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基于深度学习特征融合技术的小麦病虫害图像识别准确性研究

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信息技术与信息化 2024年第8期 83-87页

作者：李冰李纪云贾猛河南职业技术学院现代信息技术学院河南郑州450046

小麦病虫害在植株上的分布是不均匀的,导致图像中病虫害的特征不一致,降低了病虫害图像识别的准确性。深度学习特征融合技术能够自动从原始数据中学习到多层次的特征表示,并且能够有效地处理和融合这些特征。基于此,提出一种基于深度学... 详细信息

小麦病虫害在植株上的分布是不均匀的,导致图像中病虫害的特征不一致,降低了病虫害图像识别的准确性。深度学习特征融合技术能够自动从原始数据中学习到多层次的特征表示,并且能够有效地处理和融合这些特征。基于此,提出一种基于深度学习特征融合技术的小麦病虫害图像识别方法,旨在提升识别准确性。利用图像分割技术精准地识别出病虫害的目标区域。借助深度学习技术,构建了一个病虫害图像识别模型,从已分割的病虫害目标区域中提取关键特征。这些特征包括目标区域的边缘特征和区域梯度特征,对于准确识别病虫害至关重要。为了更全面、更细致地描述病虫害的多维特征,采用特征融合技术,整合了不同尺度的图像特征,以捕捉病虫害的多层次信息。这些融合后的特征作为模型输入,通过深度学习模型的训练和学习,实现对病虫害图像的精准分类。将模型的识别结果与真实的标签进行匹配,通过对比识别结果与真实标签的一致性来准确评估识别的准确性。实验结果表明,与传统方法相比,采用所提出的方法可以实现99%~100%的识别准确率,并在F1分数上展现出显著优势,接近理想值1。这一结果显著优于传统方法,为小麦的健康种植提供了可靠的技术保障。

关键词：小麦病虫害图像图像识别深度学习特征融合技术

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使用动态盘码的深度交互式分割方法

小型微型计算机系统 2025年第3期46卷 636-644页

作者：杨亮喆彭双杜春黄亚哲陈浩国防科技大学电子科学学院长沙410073 天津先进技术研究所天津300301 自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室长沙410073

目前,主流的基于点击的交互式分割方法对所有用户点击进行无差异的编码.这样的编码方法意味着用户的交互只能给神经网络提供目标的位置信息,且每次点击的影响力是相同的.然而,不同阶段的点击的影响力是不同的.早期的交互用于目标轮廓的... 详细信息

目前,主流的基于点击的交互式分割方法对所有用户点击进行无差异的编码.这样的编码方法意味着用户的交互只能给神经网络提供目标的位置信息,且每次点击的影响力是相同的.然而,不同阶段的点击的影响力是不同的.早期的交互用于目标轮廓的选择,中后期的交互则偏向于对分割结果的局部细节进行微调.因此,应该适当扩大早期点击的影响力,以便更快地获得目标轮廓,同时削弱中后期点击的影响力,以防止因为超调或歧义而影响交互式分割的收敛性.1)本文提出了一种动态盘码(Dynamic Disk Coding,DDC)算法,该算法将用户的每个点击都编码成一个特定半径的圆盘,以此添加关于点击影响力的先验信息;2)本文提出了一个交互式分割网络DDC-Net,通过交互信息预处理模块加强交互信息,并在分割网络的浅层和深层将交互式信息与语义信息进行混合,缓解交互信息随着网络加深而逐渐衰减的问题;3)本文提出了一种改进的模拟训练策略,使得网络在训练时能够充分学习不同编码半径的点击所具备的不同影响力,从而使得提出的方法兼顾收敛速度和收敛性.通过实验表明,本文提出的使用动态盘码的深度交互式分割方法具有科学性和有效性,相较于基线方法,和分别平均取得3.63%和2.44%的提升.

关键词：交互式分割深度学习动态盘码增量学习特征融合技术

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使用动态盘码的深度交互式分割方法

小型微型计算机系统 2024年

作者：杨亮喆彭双杜春黄亚哲陈浩国防科技大学电子科学学院天津先进技术研究所自然资源部南方丘陵区自然资源监测监管重点实验室

目前，主流的基于点击的交互式分割方法对所有用户点击进行无差异的编码．这样的编码方法意味着用户的交互只能给神经网络提供目标的位置信息，且每次点击的影响力是相同的．然而，不同阶段的点击的影响力是不同的．早期的交互用于目标... 详细信息

目前，主流的基于点击的交互式分割方法对所有用户点击进行无差异的编码．这样的编码方法意味着用户的交互只能给神经网络提供目标的位置信息，且每次点击的影响力是相同的．然而，不同阶段的点击的影响力是不同的．早期的交互用于目标轮廓的选择，中后期的交互则偏向于对分割结果的局部细节进行微调．因此，应该适当扩大早期点击的影响力，以便更快地获得目标轮廓，同时削弱中后期点击的影响力，以防止因为超调或歧义而影响交互式分割的收敛性．首先，本文提出了一种动态盘码(Dynamic Disk Coding， DDC)算法，该算法将用户的每个点击都编码成一个特定半径的圆盘，以此添加关于点击影响力的先验信息．第二，本文提出了一个交互式分割网络DDC-Net，通过交互信息预处理模块加强交互信息，并在分割网络的浅层和深层将交互式信息与语义信息进行混合，缓解交互信息随着网络加深而逐渐衰减的问题．第三，本文提出了一种改进的模拟训练策略，使得网络在训练时能够充分学习不同编码半径的点击所具备的不同影响力，从而使得提出的方法兼顾收敛速度和收敛性．通过实验表明，本文提出的使用动态盘码的深度交互式分割方法具有科学性和有效性，相较于基线方法，NoC85和NoC90分别平均取得3.63%和2.44%的提升．

关键词：交互式分割深度学习动态盘码增量学习特征融合技术

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基于自然语言处理的蛋白质相互作用位点预测

基于自然语言处理的蛋白质相互作用位点预测

作者：王楠湘潭大学

学位级别：硕士

预测蛋白质相互作用位点对药物研发等实际应用至关重要,然而实验方法预测蛋白质相互作用位点往往耗时费力,因此使用计算方法预测蛋白质相互作用位点变得越来越受欢迎。随着自然语言处理领域的兴起,考虑到蛋白质序列与文本序列结构上的... 详细信息

预测蛋白质相互作用位点对药物研发等实际应用至关重要,然而实验方法预测蛋白质相互作用位点往往耗时费力,因此使用计算方法预测蛋白质相互作用位点变得越来越受欢迎。随着自然语言处理领域的兴起,考虑到蛋白质序列与文本序列结构上的相似性,有些研究尝试使用自然语言处理技术来预测蛋白质相互作用位点。受到这些文献的启发,本文研究经典的文本分类和关系分类模型在蛋白质相互作用位点预测问题上的性能。同时,本文还采用了一种基于注意力的特征融合机制,拟在不失去背景信息的同时利用关键信息提升分类精度。首先,使用词嵌入向量表示每个位点。基于前人研究方法对当前预测位点提取全局特征和局部特征。其次,本文提出不同的嵌入处理方法对提取出的特征进行处理,这些方法分别为全局特征的one-hot向量稠密化、全局特征的物化性质平均池化、局部特征赋权并计算注意力和使用多头交叉注意力机制融合全局特征和局部特征。再次,将嵌入处理方法处理后的特征分别输入至Textcnn模块、Textrnn模块、Textrcnn模块以及Textrnn-Attention模块进一步提取信息,其中对Textrcnn模块进行部分改进,将双向长短期记忆网络与卷积神经网络进行结合。最后,将提取的信息输入至分类块中进行分类。根据嵌入处理方法和信息提取方法的不同组合,本文构建了十六个模型,并对ELCAI-Textcnn模型进行了多头交叉注意力层头数的微调。最终选择了EL-Textrnn-Attention、ELCA-Textcnn、ELCAI-Textcnn三个模型与其他文献中的方法在同一测试集上进行比较。三个模型的准确率分别达到了0.659、0.678、0.666,AUPR分别达到了0.330、0.331、0.329。相较于其他文献(Deep PPISP),准确率分别提升了0.611%、3.511%、1.679%,AUPR分别提升了3.125%、3.323%、2.813%,在一定程度上提升了蛋白质相互作用位点预测性能,为药物研发等实际应用提供了可选模型。同时表明结合特征融合机制并将诸如文本分类和关系分类模型的自然语言处理技术迁移到蛋白质相互作用位点预测任务上是可行的,这为后续的研究提供了理论参考。

关键词：蛋白质相互作用位点预测自然语言处理特征融合技术多头交叉注意力机制

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复杂光照条件下人脸识别的关键技术研究

复杂光照条件下人脸识别的关键技术研究

作者：周贵龙电子科技大学

学位级别：硕士

人脸识别以其非接触式的特点在经济、军事、安防、刑侦等领域有着广泛的应用。但由于其容易受到光照、表情、姿态等的影响,一个极具鲁棒性的人脸识别系统还有待加强,人脸识别的研究任务任重而道远。其中,光照条件的变化对人脸识别的影... 详细信息

人脸识别以其非接触式的特点在经济、军事、安防、刑侦等领域有着广泛的应用。但由于其容易受到光照、表情、姿态等的影响,一个极具鲁棒性的人脸识别系统还有待加强,人脸识别的研究任务任重而道远。其中,光照条件的变化对人脸识别的影响更为突出,人脸识别要在更多的场合应用,必须解决光照问题,本文就光照问题对人脸识别的影响展开研究,具体分析内容如下:1、研究对数变换、直方图均衡、伽马变换三种光照归一化算法在复杂光照条件下对人脸图像质量的处理效果,之后验证分析了MSR、自商图像两种光照不变特征提取算法,并在YaleB和CMU-PIE人脸数据库上进行实验,得出不同算法在处理复杂光照条件下人脸图像的差异。2、梯度脸算法对复杂光照人脸图像有较大的改善。为了获得更好的人脸图像的光照不变特征,本文在梯度脸算法的基础上,提出了多方向梯度脸算法,通过计算人脸光照条件下六个方向的梯度特征,将其进行加权融合得到多方向梯度脸图像。之后为了更好地进行特征选择和提取,将得到的多方向梯度脸结合几种典型的特征提取算法,选择其中具有代表性的特征。实验结果表明人脸图像经过多方向梯度脸算法处理后再进行特征提取能够明显的提高识别系统的效率。3、Retinex算法可以很好地解决复杂光照人脸图像的识别问题,是解决光照问题的经典算法,但是在光照剧烈变化下会产生光晕伪影。针对Retinex算法中会出现光晕伪影的现象,为了提高Retinex算法对复杂光照条件下人脸图像处理质量,提出了采用维纳滤波的方式进行照度估计,能够很好地得到人脸图像的光照不变特征,消除光晕伪影的产生。实验从主观视觉效果和客观实验数据出发,通过对比几种算法的处理效果,证明了本算法的处理能力以及其解决复杂光照人脸图像的有效性。4、复杂光照条件下的人脸图像经过优化后的Retinex算法处理得到光照不变分量特征后,为了后续人脸识别的研究,使用了特征融合技术来进行人脸图像特征的提取,提出一种基于PCA降维的特征融合技术。结果表明经过降维处理后的特征融合技术在时间和识别率上都取得了不错的效果。后续又研究了DBN网络对复杂光照人脸图像识别率的影响,实验得出DBN网络在运用LBP特征提取技术后可以大大缩短识别时间和提高识别率。

关键词：人脸识别光照不变特征 Retinex 多方向梯度脸特征融合技术

基于超像素与特征融合的砂岩铸体薄片组分识别方法

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光源与照明 2022年第2期 113-115页

作者：张启迪田亚娟西安石油大学计算机学院陕西西安710065 西安石油大学电子工程学院陕西西安710065

砂岩铸体薄片的鉴定与分析通常通过人工手动完成,费时费力,并受技术人员的主观差异影响较大。文章基于超像素与特征融合技术,为砂岩铸体薄片的组分识别与鉴定提供了一套端到端的自动分析方法。该方法以超像素技术为基础,基于分割后的图... 详细信息

砂岩铸体薄片的鉴定与分析通常通过人工手动完成,费时费力,并受技术人员的主观差异影响较大。文章基于超像素与特征融合技术,为砂岩铸体薄片的组分识别与鉴定提供了一套端到端的自动分析方法。该方法以超像素技术为基础,基于分割后的图像的亮度、颜色及纹理等特征,进一步进行关联区域融合,最终实现目标图像中的组分识别与分类。文章采用鄂尔多斯盆地的真实砂岩样本验证了方法的有效性,测试结果证明:研究方法具有足够的准确性与合理性,有助于推动砂岩铸体薄片分析的数字化与自动化发展。

关键词：组分识别砂岩铸体薄片图像分析超像素技术特征融合技术