多卷积神经网络(CNN)模型融合方法。使用迁移学习方法训练ResNet、Xception、DensNet共3个CNN模型,获得每个模型的最佳识别结果。在此基础上,利用传统融合方法、投票法和均方误差作为损失函数来融合多模型的识别结果,从而提高皮肤病的识别精度。为了有效克服皮肤病识别中噪声的影响以提高模型的精度和泛化能力,提出将最大相关熵准则(MCC)作为多CNN模型融合的目标函数,并使用梯度上升法学习不同模型对最终结果的贡献权重,从而建立基于MCC的多CNN融合模型。在基底细胞癌和脂溢性角化病数据集上的实验结果表明:相比于多个单模型的预测结果,提出的使用模型融合的方法取得了更高的识别准确率;相比于传统模型融合方法,提出的基于MCC的多CNN融合识别模型可以较好地克服噪声并具有较强的泛化能力,识别准确率达到了97.07%,超过了CNN单模型和传统的多模型融合方法。

采用仿射迭代最近点的晶圆分割方法

针对依赖硬件设施的晶圆分割方法存在生产成本高、工艺复杂且分割效果不稳定的问题,提出以仿射迭代最近点(ICP)算法为核心的基于图像形状配准思想的晶圆分割方法。该方法采用Canny算子提取图像边缘,建立晶圆模板图像与目标图像的特征点集;对目标图像的边缘图像进行基于Hough的直线检测,得到粗略的晶圆矩形边框信息;以矩形左上角的点坐标作为匹配搜索区域的初始值进行基于仿射ICP算法的精确配准,通过晶圆产品图像与模板图像的特征匹配,实现晶圆的快速、准确分割。理论分析及实验结果表明:该方法计算复杂度较低,单独样本分割时间约为0.9s,样本分割精度明显高于其他算法,满足自动化生产线的实时在线检测需求。

生成对抗映射网络下的图像多层感知去雾算法

雾霾常会影响获取图像的质量,单幅图像去雾是一个具有挑战性的不适定问题.针对传统的去雾方法存在去雾结果颜色失真、适用范围局限等问题,提出一种基于深度网络的去雾算法——生成对抗映射网络的多层感知去雾算法.在训练阶段中,利用生成对抗映射网络里判别网络与生成网络间对抗式训练机制,保证生成网络中参数的最优解;在测试还原过程中,先提取有雾图像中雾气相关特征,并利用训练得到的生成网络对提取特征进行多层感知映射,进而得到反映雾气深度信息的透视率,最终运用得到的透视率实现了图像去雾.实验结果表明,与同类算法相比,该算法能较好地还原出场景中目标的真实色彩,并抑制部分噪声,去雾效果明显.

一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法

针对大幅面高分辨率光学遥感图像目标检测尚存在着检测精度和效率低的问题,提出了一种高分辨率遥感图像视感知目标检测算法。该算法首先通过显著区域有选择性的引导获取场景中的子区域,将计算资源转移到可能包含目标的区域中,以降低计算复杂度;然后,利用基于单次检测器(YOLO)卷积神经网络目标检测模型获取预选目标;最后,提出目标语义关联抑制对获取的预选目标进行筛选得到有效目标,能够减少虚假目标的干扰,降低虚警率。所提算法在公开NWPU_VHR-10数据集上的平均检测精度为0.865,高于对比算法,在包含更多高分辨率的LUT_VHRVOC-2数据集上,比YOLO的检测效果更好。实验结果表明,所提算法提高了大幅面高分辨率遥感图像的目标检测精度。

“智能医疗及医学图像处理”专辑序言

随着数据量的增加、计算机内存和计算能力的提升,人工智能已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。人工智能历来与医学密不可分,神经生理和神经解剖学研究成果有力地推动了人工智能的进步和发展。当前,面对医疗资源分配不均,药物研制周期长、费用高,医务人员培养成本等现状,迫切需要将图像识别、深度学习等人工智能关键技术与数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗行业深度融合,从而满足人民群众日益增长的健康需求。

基于粒子滤波的部分对应点集刚体配准算法

为了解决部分对应点集之间的刚体配准问题,本文提出了一种基于粒子滤波的刚体配准算法.该方法将部分对应点集配准问题转化成相应的状态估计问题,通过采用基于配准误差驱动的运动模型及设计基于迭代最近点原理的观测模型,从而提出了基于粒子滤波的配准算法解决部分对应点集的刚体配准问题.实验结果验证了本文所提出算法的有效性.

军队基本建设费超支原因及对策

当前我军基本建设费超支现象严重，主要是由于项目经费计划安排不足，投资管控不严格以及财务人员管理不到位等原因造成的。加强军队基本建设费管理，避免基本建设费超支情况的发生，应强化预算管理，加强项目费用全程控制，并大力培养工程建设专业财务管理人才。

军队医院科技人员薪酬制度模式构建与选择

随着国家医疗卫生制度改革和军队体制编制调整,军队医院现行薪酬制度已经难以适应新形势下军队医院保留和吸引科技人员的要求,迫切需要探讨和设计新环境下军队医院科技人员薪酬制度新模式。为调动科技人员的积极性,保留和吸引人才,军队医院可构建激励型岗位绩效薪酬模式、年薪制模式、平衡计分卡薪酬模式和项目课题工资制模式四种新型薪酬制度。

单电子三势垒隧穿结I-V特性研究

在正统理论的基础上 ,提出了单电子三势垒隧穿结模型的主方程 ,并用线性方程组解法求出了其稳态解 .通过数值模拟 ,得到了该系统的I V特性曲线 .发现其有别于双势垒隧穿结的情况 ,在传统库仑台阶的平台处曲线存在波纹状结构 ,分析得出这是由于第二个库仑岛上的电子数变化对I V曲线的影响 .此外 ,研究了各物理参数对I V曲线的影响 ,发现三结系统可以降低对温度的要求 ,并应用Fermi能级处的能级间隔估算出出现库仑台阶现象的最高温度Tmax。

基于快速仿射模板匹配和改进仿射迭代最近点算法的人脸稳健精确仿射配准

提出了一种仅基于单个模板的人脸仿射配准方法。首先,为了克服人脸仿射变换而产生的局部形变,引入颜色特征来平衡模板人脸和目标人脸之间的颜色相似性和形状错配率,进而提出了一种基于颜色特征的人脸粗搜索算法。接着,采用人脸粗搜索算法得到的仿射变换作为初始约束,建立上步仿射约束下的人脸形状精确配准算法。在算法的每一步迭代中,利用前一步迭代得到的仿射变换,建立最近点的对应关系,并利用前步仿射约束下的目标函数求解新的仿射变换。本文算法成功解决了旋转、缩放和噪声干扰情况下人脸形状难以配准的问题。与传统人脸仿射配准算法相比,本文算法有效提高了人脸仿射配准的稳健性和精确性。