深度宽残差网络注意力机制的人脸表情识别

针对自然状态下的人脸表情识别精度不高,易受噪声等因素的影响,提出了改进的深度宽残差网络并融合注意力机制的人脸表情识别方法。通过拓宽残差单元的通道数形成一种宽残差模块结构,有效减缓了网络层数过多造成梯度消失的问题;为提高网络对面部特征的表示能力,引入了压缩和自适应校正网络模块;为减缓模型过拟合的现象,改进了残差单元的顺序;通过改进的随机擦除方法对原始图像进行处理,进一步加强了模型的泛化能力。实验结果表明:模型在fer2013、ck+数据集和JAFFE数据集上的准确率分别为72.49%、99.29%和94.87%,与其他方法相比,所提模型在识别准确性上有较大提升,同时具有较好的鲁棒性。

基于深度可分离卷积和宽残差网络的医学影像超分辨率重建

为提高医学影像超分辨率的重建质量,提出了一种基于深度可分离卷积的宽残差超分辨率神经网络算法。首先,利用深度可分离卷积改进网络的残差块,扩宽残差块中卷积层的通道,将更多的特征信息传入了激活函数,使得网络中浅层低级图像特征更容易地传播到高层,提高了医学影像超分辨率的重建质量;然后,采用组归一化的方法训练网络,将卷积层的通道维度划分为组,在每个组内计算归一化的均值和方差,使得网络训练过程更快地收敛,解决了深度可分离卷积扩宽通道数导致网络训练难度增加的问题,同时网络表现出更好的性能。实验结果表明,对比传统的最近邻插值、双三次插值超分辨率算法,以及基于稀疏表达的超分辨率算法,所提算法重建出的医学影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真。对比基于卷积神经网络的超分辨率算法,基于宽残差超分辨率神经网络算法和生成对抗网络超分辨率算法,所提算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上有显著的提升。

融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类

提出了一种融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类的方法。实验选取Indian Pines和Pavia University为研究对象,结果表明,SE-Inception-Resnet-MSWideResnet(SEIR-MSWR)网络结构的总体分类精度为99.33%、99.52%,Kappa系数为0.98时,分类效果最优,相较于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、K最近邻法(K-NearestNeighbor,KNN),宽残差网络(Wide Resnet Network,WRN)以及InceptionV2-Resnet,总体分类精度分别提高了20.86%、20.09%、5.48%、3.39%、23.1%、16.89%、6.66%、2.58%,Kappa系数分别提高了0.18、0.17、0.06、0.04、0.22、0.17、0.07、0.03,均表现出良好的性能。该方法更好地提取了高光谱图像的本质特征,进而提高了高光谱图像地物的分类精度。

基于改进宽残差结构的接触网吊弦状态辨识分类网络

铁路接触网系统中吊弦的工作状态对机车运行至关重要。视频图像的接触网吊弦状态快速准确识别备受关注,因吊弦图像数据的特殊性导致现有网络模型识别精度较低。本文针对吊弦数据特征设计分类网络结构,提出适应接触网吊弦状态识别的VRNet分类网络。VRNet的核心为嵌入了注意力机制的宽残差结构,将此结构作为特征提取模块取代VGG-16中的一般卷积,改变其单一的平原结构。并使用Ghost机制替换宽残差结构中的普通卷积,大幅降低了模型的参数量和运算量。VRNet分类网络在吊弦故障分类实验中精度达到97%,优于其他分类网络,并在相关应用研究中表现出优良性能。

融合宽残差和长短时记忆网络的动态手势识别研究

针对现有的动态手势识别方法对长时间序列的时空特征难以精确匹配的问题,提出了一种基于宽残差和双向长短时记忆网络的时空特征一致手势识别方法。首先使用已经训练好的3D卷积神经网络从视频的空间和时间维度同步提取出短时特征,再经双向空间长短时记忆网络同步解析后形成长时空特征连接单元,并作为残差网络的输入。为了验证算法的有效性,使用Kinect传感器构建了一个全新的多模式手势数据集,在三个手势识别公开数据集SLVM、Montalbano和SKIG上的实验表明,提出的方法有很好的性能表现,识别精度超越了目前已公开的最佳识别率。

改进残差网络及时序气象卫星云图的台风等级分类研究

结合了传统残差网络在数据样本小环境下分支卷积层特征的浪费问题,且考虑台风云图时空关联性强、特征复杂因素,参考日本国立情报学研究所在西北太平洋上空通过数个气象卫星拍摄的8000多景高分辨率台风云图,编制了适应于残差神经网络的时序台风云图分类训练集和测试集。为满足数据集及台风特征,有效优化了原始残差网络的残差块,并得到了恒等映射残差块。经由增加卷积输出来促进分支通路更好的被利用,保留台风图像时序特性,提高网络性能。实验显示,W-ResNets模型在自建台风数据集上的训练精度达到99.60%,测试精度达到76.19%,相较于浅层卷积神经网络的测试精度高出8.48%,相比于使用传统的残差神经网络提高了2.87%,为进一步验证模型的泛化性能,采用MNIST通用数据集进行网络对比实验,宽残差网络得到98.786%的测试精度,优于传统残差网络。文中的W-ResNets预报模型可在小样本台风数据集推广使用。

基于双微麦克风阵列与WideResNet网络的语音命令词识别

为了提高噪声环境下语音识别的稳健性[1],提出宽残差深度神经网络的语音识别算法。该算法结合双微麦克风阵列系统、语音数据集为双微麦克风数据集,使用功率归一化倒谱系数作为特征参数输入到残差网络中进行训练。实验表明,与ResNet15模型、ResNet18模型相比,只有三个残差模块的宽残差网络在噪声环境下语音命令词的识别和内外部说话人检测任务中具有较高的准确度,均达到了95%以上。

基于双域学习的JPEG压缩图像去压缩效应算法

针对JPEG压缩图像存在的压缩伪影,提出了一种基于双域学习的JPEG压缩图像去压缩效应算法,以使压缩图像达到更好的视觉效果。该算法利用深度卷积神经网络,根据JPEG压缩图像的特点,分别在像素域和DCT变换域对压缩图像进行去噪,最后将双域的学习信息进行有效融合,以达到更好的去块效应效果。所提出的卷积神经网络使用宽激活残差块(Wide-activation Residual Block,WARB)作为结构单元,能在有效提升网络预测性能的同时,不引入更多的网络参数和计算量。实验结果表明,相比于目前先进的去压缩效应算法,所提出的JPEG压缩图像去压缩效应算法能在主客观上均获得更好的性能。

基于双流加权Gabor卷积网络融合的室内RGB-D图像语义分割

针对室内场景下光照变化、物体相互遮挡以及类别复杂等问题,提出了一种基于双流加权Gabor卷积网络融合的彩色-深度(RGB-D)图像语义分割方法。为了获得方向和尺度不变性特征,设计了一种加权Gabor方向滤波器用于构建深度卷积网络(DCN),提取对方向和尺度变化具有适应性的特征信息。为了构建轻量级特征提取网络,采用宽残差-加权Gabor卷积网络分别提取彩色和深度双流图像特征,并利用金字塔池化模块对提取的深度特征进行多尺度融合以丰富图像上下文信息。对所提语义分割方法在NYUDv2数据集上进行实验,分别设置不同的对比方法。结果表明所提方法具有合理性和有效性,并在分割效果上具有一定的竞争性。