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基于深度学习方法的多模态生物特征识别研究

基于深度学习方法的多模态生物特征识别研究

作者：宋善凯吉林大学

学位级别：硕士

多模态特征识别是指利用两种或两种以上不同类型的模态信息,通过分析、转换和融合其中的特征,来进行识别的技术。这些模态信息可以是传感器数据也可以是生物特征,其中生物特征是指个体独特的生理和行为特性,这些特性可以用于身份的识别... 详细信息

多模态特征识别是指利用两种或两种以上不同类型的模态信息,通过分析、转换和融合其中的特征,来进行识别的技术。这些模态信息可以是传感器数据也可以是生物特征,其中生物特征是指个体独特的生理和行为特性,这些特性可以用于身份的识别,而基于生物特征的识别方法在安全性、便捷性和可靠性方面均优于传统方法。随着生物特征识别技术的广泛应用,基于单一模态的生物特征识别技术已暴露出其局限性,而多模态生物特征融合识别技术能够集成并整合多个模态的信息,有效地克服了单一模态生物特征识别所遇到的障碍。随着多模态生物特征识别技术广泛的使用,人类的脸部区域因其生物特性的多样性、采集的便捷性以及与用户交互的高效性逐渐受到重视。在众多的多模态生物特征识别系统中,整合虹膜、人脸等生物特征的方案日益流行,这种方案显著提高了识别性能和用户体验。因此,本文基于深度学习方法,选择虹膜、人脸两种生物模态进行实验研究,主要研究工作如下:针对现有的虹膜人脸多模态数据集较少的问题,本文基于开源单模态数据集,通过随机组合构建了虚拟多模态数据集,通过分类筛选构建了整体多模态数据集,通过自行采集构建了小型多模态数据集。针对实际场景中基于深度学习方法的生物特征识别系统存在无法平衡识别准确性和资源密集性的问题。本文从单模态虹膜人脸识别出发,对现有的轻量化网络Ghost Net和Shuffle Net进行结构上的改进。与此同时,引入并改进CBAM注意力机制,以增强网络对细节特征的捕捉,减少网络轻量化后的性能损失,最终形成了基于改进注意力机制的轻量级神经网络GPFace Net和SPIris Net,从而在资源受限的情况下提升识别效果。在开源数据集上的实验结果表明,在保证一定识别性能的前提下,本文改进的算法能够有效降低网络模型所需的参数量、计算量以及存储空间。针对单模态虹膜人脸识别的局限性,本文基于多模态融合识别技术,在特征层和分数层两种层次对虹膜人脸模态进行融合,提出了多模态虹膜人脸融合识别网络框架,该框架旨在克服单一模态下的生物特征识别存在的缺陷。具体来说,在特征层融合层次,自适应加权融合包括加权特征拼接和加权特征合并,这种融合方式在处理复杂数据时具有一定优势,但是却增加了计算成本和过拟合风险。而基于模态特定低秩因子进行融合的方式能够有效降低复杂度,提升多模态数据处理的性能,合理实现多模态生物特征信息之间的互补。在分数层融合层次,基于Rank的评价方法和基于模态的评价方法通过整合多个模态的评分结果,在训练成本较低的情况下,有效提高了识别准确性。本文在CASIA-IrisV4、CASIA-WebFace公共数据集和吉林大学自主采集的JLU6.0数据集以及自建的数据集上进行各种实验研究,实验结果显示了本文所提出的单模态算法和多模态融合算法的有效性。在单模态识别算法方面,本文提出的方法在轻量化和识别指标上均超越了常见的基线方法,显著提高了资源受限场景下的单模态虹膜人脸模型识别性能。在多模态融合算法方面,本文提出的方法能够有效利用模态间的信息互补,并且在识别性能上比单模态识别具备更优的性能,在多个数据集上也取得了较好竞争力的实验结果。

关键词：多模态生物特征识别深度学习虹膜人脸

组合法建造600m混凝土拱的劲性骨架段施工过程受力分析

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组合法建造600m混凝土拱的劲性骨架段施工过程受力分析

作者：谭善晟广西大学

学位级别：硕士

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温州市网约车运营的政府监管优化研究

温州市网约车运营的政府监管优化研究

作者：黄兆善上海师范大学

学位级别：硕士

近年来互联网和大数据等现代技术的不断进步和广泛应用,给人们生活的方方面面都带来了极大便利,包括网络预约出租汽车(以下简称网约车)在内的很多共享经济新业态顺势而生。作为“互联网+交通”的典型代表,网约车缓解了城市交通出行压力... 详细信息

近年来互联网和大数据等现代技术的不断进步和广泛应用,给人们生活的方方面面都带来了极大便利,包括网络预约出租汽车(以下简称网约车)在内的很多共享经济新业态顺势而生。作为“互联网+交通”的典型代表,网约车缓解了城市交通出行压力,满足了乘客品质化、个性化出行需求,有效盘活了社会闲置资源、在节能减排、拉动就业、提升出行效率等方面发挥着重要作用。然而,伴随着网约车行业的快速发展,也产生了一些亟待重视的问题,网约车和传统出租车之间矛盾频发,网约车平台和司机困于价格战,乘车安全事故多发等问题,都暴露出网约车行业存在较大社会安全隐患,如何加强对网约车有效治理是政府部门当前面临的难题。本文主要依托政府规制的理论和多中心治理等综合运用,对温州市网约车监管案例进行的研究分析。全文共分五个部分。第一部分介绍了研究意义、研究背景以及国内外学者关于网约车监管的研究思路和成果,为文章奠定了基础。第二部分解释了网约车相关概念,简要介绍了政府规制和多中心治理理论体系。第三部分通过网络和书籍收集关于温州市网约车行业运营和政府监管情况,结合访谈、问卷调查的方式,全面了解当前温州市网约车政府监管现状。第四部分总结归纳温州网约车政府监管存在的问题,并根据使用的理论解析其原因,得出政府监管存在问题的主要原因是监管理念守旧、监管法规不完善、社会监督体系不健全等。第五部分结合温州市实际情况,提出完善网约车运营监管政策、构建多中心监管体系、强化网约车运营监管手段、提升网约车运营政府监管效能等建议。

关键词：网约车政府监管多中心治理

基于头盔检测和车牌识别的电动车安全监控系统

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基于头盔检测和车牌识别的电动车安全监控系统

作者：吴善宝浙江科技大学

学位级别：硕士

随着城市电动自行车的普及,交通安全问题日益突显。在我国部分地区,电动车骑手的安全意识较低,他们很少佩戴安全头盔。然而,佩戴安全头盔可以显著减少交通事故发生时骑手受到的伤害,从而保障人身安全。为了提高骑行者的安全意识并加强... 详细信息

随着城市电动自行车的普及,交通安全问题日益突显。在我国部分地区,电动车骑手的安全意识较低,他们很少佩戴安全头盔。然而,佩戴安全头盔可以显著减少交通事故发生时骑手受到的伤害,从而保障人身安全。为了提高骑行者的安全意识并加强交通监管,本论文提出了一种基于改进YOLOv5和改进CRNN的电动自行车安全监控系统,以实现骑行者佩戴头盔检测和电动自行车车牌检测识别。具体的工作内容和贡献如下:(1)提出了基于YOLOv5的电动车头盔检测和车牌定位算法。通过改进YOLOv5目标检测框架,专注于骑行者头部和电动车车牌的检测,实现了对头盔佩戴情况和车牌位置的准确判别。该方法实时分析摄像头捕捉的图像,可有效判断骑行者是否佩戴头盔,并为交通管理部门提供了强有力的工具。为提高模型的小目标检测能力,我们在YOLOv5s的基础上增加了小目标检测层,并引入了NWD(Normalized Gaussian Wasserstein Distance)损失函数。为平衡模型体积增加带来的影响,引入了CSPCM(Cross Stage Partial Channel Mixing)模块,并修改上采样方式为CARAFE(Content-Aware Re Assembly of FEatures)。为提高改进模型对硬件的适配度,进一步改进了CSPCM模块,将DFC(Decoupled Fully Connected)注意力机制与CSPCM相结合。这些改进有效提高了模型对小目标的检测能力,同时减少了模型体积,提高了其与嵌入式设备的适配度。(2)提出了基于CRNN算法的电动车车牌识别算法。引入双向LSTM结构提高了CRNN算法的训练速度和识别准确度。使用改进后的CRNN算法对改进YOLOv5算法定位到的车牌进行识别。通过实时监控车辆,系统能够高效地捕捉电动自行车的车牌信息。这为交通监管部门提供了一种快速获取车辆信息的方式,从而加强了交通违规的监督和处理能力。(3)自行采集并标注了电动车头盔检测及车牌定位数据集和电动车车牌字符识别数据集。鉴于国内电动车头盔检测数据集和电动车车牌识别数据集较为有限,我们自行采集并标注了适应实验需求的数据集。数据采集方式包括网络爬虫和实地拍摄,对采集到的图片进行数据清洗,去除相似度较高和无关图片,并使用Labelimg对数据进行标注。由于电动车车牌数据采集难度较大,我们还对现有的电动车车牌数据进行了数据扩增,同时添加了仿造车牌。(4)结合头盔检测和车牌识别算法,提出了一种电动车安全监控系统。本文在一个集成化的系统中将头盔检测与车牌识别相结合,通过在显示屏上框选出未佩戴头盔的车辆并显示车牌号,在Jetson Nano平台上成功地实现了一个综合的电动自行车安全监控系统,实现了对交通安全问题的综合解决方案。实验结果表明,所提出的系统在准确性和实时性方面表现出色,具有广泛的应用前景。

关键词：头盔检测车牌识别 YOLOv5s CRNN Jetson nano

基于对抗网络的文本生成图像系统的设计与实现

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基于对抗网络的文本生成图像系统的设计与实现

作者：赵善松黑龙江大学

学位级别：硕士

随着深度学习的发展,深度神经网络在多模态领域取得了十足的进展,通过深度学习处理多模态信息是当前研究热点之一。同时,生成对抗网络因其优异的无监督样本生成能力,而迅速成为科研界关注的核心。其独特的对抗训练策略提供了相较于传统... 详细信息

随着深度学习的发展,深度神经网络在多模态领域取得了十足的进展,通过深度学习处理多模态信息是当前研究热点之一。同时,生成对抗网络因其优异的无监督样本生成能力,而迅速成为科研界关注的核心。其独特的对抗训练策略提供了相较于传统机器学习方法更强的特征提取与特征表达能力。本文研究的文本生成图像工作已广泛应用于自然语言处理领域。本文模型基于生成对抗网络（GANs）,该网络的生成器与判别器通过对抗训练,不断进步,最终使生成器能够准确模仿真实数据的分布,而判别器不能准确地判断输入数据是否真实。文本生成图像技术目的是把描述性文本转换为相应的图像,其过程涉及了对文本语义的理解,以及针对语义将文本转化为目标图像两个部分,这是一项艰难的任务。为了解决之前GANs的相关工作在不同规模数据集训练下生成图片的质量差别较大的问题,本文提出了两种可以顾全整体并在局部也有较好生成效果的模型,并将模型应用到系统中,以可视化的方式更形象地为读者展示本文模型的优越性,本文主要工作内容如下:1.提出了A2-GAN模型,A2为自适应注意力（Adaptive Attention）,在生成器中引入了Vision Transformer（VIT）,在上采样过程中将图像切分成小块,将小块编码后将图像输入到Transformer编码器中,经过多头注意力处理后将输出的结果使用K近邻算法进行聚类,即将VIT中的MLP替换为KNN。引入该方法后可以使模型在局部与全局都具有良好的生成效果。实验也表明了在COCO-14数据集,A2-GAN模型将XMC-GAN模型的FID值从9.33降低到7.68,与原本第二的OP-GAN模型相比降低了17.02。A2-GAN在使用图像-文本双编码器计算的R-precision指标也优于其他模型,相较于XMC-GAN提高了2.83。2.提出了GLO-GAN模型,该模型引入了GLOCN模块,该模块主要使用融合卷积的思想,融合卷积是普通卷积与可变形卷积的结合,将输入的特征向量在通道维度一分为二,一半进行普通卷积,一半进行可变形卷积,然后再将卷积后的结果进行融合。由于历史相关工作只是进行普通卷积导致其在大样本数据训练下虽表现良好,但是使用小样本数据训练时效果不佳,引入该模块则可以解决这个问题。由于可变形卷积计算量较大,故只是用可变形卷积进行卷积操作将造成资源的浪费,故本节将两种卷积进行了有效结合,最终实现了在不同规模样本下都有良好生成效果的模型。实验表明了在COCO数据集上GLO-GAN将FID指标在SSA-GAN的基础上降低了2.82,并在CUB数据集上相比Stack GAN++减少0.47。3.设计并实现了基于A2-GAN与GLO-GAN模型的文本生成图像系统,系统可以实现通过输入文字而得到图片,图片有三个种类分别是鸟、车与一般场景下的人类行为。本系统支持文件插入、实时输入文本、中英双语输入、模型切换、输出图片分辨率限制、噪声浓度自定义等功能,可以满足实际应用的需求。通过对系统的测试,系统可以准确生成细节丰富、清晰、真实度高的图片,对作家、编辑等文字工作者匹配图片有着极大的帮助。

关键词：生成对抗网络文本生成图像 VIT 聚类算法可变形卷积

基于无人机图像时空特征的小麦产量预测模型研究

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基于无人机图像时空特征的小麦产量预测模型研究

作者：孙善一山东农业大学

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基于四阶测量的高中物理迷思概念转变研究 ——以高一力学部分为例

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基于四阶测量的高中物理迷思概念转变研究 ——以高一力学部分为例

作者：卢善拓上海师范大学

学位级别：硕士

牛病毒性腹泻病毒Npro蛋白多克隆抗体的制备及初步应用

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牛病毒性腹泻病毒Npro蛋白多克隆抗体的制备及初步应用

作者：张善乐山东农业大学

学位级别：硕士

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静电除尘实验的设计

化学教学 2024年第7期 68-71页

作者：吕善荣上海市青浦区东湖中学上海201700

根据静电除尘原理,利用高压静电发生器和9伏叠层电池产生高压、利用Arduino UNO R3开发板、PM2.5激光粉尘环境质量传感器、RTC实时时钟模块、SD卡模块等器材测量卫生香燃烧过程周围空气中在开启静电除尘前后PM2.5的变化。该实验原理清... 详细信息

根据静电除尘原理,利用高压静电发生器和9伏叠层电池产生高压、利用Arduino UNO R3开发板、PM2.5激光粉尘环境质量传感器、RTC实时时钟模块、SD卡模块等器材测量卫生香燃烧过程周围空气中在开启静电除尘前后PM2.5的变化。该实验原理清晰、装置简单、操作方便,实验数据实时、定量,实验的可重复性强。该实验可用于初中化学关于PM2.5与空气质量指数的介绍或高中化学有关胶体的性质实验;也可作为物理学科中静电场的应用实验。

关键词：传感器 PM2.5 静电除尘实验探究