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 边缘修正的多尺度卷积神经网络重建算法

程德强 蔡迎春 陈亮亮 宋玉龙

[摘要]目前, 基于卷积神经网络的超分辨率重建方法具有参数数量大, 时效性偏低, 边缘细节信息丢失的缺陷。针对该问题, 提出基于边缘修正的多尺度卷积神经网络超分辨率重建算法。首先在训练阶段, 利用低频信息的冗余性设置参...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(09):091003

 基于卷积神经网络和改进模糊C均值的遥感图像检索

彭晏飞 宋晓男 訾玲玲 王伟

[摘要]基于内容的遥感图像检索存在着低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索精度低以及单一的距离度量方法不能完全真实反映图像之间相似程度等问题。对此提出一种基于改进的模糊C均值聚类和卷积神经网络的...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(09):091008

 基于卷积神经网络特征和改进超像素匹配的图像语义分割

郭呈呈 于凤芹 陈莹

[摘要]非参数语义分割算法易受到图像检索精度和语义类别不均衡数据集的影响而导致语义分割精度下降。针对这些问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征和改进超像素匹配的图像语义分割算法。通过CNN学习得到图像特征,降...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(08):081005

 基于模糊不变卷积神经网络的遥感飞机识别

刘坤 苏彤 王典

[摘要]提出了一种基于模糊不变卷积神经网络(BICNN)模型的目标识别方法。与传统卷积神经网络(CNN)模型不同,BICNN引入了一种新的模糊不变层。 BICNN通过增加模糊不变约束项及正则化来优化模糊不变目标函数并进行训练; 通过...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(08):082001

 基于迁移学习和深度卷积神经网络的乳腺肿瘤诊断系统

褚晶辉 吴泽蕤 吕卫 李喆

[摘要]乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤,利用深度学习和迁移学习方法,设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统:1)对数据集进行不平衡处理和数据增强...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(08):081001

 基于三维卷积神经网络的无参考视频质量评价

张淑芳 郭志鹏

[摘要]为了在不借助参考视频的条件下准确评价失真视频质量,提出一种应用三维卷积神经网络提取失真视频时空域特征的通用型无参考视频质量评价算法。在视频质量库上训练卷积神经网络模型3D ConvNets,使3D ConvNets学习到与...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(07):071101

 用于人脸表情识别的多分辨率特征融合卷积神经网络

何志超 赵龙章 陈闯

[摘要]在人脸表情识别任务中,传统的机器学习方法是基于人工来提取特征,其特征提取过程时间复杂度高且稳健性差,而现有依赖单通道卷积核的卷积神经网络提取特征不够充分,进而导致识别率不高。针对这些问题,提出一种多分...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(07):071503

 基于帧间信息提取的单幅红外图像深度估计

顾婷婷 赵海涛 孙韶媛

[摘要]针对红外图像存在纹理信息不丰富和边缘信息较少导致深度估计精度难以提高的问题, 本文设计一种深层神经网络估计红外图像的深度, 该网络融合了一个二维(2D)残差神经网络和一个三维(3D)卷积神经网络。传统单幅红外图像...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(06):061010

 二维和三维卷积神经网络相结合的CT图像肺结节检测方法

苗光 李朝锋

[摘要]针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(05):051006

 基于X射线的复杂结构件内部零件装配正确性检测

吴桐 陈平

[摘要]复杂结构件内部零件装配正确性检测是工业产品检测必不可少的流程之一, 但目前仍缺少一种系统稳健性较高的检测方法以完善整个检测流程。针对这个问题, 综合计算机断层扫描(CT)检测技术与卷积神经网络分类识别算法, 改...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(04):041012

 基于多特征融合的卷积神经网络图像去雾算法

徐岩 孙美双

[摘要]针对传统去雾算法需要人工提取特征,对比度低、信噪比低等问题, 提出一种基于多特征融合的卷积神经网络去雾算法。利用卷积神经网络算法模拟人类视觉系统对雾天图像进行层次化处理, 实现自动提取特征。算法采用直接从雾...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(03):031012

 基于深度残差学习的乘性噪声去噪方法

张明 吕晓琪 吴凉 喻大华

[摘要]图像去噪是数字图像处理中最基本的研究内容, 也是一项十分关键的技术, 一直以来是图像处理领域的难点。图像去噪的好坏直接影响后续图像边缘检测、特征提取、图像分割和模式识别等图像处理。为有效去除乘性噪声的影响...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(03):031004

 基于二分支卷积单元的深度卷积神经网络

侯聪聪 何宇清 姜晓恒 潘静

[摘要]深度卷积神经网络在图像分类任务中取得了极大的成功。现有的基于简化卷积的卷积神经网络结构能够减少网络参数, 但会丢失部分特征信息, 降低网络性能。为了提高图像分类正确率, 提出一种二分支卷积单元。该卷积单元包...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(02):021005

 基于双流卷积神经网络的RGB-D图像联合检测

刘帆 刘鹏远 张峻宁 徐彬彬

[摘要]当前卷积神经网络结构未能充分考虑RGB图像和深度图像的独立性和相关性, 针对其联合检测效率不高的问题, 提出了一种新的双流卷积网络。将RGB图像和深度图像分别输入到两个卷积网络中, 两个卷积网络结构相同且权值共享...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(02):021503

 结合均值漂移分割与全卷积神经网络的高分辨遥感影像分类

方旭 王光辉 杨化超 刘慧杰 闫立波

[摘要]针对目前遥感影像分类应用中常用的浅层机器学习算法无法满足当前海量遥感影像数据环境下分类精度的问题, 提出了一种将全卷积神经网络应用于遥感影像分类的方法;为了减少影像特征图在池化过程中自身特征的丢失, 增加...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(02):022802

 残差网络下基于困难样本挖掘的目标检测

张超 陈莹

[摘要]为了提高图像目标的检测精度, 提出一种在残差网络下设计基于困难样本挖掘的目标检测算法。首先阐述基于深度学习的目标检测算法, 即超快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的工作原理, 分析该算法存在的不足与改进方式...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(10):101003

 基于多信息的疲劳状态识别方法

李长勇 吴金强 房爱青

[摘要]基于机器视觉的疲劳检测方法具有非侵入性、快速、准确、全天候可操作等特点, 逐步成为国内外研究热点, 但该方法容易受复杂光照、驾驶员位姿变化的影响。针对此问题, 对复杂光照和位姿变化对驾驶员疲劳检测的影响进行...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(10):101503

 基于哈希算法及生成对抗网络的图像检索

彭晏飞 武宏 訾玲玲

[摘要]哈希方法是大规模图像检索中生成哈希码的有效方法。现有的哈希方法首先提取描述图像整体的特征, 然后生成哈希码, 但得到的哈希码并不精确。为了得到更精确的检索效果, 提出一种新的检索方法, 即采用卷积神经网络提取...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(10):101002

 基于全部卷积特征融合的显著性检测

张松龙 谢林柏

[摘要]如何充分利用各级卷积特征是当前显著性检测研究的关键问题。就此提出一种基于融合全部卷积层特征的全卷积神经网络显著性检测方法。首先, 将全部卷积特征映射到内部的多个尺度中, 在每个尺度上联合各级卷积特征预测显...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(10):101502

 基于旋转不变Faster R-CNN的低空装甲目标检测

曹宇剑 徐国明 史国川

[摘要]对机动变换的装甲目标进行快速精确检测是低空无人机的一项重要性能要求, 但目前主流检测方法自身的旋转不变性不能有效应对这一挑战。结合深度卷积神经网络(CNN)提出基于旋转不变Faster R-CNN的低空装甲目标检测方法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(10):101501

 特征匹配融合结合改进卷积神经网络的人脸识别

李佳妮 张宝华

[摘要]提出一种特征匹配融合结合改进卷积神经网络(CNN)的图像识别方法。针对局部二值模式(LBP)算子提取的特征信息局限以及不能准确描述图像轮廓信息的问题, 使用梯度方向直方图(HOG)和LBP分层特征融合的方法在卷积神经网络...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(10):101504

 基于3D卷积神经网络的PolSAR图像精细分类(特邀)

张腊梅 陈泽茜 邹 斌

[摘要]PolSAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)图像分类的传统方法在前期需要对数据进行特征提取, 涉及较多的人为参与, 且分类精度有待进一步提高。此外, 在采用监督分类方法时, 某些地物存在小样本问题, 针对这些问...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(07):0703001

 基于人眼视觉特性的深度学习全参考图像质量评价方法

姚 旺 刘云鹏 朱昌波

[摘要]针对现有的图像质量评价方法普遍为人工设计特征, 难以自动且有效提取到符合人类视觉系统的图像特征, 受人眼视觉特性的启发, 提出一种新的基于卷积神经网络的全参考图像质量评价方法(DeepFR)。该方法基于对数据集本身...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(07):0703004

 双监督信号深度学习的电气设备红外故障识别

贾 鑫 张惊雷 温显斌

[摘要]为提高电气设备红外故障图像识别准确率, 提出了基于双监督信号深度学习的电气设备红外故障图像识别方法。首先, 使用Slic超像素分割算法合并相似像素成区域块; 其次, 根据改进后HSV空间的亮度信息判别设备温度异常区域...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(07):0703003

 基于迁移学习SAE的无人机目标识别算法研究

谢 冰 段哲民 郑 宾 殷云华

[摘要]无人机在复杂战场环境下, 因敌我双方无人机外形、颜色等特征较为相似, 如何准确地对敌方无人机识别是实现其自主导航及作战任务执行的关键。由于受敌方无人机飞行速度、形状、尺寸、姿态等的改变及气象环境因素的影响...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(06):0626001

 基于深度谱卷积神经网络的高效视觉目标跟踪算法

郭 强 芦晓红 谢英红 孙 鹏

[摘要]提出了一种基于深度频谱卷积神经网络的视觉目标跟踪算法。该算法在深度模型训练阶段采用谱池化替代深度卷积神经网络中的最大池化过程, 用贝叶斯分类器替代softmax损失层计算最大分类值, 并将其整合到深度神经网络跟踪...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(06):0626005

 基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法

马昊宇 徐之海 冯华君 李奇 陈跃庭

[摘要]针对现有软件实现超分辨算法通常过于复杂、运算开销大、模型复杂度高的问题, 本文从成像过程中图像退化的物理原理出发, 提出一套基于小递归卷积神经网络的单帧图像超分辨模型.将物理模型的约束融入到模型中, 与现有的...

 PDF全文光子学报 | 2018, 47(04):0410004

 基于多层次特征差异图的视觉场景识别

张国山 张培崇 王欣博

[摘要]场景外观剧烈变化引起的感知偏差和感知变异给视觉场景识别带来了很大的挑战。现有的利用卷积神经网络(CNN)的视觉场景识别方法大多数直接采用 CNN 特征的距离并设置阈值来衡量两幅图像之间的相似性, 当场景外观剧烈变...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203004

 基于混合卷积自编码极限学习机的RGB-D物体识别

殷云华 李会方

[摘要]有效学习丰富的表征信息在RGB-D目标识别任务中至关重要, 是实现高泛化性能的关键。针对卷积神经网络训练时间长的问题, 提出了一种混合卷积自编码极限学习机(HCAE-ELM)结构, 包括卷积神经网络(CNN)和自编码极限学习机...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203008

 基于深度学习的图像描述研究

杨 楠 南 琳 张丁一 库 涛

[摘要]卷积神经网络(Convolution Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)在图像分类、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、语义分析等领域取得了迅速的发展, 引起了研究者对计算...

 PDF全文红外与激光工程 | 2018, 47(02):0203002

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