张建勋
- 作品数：51 被引量：132H指数：6
- 供职机构：重庆理工大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目国家自然科学基金重庆市教委科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 基于深度学习的金属表面腐蚀等级检测研究
- 2023年
- 为了实现复杂条件下配电箱金属表面腐蚀等级的快速、较准确检测,结合深度学习对金属腐蚀检测进行深入研究。现场采集了湖北电力公司中配电箱金属表面腐蚀图片,且对配电箱所属区域环境进行了较详细的分析,获得了较好的金属腐蚀等级标签。在使用连续多层小型卷积滤波器的基础上,添加SENet特征提取模块,提出MS1Net卷积神经网络模型,并使用交叉熵损失函数对MS1Net进行优化。为了验证MS1Net有效性,针对同一网络不同损失函数之间进行对比实验,结果验证交叉熵损失函数收敛更快,loss最低值达到0.077 0。针对多个网络结构如ZFNet、VGG16和MS1Net进行对比实验,最终表明MS1Net能够更快速、更准确地对金属表面腐蚀等级进行检测,且检测准确率为98.44%。
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- 关键词：卷积神经网络
- 融合多重注意力机制残差网络的血细胞识别
- 2023年
- 针对自然状态下血细胞识别精度不高、速度较慢等情况,提出一种融合多重注意力机制残差网络的血细胞分类方法。为提高网络运算速度,加强模型的非线性表达能力,提出了注意力混洗单元模块;为提高模型对血细胞特征的表示能力,嵌入了多重注意力机制;为了进一步减缓网络的过拟合现象,加强模型的泛化能力,优化了残差支路结构。实验结果表明,该模型在血细胞数据集上的准确率为95.67%,参数量为13.22 M,与其他网络相比,所提出的模型具有更高的精确度,同时能保持较低的参数量。
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- 关键词：过拟合
- 基于深度回归网络的猪B超图像脂肪含量检测方法
- 本发明提出了一种基于深度回归网络的猪B超图像脂肪含量检测方法，包括以下步骤：S1，采集若干猪B超图像，然后将所述图像的宽度和高度缩放到一个统一的值从而得到样本；S2，图像增强：基于限制对比度的自适应直方图均衡化进行图像增...
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- 猪眼肌B超图像纹理特征提取与分类被引量：5
- 2013年
- 提出了猪眼肌B超图像的纹理特征提取与分类方法,可以应用于猪眼肌肌内脂肪含量的计算机辅助检测判断。对猪眼肌B超图像特征区域采用基于纹理共生矩阵的算法提取了5种纹理特征量。使用相关性分析的方法对提取的5种特征量进行筛选,最后确定3种主要特征量反映猪眼肌B超图像纹理特征,并使用BP神经网络实现分类。对135组已测数据随机选取训练集合测试集。多次随机试验表明,所提取的算法达到了较高的分类准确率,为生猪肉质无损检测研究提供了有价值的参考。
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- 关键词：B超图像纹理特征BP神经网络
- 多元时序的深度自编码器聚类算法
- 2023年
- 针对深度聚类算法对多变量时间序列数据(MTS)的特征提取能力不足等问题,提出一种新的深度聚类结构模型(MDTC)。为了提取MTS的关键特征并实现降维,提出一维卷积学习MTS的属性和时序维度的特征表示与循环神经网络等网络层组成的自编码器结构;为了提高模型对时序特征的表示能力,提出了MCBAM时序注意力模块,用于增强MTS序列中不同时间段的表示特征。在九个公开UEA多元时序数据集进行了实验,模型的自编码器结构相较其他自编码器在七个数据集上提升了2%~9%;模型的MCBAM模块相较其他注意力模块在六个数据集上提升了0.3%~2%。实验表明MDTC模型结构和MCBAM模块的有效性,同时模型对比其他聚类算法具有优异的表现。
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- 多尺度坐标注意力金字塔卷积的面部表情识别被引量：1
- 2023年
- 针对传统卷积神经网络对人脸面部表情特征提取能力不足、计算速度较慢等问题,提出了一种多尺度融合注意力的金字塔卷积模型。为了减少网络的参数量,提高网络的计算速度,增大模型的感受野,改进了金字塔卷积结构;为了从多尺度表示面部表情特征,提高模型对面部特征的表示能力,提出了SECA坐标注意力模块;为了节省网络的计算量,解决模型冗余的问题,促进通道间的信息融合,提出了深度可分离混洗方法。实验结果表明,该模型在公开数据集FER2013、CK+和JAFFE上的准确率分别为72.89%、98.55%和94.37%,参数量为1.958×107,与其他网络对比,该网络识别效果更好,准确率更高,同时保持较快的计算速度。
- 倪锦园张建勋
- 关键词：面部特征注意力
- 深度宽残差网络注意力机制的人脸表情识别被引量：3
- 2023年
- 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。
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- 关键词：表情识别过拟合
- 基于领域不变特征学习的低质量伪造人脸图像检测方法
- 本发明提出了一种基于领域不变特征学习的低质量伪造人脸图像检测方法，包括以下步骤：S1，将高质量数据集和低质量数据集输入ResNet‑50，通过ResNet‑50向前传播低质量压缩的输入图像及其对应的原始图像；S2，对于R...
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- 点格棋计算机博弈系统的设计与实现被引量：2
- 2021年
- 计算机博弈是当前人工智能领域的主要研究方向。在点格棋计算机博弈的过程中,搜索引擎在开局阶段会花费大量的时间,搜索出来的节点不够优秀,由此造成整体棋力不够强。为了解决此问题,该文设计了一种结合开局库策略的MiniMax算法,并将此算法作为整颗博弈树的搜索引擎,以强化计算机的算力,提高程序的整体效率。实验结果表明,该文提出的搜索引擎具有更高的准确率和更好的鲁棒性。
- 倪锦园张建勋
- 关键词：计算机博弈MINIMAX
- 图像多特征融合的障碍物检测被引量：5
- 2015年
- 针对室外环境中障碍物和地面图形区分不明显时,利用易受光照及噪声影响的颜色或亮度信息检测障碍物会出现误判和漏检的现象,采用多特征融合的方法对障碍物进行检测。首先使用LBP算法提取图像纹理特征,使用自适应Canny算法提取障碍物边缘信息,将纹理特征和边缘信息进行线性加权,再利用高斯建模方法更新背景信息,最后通过比较前后帧总体差异判定障碍物。与传统三帧法、平均背景建模法、高斯混合建模法的实验对比结果表明:该方法相比利用单一特征进行障碍物检测的方法具有更好的鲁棒性。
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- 关键词：障碍物检测CANNY算法高斯混合模型
