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基于稠密连接的通道混合式PCANet的低分辨率有遮挡人脸识别

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高技术通讯 2024年第6期34卷 602-615页

作者：秦娥何佳瑶刘银伟朱娅妮李小薪浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州310023 杭州电子科技大学计算机学院杭州310018

针对低分辨率有遮挡人脸识别问题提出了基于稠密连接的通道混合式主成分分析网络(DCH-PCANet)。现有的PCANet模型的卷积层只使用了通道无关式卷积(CIC)。通道无关式卷积由于未考虑特征图在通道方向上的相关性,可以更好地凸显单个特征图... 详细信息

针对低分辨率有遮挡人脸识别问题提出了基于稠密连接的通道混合式主成分分析网络(DCH-PCANet)。现有的PCANet模型的卷积层只使用了通道无关式卷积(CIC)。通道无关式卷积由于未考虑特征图在通道方向上的相关性,可以更好地凸显单个特征图的局部纹理特征,对于补偿因低分辨率、遮挡等因素导致的特征损失具有重要意义,但也会强化遮挡区域的特征,从而放大坏特征的影响范围;而通道相关式卷积(CDC)由于充分考虑了各特征图在通道方向上的相关性,可以较好地抑制坏特征的作用,形成较为稀疏的特征图。在PCANet中添加了基于通道相关式卷积的特征图提取分支,形成了通道混合式PCANet;并且引入了稠密连接,以充分利用低阶特征提升有遮挡图像识别的鲁棒性。针对如下4种数据集进行了实验:受控环境、真实遮挡和模拟低分辨率的人脸数据集(AR人脸数据集),非受控环境、真实遮挡和模拟低分辨率的人脸数据集(MFR2和PKUMasked-Face),非受控环境、真实遮挡和真实低分辨率的人脸数据集(自建数据集)。实验结果表明,与现有方法相比,所提出的基于稠密连接的通道混合式PCANet具更好的遮挡鲁棒性和低分辨率鲁棒性,可以作为前沿方法的有效补充,提升其识别性能。

关键词：有遮挡人脸识别主成分分析网络(PCANet) 通道相关式卷积(CDC) 稠密连接

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基于稠密连接卷积网络的加密流量分类方法

计算机应用与软件 2024年第9期41卷 363-369页

作者：康健豪凌捷广东工业大学计算机学院广东广州510000

针对传统方法依靠人工提取特征、现有基于深度学习的方法在多分类上性能不够高等问题,提出一种基于稠密连接卷积网络的加密流量分类方法,利用DenseBlock中各层卷积稠密连接的结构,减轻梯度消失、加强特征传递,以提高分类性能。在公开数... 详细信息

针对传统方法依靠人工提取特征、现有基于深度学习的方法在多分类上性能不够高等问题,提出一种基于稠密连接卷积网络的加密流量分类方法,利用DenseBlock中各层卷积稠密连接的结构,减轻梯度消失、加强特征传递,以提高分类性能。在公开数据集“ISCX VPN-nonVPN”上进行实验,结果表明该方法对不同种类的加密流量有更好的分类效果,准确率达到98.56%,F1值达到98.55%,相比于基于一维卷积神经网络模型和ResNet模型的方法,准确率分别提升了8.88百分点和6.54百分点,F1值分别提升了8.86百分点和6.64百分点。

关键词：加密流量分类卷积神经网络稠密连接图像分类深度学习

基于SE通道注意力和稠密连接的XSS检测模型

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电子设计工程 2024年第21期 51-55页

作者：焦若邻吴珊武汉邮电科学研究院

针对目前已有的XSS深度学习检测方法无法同时做到收敛速度快、检测效果好、参数量少这一缺陷，提出了一种融合了SE通道注意力机制和稠密连接思想的XSS攻击检测模型，将稠密连接网络DenseNet与XSS攻击检测结合起来，利用DenseNet结构中... 详细信息

针对目前已有的XSS深度学习检测方法无法同时做到收敛速度快、检测效果好、参数量少这一缺陷，提出了一种融合了SE通道注意力机制和稠密连接思想的XSS攻击检测模型，将稠密连接网络DenseNet与XSS攻击检测结合起来，利用DenseNet结构中互相连接所有的层的特点，加强特征传播和特征重用，挖掘较深层次的文本特征。对DenseNet网络进行了简化与改进，在DenseBlock中增加了SE注意力机制，使模型更加关注有用的通道信息，以获得更快的收敛速度和更好的分类效果，并将普通卷积替换为蓝图卷积，进一步减少了模型参数量。实验结果表明，该模型能够在达到最高精度分类效果的前提下，大幅度减少模型参数量，提升收敛速度。

关键词：深度学习稠密连接蓝图卷积 SE注意力机制 XSS攻击检测

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基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法

计算机工程 2020年第4期46卷 253-259页

作者：程广涛巩家昌赵洪伟国家消防工程技术研究中心研发部天津300381 中国刑事警察学院声像资料检验技术系沈阳110854 应急管理部天津消防研究所研发部天津300381

为更好地提取烟雾图像的全局特征,提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法.依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积,扩大卷积核的感受野,使得卷积核能够感知更广泛的烟雾图像区域,在不同膨胀卷积层之间设计稠密连接机制,促进卷积层之间的... 详细信息

为更好地提取烟雾图像的全局特征,提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法.依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积,扩大卷积核的感受野,使得卷积核能够感知更广泛的烟雾图像区域,在不同膨胀卷积层之间设计稠密连接机制,促进卷积层之间的信息流通,实现烟雾图像局部特征和全局特征的融合.在此基础上,构造应用于烟雾识别的深度卷积神经网络,并在训练样本和标签的凸组合上完成训练以增强模型的泛化能力.实验结果表明,与AlexNet、VGG16等方法相比,该方法具有较好的烟雾特征表达能力,能在提高烟雾识别效果的同时,减小模型尺寸效果,其实用性较好.

关键词：烟雾识别卷积神经网络膨胀卷积稠密连接数据增强

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多注意力域的稠密连接人脸超分算法

计算机工程与应用 2020年第20期56卷 179-185页

作者：刘颖董占龙卢津王富平西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室西安710121 西安邮电大学图像与信息处理研究所西安710121

人脸超分辨率重建是一种对低分辨率人脸处理获取对应高分辨率人脸的低成本技术,又称人脸幻生。为了使重建的人脸图像有更清晰的细节纹理,通过对基于深度学习的人脸超分算法的研究,提出了基于注意力机制的稠密连接人脸超分算法。该算法... 详细信息

人脸超分辨率重建是一种对低分辨率人脸处理获取对应高分辨率人脸的低成本技术,又称人脸幻生。为了使重建的人脸图像有更清晰的细节纹理,通过对基于深度学习的人脸超分算法的研究,提出了基于注意力机制的稠密连接人脸超分算法。该算法主要由特征提取和图像重建两个部分组成,通过同时关注特征通道域和空间域的信息,创建了多注意力域模块MADM(Multi Attention Domain Module)。其中,通过改变信道和空间上的相互关系和权重,自适应地对特征进行加权重组,并且使用密集的稠密连接和长短连接将不同层的特征融合在一起,实现提升网络性能。实验结果验证了该算法的正确性;并与现有算法比较,表明了该算法的优越性能,重建的人脸图像具有更清晰的纹理细节特征。

关键词：注意力机制稠密连接人脸超分特征融合神经网络

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基于稠密连接的深度修复定位网络

信息网络安全 2022年第7期 84-93页

作者：傅志彬祁树仁张玉书薛明富南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

图像修复是计算机视觉中的一个经典应用。基于深度学习的修复算法可以用较低的成本生成逼真的修复图像。然而,这种强大的算法有潜在的非法或不道德用途,如删除图像中的特定对象以欺骗公众。尽管目前出现许多图像修复的取证方法,但在复... 详细信息

图像修复是计算机视觉中的一个经典应用。基于深度学习的修复算法可以用较低的成本生成逼真的修复图像。然而,这种强大的算法有潜在的非法或不道德用途,如删除图像中的特定对象以欺骗公众。尽管目前出现许多图像修复的取证方法,但在复杂的修复图像中,这些方法的检测能力仍然有限。基于此,文章提出使用稠密连接的网络有效定位逼真的深度修复图像中的篡改区域。该网络是一种基于稠密连接的编码器和解码器架构,其中引入的稠密连接模块可以更好地捕获在修复图像中细微的篡改痕迹。此外,在稠密连接模块中嵌入Ghost模块、空洞卷积和通道注意力机制可以实现更好的定位性能。实验结果表明,该方法能够在逼真复杂的深度修复图像中有效地识别出篡改区域,并且能够满足对JPEG压缩和旋转的鲁棒性需求。

关键词：深度修复篡改检测稠密连接 Ghost模块

基于稠密连接注意力单任务提升的深度多任务学习

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2022年第3期34卷 393-401页

作者：王进任超舒雅宁彭浩闫振兴重庆邮电大学数据工程与可视计算重点实验室重庆400065

多任务学习通过任务间的知识共享提升多个关联任务的泛化性能。多任务学习领域的大多数方法通过设置先验性的知识共享结构来定义任务间的关系,这些知识共享结构可能使任务不能充分利用多任务学习带来的好处,甚至导致明显的知识负迁移,... 详细信息

多任务学习通过任务间的知识共享提升多个关联任务的泛化性能。多任务学习领域的大多数方法通过设置先验性的知识共享结构来定义任务间的关系,这些知识共享结构可能使任务不能充分利用多任务学习带来的好处,甚至导致明显的知识负迁移,使得任务性能提升不大。为了解决上述问题,提出了一种基于稠密连接注意力单任务提升的深度多任务学习方法。该方法中每个任务使用特异的自注意力单元学习任务间的知识共享结构,通过稠密连接将知识共享信息与自身动态结合,使用单任务提升训练方法贪心地优化每个任务,极大程度地避免知识负迁移所带来的问题。在多个数据集上的实验证明了该方法的有效性,其性能已优于目前许多先进的多任务学习方法。

关键词：多任务学习自注意力机制稠密连接知识共享单任务提升

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基于稠密连接的多形性腺瘤辅助诊断

吉林大学学报:理学版 2023年第5期61卷 1159-1168页

作者：董立岩张玥敏朱晓冬张小利赵博吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对多形性腺瘤诊断完全依赖人工的问题,提出一种计算机辅助诊断方法.先通过采集数据并构建多形性腺瘤数据集,对当前稠密连接网络进行改进并融合通道注意力机制进行疾病组织分类特征提取,得到组织类别和概率,然后使用CART(classificatio... 详细信息

针对多形性腺瘤诊断完全依赖人工的问题,提出一种计算机辅助诊断方法.先通过采集数据并构建多形性腺瘤数据集,对当前稠密连接网络进行改进并融合通道注意力机制进行疾病组织分类特征提取,得到组织类别和概率,然后使用CART(classification and regression tree)进行推理学习,得到诊断结果.对难判断的类别选择进行人工辅助,进而实现对多形性腺瘤疾病的计算机辅助工作.实验结果表明,该方法在分类识别模块分类提取准确率达97.7%,决策树推理诊断准确率达100%.此外,分类识别模块在血细胞分类领域的准确率达98.6%.该方法具有一定的迁移性和有效性.

关键词：计算机应用多形性腺瘤稠密连接注意力机制决策树

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基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法

科学技术与工程 2022年第20期22卷 8734-8738页

作者：巩家昌李齐杰中国刑事警察学院声像资料检验技术系沈阳110854

烟雾图像检测已经成为早期火灾预警的主要技术手段之一,为了提升烟雾识别准确率和运算效率,提出基于稠密连接和非局部运算的深度卷积神经网络用于烟雾识别。首先,设计深度网络中卷积层间的稠密连接机制,构建稠密基本块,增强信息流通和... 详细信息

烟雾图像检测已经成为早期火灾预警的主要技术手段之一,为了提升烟雾识别准确率和运算效率,提出基于稠密连接和非局部运算的深度卷积神经网络用于烟雾识别。首先,设计深度网络中卷积层间的稠密连接机制,构建稠密基本块,增强信息流通和特征重利用,同时也减少模型参数量。然后,为了进一步考虑烟雾图像的全局信息,将非局部运算与稠密基本块中的卷积运算相结合,构建稠密和非局部基本卷积块。最后,利用已经构建的若干个稠密和非局部基本卷积块搭建用于烟雾识别的深度卷积神经网络。在已经公开的烟雾图像数据库上进行性能评估,实验结果表明:所提出的基于稠密连接和非局部运算的烟雾识别方法以不到1 M的模型参数量取得了更令人满意的性能。

关键词：烟雾识别卷积神经网络(CNN) 稠密连接非局部运算火灾检测