基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别

随着信息技术的发展,数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护,民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰,少数民族服饰具有更多的细节特征信息,对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础网络结构,设计并使用了多尺度密集连接单元,用不同大小的卷积提取不同尺度的特征信息,以提高网络的学习能力;此外,为进一步提高网络的鲁棒性,提出一种局部和全局注意力机制方法进行分类识别。实验结果表明,改进的DenseNet-BC模型对少数民族服饰的识别准确率达95.18%,较ResNet-18、ResNet-34和DenseNet模型的识别准确率分别提升了3.84%、2.27%和1.18%。改进的DenseNet-BC模型具有更好的特征提取能力,能够提取更多的细节特征信息,一定程度上解决了普通模型提取特征尺度单一、特征丰富度低的问题。     

LK-CAUNet：基于交叉注意的大内核多尺度可变形医学图像配准网络

经典的UNet网络可用于预测全分辨率空间域的密集位移场，在医学图像配准中取得了巨大成功。但对大变形的三维图像配准，还存在运行时间长、无法有效保持拓扑结构、空间特征易丢失等缺点。为此，提出一种基于交叉注意的大内核多尺度可变形医学图像配准网络（large kernel multi-scale deformable medical image registration network based on cross-attention,LK-CAUNet）。在经典UNet模型基础上，通过引入交叉注意力模块，实现高效、多层次的语义特征融合；配备大内核非对称并行卷积，使其具有多尺度特征和对复杂结构的学习能力；通过加入平方和缩放模块，实现拓扑守恒和变换可逆。基于脑部MRI数据集，将LK-CAUNet与18种经典图像配准模型进行了比较，结果表明，LK-CAUNet的配准性能较其他模型有明显提升，其Dice得分较TransMorph配准方法提高了8%，而参数量仅为TransMorph的1/5。     

基于改进Mask R-CNN的多标签甲状腺结节检测模型

基于符合中国国情的C-TIRADS甲状腺结节恶性风险分层指南来构建计算机辅助诊断模型具有重要的应用价值，能够提升甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊断的规范化、标准化、同质化，提高医生诊断效率和降低劳动强度。本文提出基于深度学习的多标签目标检测模型用以检测识别甲状腺结节、预测甲状腺结节恶性等级以及结节的病理特征，经过在数据集上进行实验对比选取Mask R-CNN作为基准模型，并在基准模型基础上进行优化改进，主要改进包括使用ResNet152-FPN替换原有特征提取网络来提升模型特征能力，设计全新的卷积多标签检测头结构来对结节病理特征进行多标签预测，基于医学先验知识对模型锚框尺寸及比例进行自定义来提升模型的定位精度，最后为模型设计迁移学习训练方案来进一步提升模型性能。实验结果表明，改进模型对甲状腺结节的识别准确率达到了94.4%,对甲状腺结节病理特征的平均识别准确率达到了88.6%。     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据,随着高分辨率遥感图像数据的日益增多,迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分,在特征选择上存在一定的局限性。为此,提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network,MSNet）模型,基于残差网络构建了100层编码网络,通过并行输入实现输入图像的多尺度学习,利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习,设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验,总体分类精度达91.97%,并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks,FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine,SVM）的面向对象方法进行了对比,结果表明,本文所提方法分类精度更高,分类结果整体性更强。     

基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据,随着高分辨率遥感图像数据的日益增多,迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分,在特征选择上存在一定的局限性。为此,提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network,DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network,MSNet）模型,基于残差网络构建了100层编码网络,通过并行输入实现输入图像的多尺度学习,利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习,设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验,总体分类精度达91.97%,并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks,FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine,SVM）的面向对象方法进行了对比,结果表明,本文所提方法分类精度更高,分类结果整体性更强。     

基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法

提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法,该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成,每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端,在输出端以EMD函数为损失函数,输出分布为1~10分的概率密度质量函数,并以分布均值作为图像美学量化值。实验证明,本文方法具有可行性和有效性,解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题,给出了（模拟人类思维对）图像的客观量化评分;同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度。     

基于改进3D卷积网络的人体动作识别

为解决现有多数视频人体动作识别3D卷积方法无法区分信息中各维度的重要和非重要特征问题,提出了通过门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)和空间注意力增强模块构建时空特征处理网络的方法,基于多级特征融合和多组通道注意力特征选择构建网络,改进基础网络模型Res Net3D对视频人体动作识别中的网络模型.改进后模型在2个公开数据集UCF101和HMDB51上的准确率分别为96.42%和71.08%,与C3D、Two-stream等网络模型相比,具有更高的识别准确率.     

基于改进卷积神经网络的数控机床旋转轴热误差建模方法

为对五轴数控机床旋转轴的热误差进行更精确地预测,解决变工况条件下预测精度不佳与热误差数据获取困难的问题,提出了基于改进卷积神经网络的热误差建模方法.采用激光干涉仪与热成像仪采集不同温度下的角度定位误差与热图像,对热误差进行傅里叶函数拟合,将预测目标由不同角度下的热误差转变为拟合函数参数.在VGG网络模型架构上,引入SKNet注意力机制,以提高模型对变工况下的热图像特征提取水平,并采用全局平均池化代替全连接层,以改善过拟合情况.将建立的模型用于热误差预测,结果表明,旋转轴热误差预测RMSE在升温状态下为8.36″,降温条件下为9.57″,预测精度达90%以上,优于普通卷积神经网络模型.结果证实了所提方法在旋转轴热误差建模中的有效性.     

局部信息和全局信息相结合的点云处理网络

针对当前主流点云处理网络仅依靠局部邻域进行特征聚合导致特征提取能力不足，以及使用最大值池化造成信息损失的问题，提出了一种基于注意力的局部信息和全局信息相结合的点云处理网络。首先提出了基于通道自注意力进行局部特征聚合的方法，减少了信息的损失；然后为捕获点的远程依赖信息，设计了一种动态学习关键点的方法获取全局信息；最后构建了一种基于空间注意力的特征融合模块，使每个点均能学习全局上下文信息。在几个常用点云数据集上对方法进行了实验验证，在ModelNet40分类任务上实现了94.0%的总体分类精度、91.7%的平均分类精度；在ScanObjectNN分类任务上实现了81.5%的总体分类精度、78.1%的平均分类精度；在ShapeNet分割任务上实现了86.5%的平均交并比。表明提出的点云处理网络在分类、分割等任务中的精度均较PointNet、PointNet++、DGCNN等经典网络有显著提升，较其他点云处理网络也有不同程度的提高。     

基于多尺度全卷积网络特征融合的人群计数

图像中的人群计数在公共安全领域具有重要价值.为了解决由于摄像机透视效果、人群密度分布不均匀和严重遮挡等导致人群计数准确率低的问题,本文提出一种多尺度全卷积网络架构,用于准确地估计任意摄像头视角的静态图片的人群密度.通过利用不同尺度的卷积核,使分支网络能更好地学习图像中头部特征变化.同时,由于每个分支网络设计的网络层数量不同,因此这种多尺度的网络组合能够有效地捕捉高层的语义信息和低层的细节信息.实验结果显示,本方法在Shanghai-tech标准数据集上具有较高的人群计数准确率.     

缺损图像的特征模板匹配方法

基于二值图像的边缘拐点特征，建立其特征模板，在此基础上讨论了缺损二值图像的匹配过程．所采用的特征模板匹配方法将图像局部特征和它们的尺度大小联系起来，使识别过程更为合理．对１７个缺损飞机图像仿真实验结果表明，这一方法取得了很好的分类效果     

融合实体上下文特征的深度文本语义匹配模型

为提高文本匹配过程中对实体上下文和语义关联信息的学习能力,提出一种融合实体上下文特征的深度文本语义匹配模型。该模型通过学习深度多视图语义交互信息和实体上下文特征匹配矩阵来计算文本的综合匹配得分,采用双向长短时记忆网络和共注意力机制获取文本的局部语义特征并进行多视图向量交互匹配,同时,针对文本中提取到的实体计算上下文特征,通过实体匹配矩阵和卷积神经网络进行实体上下文语义匹配。在SNLI、MultiNLI和Quora Question Pairs数据集上分别与已有基准模型对比,实验结果表明,相比经典深度文本匹配模型,本文提出的融合实体上下文特征的文本匹配模型可以有效提升文本匹配的准确度。     

一种基于特征分解的图像融合方法

一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的.     

基于形心的灰度图像多尺度表示方法

图像的多尺度表示在多种领域有着重要应用.基于形心的多尺度表示方法能有效应用于二值图像.作者提出了应用于灰度图像的基于形心的多尺度表示方法.同样,该方法能保持源图像的对称性,并且具有形状乃至拓扑的基本保持.其次,还提出了将灰度图像转为三维二值图像进行多尺度表示的方法.实例表明,以上方法在多种领域均能有效应用于灰度图像的多尺度表示.     

一种基于多光谱波段选择的白细胞图像分类法

基于多光谱波段的优化理论，在白细胞图像各波段问相关性分析的基础上，对传统最大似然分类法进行改进，提出一种对白细胞图像选择最有效部分波段进行识别的分类方法．该方法通过贝叶斯理论与其他先验知识进行融合，提高了分类准确度，克服了传统最大似然分类法在图像识别过程中具有的数据量庞大、计算程度繁冗和识别速度慢等缺点．实验结果表明，在保证分类精度基本不变的条件下使计算效率提高了2倍以上，为今后图像特征提取和图像分割奠定良好的基础。     

基于多特征融合多任务的射频指纹识别方法

目前关于射频指纹识别（radio frequency fingerprint identification,RFFI）的研究大多基于单个信号特征,存在识别准确率不高的问题。为此,提出了一种多特征融合多任务的射频指纹识别方法。该方法融合功率谱、基于STFT变换的时频谱、互功率谱三种信号特征,采用多任务学习（multi-task learning,MTL）策略,使用噪声信息作为先验知识来帮助网络训练,以设备分类为主任务,以信号噪声含量的分类作为网络第二个任务。仿真实验表明,本文提出的多特征融合多任务的方法较单特征单任务的方法有所提高,是一种有效的射频指纹识别方法。     

一种基于速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常检测算法

人群异常事件检测是智能视频监控领域的重要研究内容, 文章提出了一种融合速度强度熵VMME与纹理特征的人群异常行为检测算法. 该算法采用LBPCM算法提取图像纹理特征, 在视频帧计算光流基础上, 获得特征点速度强度图, 并以其熵VMME作为场景运动特征, 将场景纹理特征和运动特征送入支持向量机训练分类. 实验表明, 新算法可实现对人群异常行为的检测, 且有较高准确率.     

基于形心的二值图像多尺度表示方法

首先提出了一种新的二值图像多尺度表示方法．该方法针对人的视觉特点，从图像内物体的形心出发，通过建立局部坐标系，将图像内各物体在各自坐标系下进行较为“紧密”的收缩变换．该方法有别予以往方法，能保持源图像的对称性，并且具有形状乃至拓扑的基本保持．其次，本文又提出了图像多尺度表示的优化方案，该方案可看成评判图像表示优劣的准则，也可作为图像多尺度表示的数学描述．     

一种基于胸部CT图像感兴趣区域提取的检索技术

探索高效的医学图像检索技术,可以方便医务人员快速高效地查找相似的图像．针对胸部CT图像,提出一种采用改进的区域生长法提取感兴趣区域,在此基础上再提取纹理特征作为图像的特征向量,并以特征向量作为图像检索的依据来进行检索．实验结果表明：在有效提取出病灶区域之余,针对该区域提取图像特征起到了良好的检索效果．将此方法应用于医学图像检索系统可有助于提高医生的诊断效率．     

用高分辩率卫星影像辨识城市建筑物

在对试验区IKONOS卫星高分辨率影像预处理的基础上,采用HIS变换法对1m分辨率全色影像和4m分辨率多光谱影像进行了融合处理;通过建筑物阴影提取了建筑物高程,采用正交小波变换方法提取了图像的纹理信息;采用了四种不同的特征图像组合方式,对试验区高、中、低层建筑物进行了分类.