基于迁移学习的蔬菜图像识别方法

为解决蔬菜识别领域缺少带标签样本的问题,提出了一种基于迁移学习的图像识别方法.首先,将原始数据集利用数据增强扩大样本数据量后引入到大规模数据集上的预训练模型.针对迁移过程中高层特征的领域特定性导致的网络泛化性能差,通过加入两层自适应层参数初始化后重新训练得到基本模型;对该基本模型再利用参数冻结的迁移方式进一步调优参数,得到用于蔬菜图像识别的最终网络模型.实验表明,基于CaffeNet和ResNet10两个小型网络的迁移策略可以较好地处理小样本的蔬菜图像识别,训练得到的模型准确率分别为94.97%、96.69%.与其他迁移算法及传统的神经网络方法相比,该算法具有更高的识别性以及更强的鲁棒性.

基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测

针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。

基于层间处理的可伸缩视频感知加密算法

为了提高可伸缩视频感知加密的安全性,提出了一种层间预测过程和层内纹理信息的联合加密算法。在编码层间预测残差信息前,加密层间颜色映射过程中所采用的映射系数,导致解码出错和颜色失真。在增强层的层内同时加密非零量化变换系数的绝对值和符号,进一步扩大加密空间,提高安全性。实验结果表明该算法保留了格式兼容特性,相比于现有的加密算法具有更高的视觉安全性,适用于不同可伸缩特性,计算复杂度低,比特率几乎保持恒定。