车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型...车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型Fg-CarNet (Convolutional neural networks for car fine-grained classification, Fg-CarNet).该模型根据车正脸图像特征分布特点,将其分为上下两部分并行进行特征提取,并对网络中间层产生的特征进行两个维度的融合,以提取有区分度的特征,提高特征表达能力,通过使用小卷积核以及全局均值池化,使在网络分类准确度提高的同时降低了网络模型参数大小.在CompCars数据集上进行验证,实验结果表明, Fg-CarNet提取的车辆特征在保证网络模型参数最小的同时,车辆型号识别率达到最高,实现了最好的分类效果.展开更多
针对现有轻量级模型在嵌入式设备的人脸识别应用中存在识别精度难以提升的问题,提出一种融合人脸对齐关键特征点信息的轻量级新残差网络模型(Lightweight New Residual Network,LNRN).LNRN利用深度残差网络结构能够解决网络退化且避免...针对现有轻量级模型在嵌入式设备的人脸识别应用中存在识别精度难以提升的问题,提出一种融合人脸对齐关键特征点信息的轻量级新残差网络模型(Lightweight New Residual Network,LNRN).LNRN利用深度残差网络结构能够解决网络退化且避免干扰因素影响的优势,结合人脸对齐环节产生的关键特征点信息,对深度残差网络结构进行简化和合理设计,实现对关键特征信息和全局信息的提取.为避免特征提取过程中丢失重要特征信息,该模型在新残差网络中加入结合空间和通道的注意力机制进行辅助.在公开的四个标准人脸数据集上的仿真实验表明,该模型识别速度在接近主流轻量级人脸识别方法的同时,平均识别精度比MobiFace提高了0.6%.展开更多
现有的大多数特征提取算法在提取人脸特征时,容易受到光照等外界因素的影响,从而导致后期人脸识别率下降。而方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)具有较强的光照鲁棒性,能够很好地减少由光照带来的干扰,但传统HOG在计...现有的大多数特征提取算法在提取人脸特征时,容易受到光照等外界因素的影响,从而导致后期人脸识别率下降。而方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)具有较强的光照鲁棒性,能够很好地减少由光照带来的干扰,但传统HOG在计算梯度幅值和方向时只计算水平和垂直方向上4个像素点对中间像素的影响,当外界环境变化时不能保证稳定性,因此提出一种基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法。该算法在计算梯度幅值和方向时考虑水平、垂直以及对角线上8个像素点对中间像素的影响,由于增加计算量导致特征提取时间也随之增加,因此引入Haar,借助Haar型特征运算简单、快捷的特点设计4组Haar型特征编码模式,按照改进的HOG特征计算方式提取人脸特征。在有光照等外界因素影响的FERET人脸数据库和Yale B扩展的人脸测试库中进行实验,实验结果表明,与GFC,LBP和其他文献中的HOG算法相比,该算法对光照具有更好的鲁棒性,能够在光照变化的环境下提高人脸识别率。该算法在FERET探测集fb,fc,dup1和dup2上的识别率分别为95.1%,80.9%,70.1%和63.2%,在Yale B中的识别率为89.1%。展开更多
文摘车辆型号识别在智能交通系统、涉车刑侦案件侦破等方面具有十分重要的应用前景.针对车辆型号种类繁多、部分型号区分度小等带来的车辆型号精细分类困难的问题,采用车辆正脸图像为数据源,提出一种多分支多维度特征融合的卷积神经网络模型Fg-CarNet (Convolutional neural networks for car fine-grained classification, Fg-CarNet).该模型根据车正脸图像特征分布特点,将其分为上下两部分并行进行特征提取,并对网络中间层产生的特征进行两个维度的融合,以提取有区分度的特征,提高特征表达能力,通过使用小卷积核以及全局均值池化,使在网络分类准确度提高的同时降低了网络模型参数大小.在CompCars数据集上进行验证,实验结果表明, Fg-CarNet提取的车辆特征在保证网络模型参数最小的同时,车辆型号识别率达到最高,实现了最好的分类效果.
文摘针对现有轻量级模型在嵌入式设备的人脸识别应用中存在识别精度难以提升的问题,提出一种融合人脸对齐关键特征点信息的轻量级新残差网络模型(Lightweight New Residual Network,LNRN).LNRN利用深度残差网络结构能够解决网络退化且避免干扰因素影响的优势,结合人脸对齐环节产生的关键特征点信息,对深度残差网络结构进行简化和合理设计,实现对关键特征信息和全局信息的提取.为避免特征提取过程中丢失重要特征信息,该模型在新残差网络中加入结合空间和通道的注意力机制进行辅助.在公开的四个标准人脸数据集上的仿真实验表明,该模型识别速度在接近主流轻量级人脸识别方法的同时,平均识别精度比MobiFace提高了0.6%.
