校园植物的识别与分类 一、目的与要求 1、通过对校园植物的调查研究，使学生熟悉观察、研究区域植物及其分类的基本方法。 2、了解校园植物种和科的识别特征。 3、编制校园植物检索表，并对植物进行归纳。 二、材料与器具 放大镜、镊子、铅笔、笔记本、检索表及相关工具书 三、常见庭院植物的物种识别与分类 现在的大学校园绿化比较好，栽培及自然生长的植物种类很多。在积累了被子植物的系统分类的基础理论知识后，可以充分利用校园的绿化优势，通过调查研究校园内植物的种类，熟悉观察、研究区域植物及其分类的基本方法，为其后的野外实习做准备。为保证实验的质量和效果，实验前指导教师可以根据学校的实际情况把学校分成不同的区域，学生可分成多个小组对不同校园区域的植物（包括栽培及自然生长的植物）进行调查研究。 （一）基础性实验——校园植物形态特征的观察与科学描述 对植物的形态特征进行科学的描述是进行物种识别与分类的基础，学生在野外实习之前一定要学会植物形态特征的科学描述方法。 植物种类的识别、鉴定必须在严谨、细致的观察研究后进行。在对植物进行观察研究时，首先要观察清楚每一种植物的生长环境，然后再观察植物具体的形态结构特征。植物形态特征的观察应起始于根（或茎的基部），结束于花、果实或种子。先用眼睛进行整体观察，细微、重要部分须借助放大镜观察，并能按以下特征进行观察和科学描述。 1、植物的性状——乔木；灌木亚灌木；草木（包括一、二年生或多年生），茎的形状、颜色、被毛或滑；直立；平卧，匍伏；攀援；缠绕或其他。 2、叶——单叶或复叶；叶形，有无叶柄？对生或互生，或轮生。叶面及叶背颜色如何？被毛或其它，网状脉或平行脉有托叶或无托叶？ 3、花序——总状类花序（如穗状、总状、园锥、伞形等花序）或聚伞类花序（如轮伞、聚伞花序）或花单生等。 4、花的各部分：观察、研究要极为细致、全面，从花柄开始，通过花萼、花冠、雄蕊，最后到雌蕊。必要时要对花进行解剖，分别作横切和纵切，观察花各部分的排列情况、子房位置、组成雌蕊的心皮数目、子房室数及胎座类型等。 （1）苞片——形状、颜色、数目、被毛或其他。 （2）花萼——萼片形状、颜色、数目、离生或合生、被毛或无毛。 （3）花冠——花瓣形态、颜色、数目、离生或合生、被毛或无毛。 （4）雄蕊——数目、花丝离生或合生，雄蕊与花瓣，萼片对生或互生。花药的着生情况和开裂方式。 （5）雌蕊——花柱数目、柱头分裂数或不裂或浅裂。 ①子房上位、下位或半下位； ②子房室的数目； ③胎座式（如中轴胎座、特立中央胎座、侧膜胎座等）； ④胚珠数目——少数或多数或定数。 （6）果实——属于何种果实？开裂或不开裂，果实的形状大小和颜色。
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910276255.3 (22)申请日 2019.04.08 (71)申请人 西南石油大学 地址 610500 四川省成都市新都区新都大 道8号 (72)发明人 罗仁泽 王瑞杰 张可 李阳阳 马磊 袁杉杉 吕沁 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于残差卷积自编码网络的图像去噪 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于残差卷积自编码网 络的图像去噪方法，为了克服传统浅层线性结构 特征提取能力有限，现有基于深度学习的图像去 噪模型存在泛化能力弱等问题。以残差块、批归 一化层和自编码器组成的残差卷积自编码块为 基本去噪网络结构，提出了多功能去噪残差卷积 自编码神经网络。本发明公开的图像去噪方法， 在保持较高去噪质量和去噪精度的同时，不仅拥 有盲去噪能力，还能去除与训练集类型不相同的 噪声。权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 110020684 A 2019.07.16 C N 110020684 A
1.一种基于残差卷积自编码网络的图像去噪方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、将预处理后的原图和对应含噪声的图像作为训练集和测试集，具体步骤如下： (1)将m*m像素的三通道原图预处理为单通道灰度图像，并对图像进行切割； (2)将预处理切割后的灰度图像加入相应噪声； (3)将原图的灰度图像及其对应的加噪图像作为一组数据，以原图像的灰度图像作为标签，制作训练集和测试集； 步骤2、构建残差卷积自编码块，主结构由n+2层卷积层组成，恒等映射部分由卷积自编码结构组成，残差卷积自编码块输出为： x n+2＝f(x)+x cae x cae 为输入x经过卷积自编码器提取的潜在特征，f(x)为输入x经过n+2层卷积层输出的结果，n为大于1的正整数，其中，主结构第1层卷积核大小为1*1，激活函数为Swish；第2到第n+1层结构相同，均添加批归一化层，卷积核大小为3*3，激活函数为Relu；第n+2层卷积核大小为1*1，激活函数为Swish； 其中Relu激活函数为： Swish激活函数为： 式中β为x的缩放参数，β>0； 步骤3、网络结构主要由步骤2提出的残差卷积自编码块组成，网络共(n+2)*a+8层，a为大于2的正整数，第一层是一个用来降维的卷积层，中间层由残差卷积自编码块和残差卷积块组成，最后一层为一个全连接层； 步骤4、将步骤1预处理后的训练集，通过列队输入到步骤3搭建的网络模型中，采用误差反向传播，并以均方误差损失函数来衡量真实值与预测值的距离，通过数据集的每次迭代，使用梯度下降来调整神经元之间的权重以降低代价函数，进而优化网络，并以定量的峰值信噪比和定性的视觉感受判断网络去噪效果，初次保存网络模型的各个参数； 均方误差损失函数为： 式中，y i 为通过列队读入的标签数据，z i 为输出去噪后的数据，均方误差越小代表去噪后的数据与标签数据越接近，网络准确率越高； 峰值信噪比公式为： 其中M MSE 是原图和处理图像之间的均方误差，PSNR数值越大表示失真越小； 步骤5、将步骤1预处理后的测试集，输入到步骤4优化训练好的网络模型中，并通过定 权 利 要 求 书1/2页2CN 110020684 A
一、简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。 1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。 因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。直到2006年，Hinton终于一鸣惊人，在《科学》上发表文章，使得CNN再度觉醒，并取得长足发展。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，值得注意的是Krizhevsky等人提出的一个经典的CNN架构，相对于图像分类任务之前的方法，在性能方面表现出了显著的改善2674。他们方法的整体架构，即AlexNet[9]（也叫ImageNet），与LeNet-5相似，但具有更深的结构。它包括8个学习层（5个卷积与池化层和3个全连接层），前边的几层划分到2个GPU上，（和ImageNet是同一个）并且它在卷积层使用ReLU作为非线性激活函数，在全连接层使用Dropout减少过拟合。该深度网络在ImageNet 大赛上夺冠，进一步掀起了CNN学习热潮。 一般地，CNN包括两种基本的计算，其一为特征提取，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。这两种操作形成了CNN的卷积层。此外，卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，即池化层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。
F 福建电脑 UJIAN COMPUTER 福建电脑2018年第2期 基金项目：国家级大学生创新训练计划项目（201610719001）；陕西省大学生创新训练计划项目（1495）。 0引言 图像分类就是利用计算机模拟人类对图像的理解和认知,自动根据图像的内容将图片划分到合适的类别中,它在智能识别、目标检测和信息搜索等计算机视觉领域有着广泛的应用,图像分类问题也一直是计算机视觉的基本问题。目前,关于图像分类的研究大多集中在医学图像、遥感图像等专业领域,而对于自然图像分类的研究较少,虽然分类的算法如K 最近邻算法[1]、决策树算法[2]、神经网络算法[3]、支持向量机算法[4]和一些混合算法[5]能达到较可观的分类效果,但对大数据库的分类,存在训练时间长,准确度低、易出现过拟合等缺点。 由于卷积神经网络[6](Convolutional Neural Network,CNN )具有输入图像不需预处理;特征提取和模式分类同时在训练中产生;权重共享减少了网络训练参数;很强的抗干扰能力等优点。本文首先分析探讨了卷积神经网络结构、原理,提出了一种改进的卷积神经网络,设计了基于该模型的图像分类算法,实验结果表明该模型能提取出大数据库中图像明显特征,可精确地对图像集进行分类。 1卷积神经网络及其改进 CNN 是将卷积运算引入到深度学习模型,属于多层前馈神经网络模型,但与传统不同的是它的输入是二维模式,可以直接处理二维模式,其连接权是二维权矩阵,称为卷积核,基本操作是二维离散卷积和池化。简单地说,CNN 就是能够自动的对于一张图片学习出最好的卷积核以及这些卷积核的组合方式。 1.1CNN 结构 CNN 一般由卷积层、池化层、全连接层和一个输出层(或分类器)组成。每层由多个二维平面块组成,每个平面块由多个独立神经元组成,如图1所示。 卷积层通过卷积运算提取图像的不同特征,包含若干组CNN 训练的参数,即进行学习的卷积核,当前层的卷积核对输入的一组图片做卷积运算,再经过激活函数得到新的特征图像,通常采用卷积离散型将输入原始图像的像素输出为新的像素点,可由公式(1)计算得出: (1) 其中,M β表示输入特征图像的子集;W γαβ表示卷积核;γ表 示网络层数;b γβ表示输出特征映射的偏置,f 表示激活函数,最常用的是sigmoid 函数与双曲正切函数。 卷积层后一般接入池化层来减小数据量,通过池化把输入的特征图像分割为不重叠的矩形区域,而对相应的矩形区域做运算,常见的有最大池化和均值池化。经过交替的卷积层和池化层之后,已经获得了高度抽象的特征图像,全连接层把得到的多个特征映射转化为一个特征向量以完全连接的方式输出,最后对提取的特征进行分类。 1.2CNN 工作原理 在CNN 中,通过神经网络的梯度反向传播算法实现对参数的学习训练,属于有监督学习。在进行学习训练过程中,输入信号的训练输出和实际输出会有一定误差,误差在梯度下降算法中逐层传播,逐层更新网络参数。假设样例(x ,y )的损失函数为C (W ,b ;x ,y ),如式(2)。 (2)为防止过拟合,需增加,L 2范数,如式(3)。 (3) 其中,h W ,b (x )为输入样本x 经过CNN 后的输出,y 为样本的标签真值,λ为控制强度。为了使代价函数尽可能的小,因此需要不断更新每一层的权重W 和偏置项b ,任意一层(假设为γ层)的权重更新如式(4)。 (4) 1.3CNN 的改进 在处理大数据集方面,由于卷积层和池化层数较少,获得的特征图相对不足,因此达不到较好的分类效果。针对该缺点,依据CNN 的卷积层和池化层设置灵活性,不同的结构设置会得到不同结果的特点,对传统CNN 进行了两方面的改进,一方面将卷积层和池化层层数分别增至3层,提高了各层提取图像特征的能力,使分类效果得到改善;另一方面设置卷积核大小为5×5,扫描的步长为2,在提高训练效率的同时也保证了分类精确度。 2基于改进CNN 的图像分类 一种基于卷积神经网络的图像分类方法 张琳林，曹军梅 （延安大学计算机学院陕西延安716000） 【摘要】利用卷积神经网络是深度学习的一种高效识别模型的思想， 将卷积神经网络应用于图像分类中，避免对图像进行复杂的预处理的同时也提高了图像分类的准确度。在分析卷积神经网络结构、 原理及特点的基础上，提出了一种改进的卷积神经网络模型，设计了基于该模型的图像分类算法， 并在大数据库CIFA Ｒ-10下进行实验验证，表明图像分类的准确度高，总结了网络模型对图像分类结果的影响因素。 【关键词】卷积神经网络；图像分类；卷积；池化；特征图像图1CNN 的基本结 构 DOI:10.16707/https://www.doczj.com/doc/9310925207.html,ki.fjpc.2018.02.021 46··
第14期 2018年7月No.14July，2018 1 算法原理 卷积神经网络的卷积层最重要部分为卷积核[1-2]。卷积核不仅能够使各神经元间连接变少，还可以降低过拟合误 差[3]。 子采样过程就是池化过程。进行卷积过程是将卷积核与预测试图像进行卷积，子采样能够简化网络模型，降低网络模型复杂程度，从而缩减参数。 在图像识别时，首先需要对输入图像初始化，然后将初始化后图像进行卷积和采样，前向反馈到全连接层，通过变换、即可计算进入输出层面，最终通过特征增强效果和逻辑之间的线性回归判断是否符合图像识别期望效果，往复循环，每循环一次就迭代一次，进而对图像进行识别。流程如图1所示。 图1 卷积神经网络模型流程 2 卷积神经网络 卷积神经网络主要包括3个层次[4]，它由输入层、隐藏 层、输出层共同建立卷积神经网络模型结构。2.1 卷积层 卷积层的作用是提取特征[2]。卷积层的神经元之间进行 局部连接，为不完全连接[5]。 卷积层计算方法公式如下。()r array M a λ+ 其中λ为激活函数，array 是灰度图像矩阵， M 表示卷积核， 表示卷积， a 表示偏置值大小。G x 方向和G y 方向卷积核。 本文卷积神经网络模型中设定的卷积核分为水平方向和竖直方向。卷积层中卷积核通过卷积可降低图像边缘模糊程度，使其更为清晰，效果更好、更为显著。经过S 型函数激活处理之后，进行归一化后图像灰度值具有层次感，易于突出目标区域，便于进一步处理。2.2 全连接层 该层主要对信息进行整理与合并，全连接层的输入是卷积层和池化层的输出。在视觉特征中，距离最近点颜色等特征最为相似，像素同理。全连接如图2所示。 图2 全连接 3 实验结果与分析 本文采用数据集库是MSRA 数据集，该数据集共包含1 000张图片。实验环境为Matlab2015a 实验环境，Windows 7以上系统和无线局域网络。本文从MSRA 数据集中选取其中一张进行效果分析。卷积神经网络模型识别效果如图3所示。 作者简介：谢慧芳（1994— ），女，河南郑州人，本科生；研究方向：通信工程。 谢慧芳，刘艺航，王 梓，王迎港 （河南师范大学，河南 新乡 453007） 摘 要：为降低图像识别误识率，文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先，对输入图像进行初始化；然后，初 始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积，对图像进行特征提取，提取的图像特征经过池化层进行特征压缩，得到图像最主要、最具代表性的点；最后，通过全连接层对特征进行综合，多次迭代，层层压缩，进而对图像进行识别，输出所识别图像。与原始算法相比，该网络构造可以提高图像识别准确性，大大降低误识率。实验结果表明，利用该网络模型识别图像误识率低至16.19%。关键词：卷积神经网络；卷积核；特征提取；特征压缩无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于卷积神经网络的图像识别研究
创新项目设计 校园常见植物的分类识别 黄兆广 课题背景 校园内有很多花草树木，这些植物为我们营造了一个舒适惬意的生活和学习环境。每一种植物都有各自的特点，有的春天繁花似锦，有的秋天来了落叶纷飞，有的一年四季都郁郁葱葱，这是因为每一种植物都有自己的分类学地位，这一地位决定了植物的外形特征。本次学习中学生将对一些校园常见植物进行分类识别。 初中学生意见学习了植物的主要类群和植物的主要结构，对植物的分类有了一定的知识基础。开展本次活动既符合学生的认知规律，又能学以致用，关爱校园中的常见绿色植物。 活动目标 1、使学生了解植物分类学的基础知识，掌握植物分类学的基本方法，并能只是 和方法对校园中的常见绿色植物进行分类。 2、培养学生对大自然的中绿色植物的关爱意识，在活动过程中学会分工与合作。活动重点和难点 植物分类学的基本方法，并能运用它对校园中的常见绿色植物进行分类。 活动方式 1、对已有名称的植物，可以采取先入为主的研究方式，在植物分类检索表中对 应观察植物的相关特征。 2、对未知名称的植物，可以全面观察植物的六大器官的特征，再对应植物分类 检索表来查找名称。 活动过程组织设计 一、准备阶段 1、人员准备： 把学生分为4—5个人一组，要求学生在本小组内确定组长、观察员和记录员，既分工明确，又团结合作，共同完成本次研究性学习。 2、材料准备 每人领取工具箱一只，内有教师自制的植物分类检索表、调查报告单、放大镜、镊子等。 二、实施阶段 活动1：什么是植物分类学？ 植物分类学是一个非常复杂和繁琐的过程，需要投入大量的时间和精力。而本次研究的只是一个较为简单的植物分类研究，其对象是我们校园常见植物。 给学生提供植物分类的小资料 活动2：植物分类有哪些方法？
一文读懂卷积神经网络 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、 cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。 第二点，Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等。 第三点，Deep Learning算法能够有效的关键其实是大规模的数据，这一点原因在于每个DL都有众多的参数，少量数据无法将参数训练充分。 接下来话不多说，直接奔入主题开始CNN之旅。 卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN） 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个
《计算机系统项目综合实践》课程报告报告题目：基于卷积神经网络的人脸识别 组长：班级：*学号：*姓名：* 在本项实践中的贡献百分比： 40 % 组员1：班级： * 学号： * 姓名：* 在本项实践中的贡献百分比： 35 % 组员2：班级： * 学号：* 姓名：* 在本项实践中的贡献百分比： 25 % 日期： 2019/12/18
一、课程实践目标和内容概述：（各组员对本部分内容撰写的贡献比例，组长：组员1：组员2 = 20% ： 20% ： 60%） 1. 打算设计和实现一个什么样的计算机综合系统？该系统有什么功能？为什么选择该系统作为实践内容？ 基于卷积神经网络的人脸识别。 通过10个人的420张192*168大小单一色彩图片对系统进行训练，从而使系统能够识别这十个人，在通过220张人脸的图片进行识别，统计识别精度，通过调整参数不断使测试精度达到最优，获得使测试精度达到最大的参数集合。 人脸识别应用在生活中十分广泛，卷积神经网络用于人脸识别是一种基于特征的方法，区别于传统的人工特征提取和针对特征的高性能分类器设计，它的优点是通过逐层卷积降维进行特征提取，然后经过多层非线性映射，使网络可以从未经特殊处理的训练样本中，自动学习形成适应该识别任务的特征提取器和分类器，该方法降低了对训练样本的要求，而且网络的层数越多，学习到的特征更具有全局性。因此，我们小组打算将该系统作为实践内容。 2. 运用什么程序设计语言或开发工具实现系统？为什么采用这种开发语言或工具？ 运用MATLAB实现。 MATLAB具有封装的卷积神经网络，我们只需要对其设置层数和参数即可。而且MATLAB将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，
一文读懂卷积神经网络CNN ★据说阿尔法狗战胜李世乭靠的是卷积神经网络算法，所以小编找到了一篇介绍该算法的文章，大家可以看一看。★ 自去年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deep learning 和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。第二点，Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等。第三点，Deep Learning算法能够有效的关键其实是大规模的数据，这一点原因在于每个DL都有众多的参数，少量数据无法将参数训练充分。接下来话不多说，直接奔入主题开始
CNN之旅。卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel 和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网 络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid 函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少
1.2 识别植物种类的方法 一、运用植物的分类原则和演化趋向的理论来提高识别各个植物类群的能力 裸子植物是介于蕨类植物和被子植物之间的、能产生种子（不形成果实）的一群维管束植物；被子植物的最显著特征就是种子外包有子房壁（形成果实），是一群演化水平最高、结构与机能最复杂、种类最多、经济用途最大、分布最广的最高级的维管束植物。 植物在长期的演化过程中，在自然条件下不断地选择和影响下，它们的外部形态和内部解剖构造等特征，与其亲缘关系和进化的程度，一般来讲是相适应的、是统一的。因此，植物的特征，特别是形态特征，便成为人们容易辩论和掌握的植物系统演化上的重要标志。系统分类既然必须以进化原则为依据，则植物的形态学特征便成为分类的主要标准之一，特别是花和果实的形态特征作为分类的标准最为普遍，因为这些特征的变异要比营养器官小，相对来讲是比较稳定的。 在被子植物的分类中，一般以子叶的数目、叶脉的类型、中柱的类型、花部排列的状况、数目、离生或合生，两性或单性，以及果实、胚乳的有无等作为纲、目、科的特征；而各部器官的形状、大小、颜色、有毛与否等性状，则常用作属、种的分类依据。习惯上把现存分类群中也为祖先所具有的性状看作是原始的性状，而把那些多少显得特化的性状看作是进化的性状。如能掌握这些分类原则和演化趋向的理论，就可以帮助我们判断每个植物类群在整个植物系统演化中的位置，也就是说，这个植物类群在系统演化中是属于原始的类群，还是比较进步或是最高级的植物类群。 二、注意从植物与环境的辩证关系中提高识别植物种类的能力 任何植物的生长发育，和周围的环境是密不可分的。也就是说，每一种植物在通常的情况下，只能在对它适宜的环境条件下生长发育。植物的这种特性，正是在植物长期对环境条件的适应过程中所形成的。因此，在不同的环境条件下，就会有不同的植物种类。如水稻可以生长于水田，而玉米、小麦只能种在旱地，柑桔生长于我国亚热带，而苹果则分布在温带。植物的生长发育规律又能反映环境的各种特点，如常绿林植物反映出该地区全年温度较高，雨量丰富；落叶植物是冬季低温的反映。而植物的生长发育对环境也必然会产生一定的影响。由此可见，植物与环境有着极为密切的辩证关系。植物能改造环境，同时又是一定环境条件下的产物。 环境是各个生态因子的总和，它包括光、温度、水、空气和土壤等，这些因
deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）的作者是Rasmus Berg Palm)代码下载：rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。 DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数： 调用关系为： 该模型使用了mnist的数字作为训练样本，作为cnn的一个使用样例， 每个样本特征为一个28*28=的向量。 网络结构为： 让我们来看看各个函数： 一、Test_example_CNN: (1) 三、 (2) 四、 (2) 五、 (2) 五、 (2) 六、 (3) 一、Test_example_CNN: Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅 2cnnsetup函数初始化卷积核、偏置等
3cnntrain函数训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用 cnnff完成训练的前向过程， cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度（权重的修改量） cnnapplygrads把计算出来的梯度加到原始模型上去 4cnntest函数，测试当前模型的准确率 该模型采用的数据为， 含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。 把数据转成相应的格式，并归一化。 设置网络结构及训练参数 初始化网络，对数据进行批训练，验证模型准确率 绘制均方误差曲线 二、 该函数你用于初始化CNN的参数。 设置各层的mapsize大小， 初始化卷积层的卷积核、bias 尾部单层感知机的参数设置 * bias统一设置为0 权重设置为：-1~1之间的随机数/sqrt（6/（输入神经元数量+输出神经元数量））
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型，将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中，然后进行自动训练，这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来，那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单，但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构，而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型，并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛，最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下： 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析；然后过渡到卷积神经网络的相关理论，对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述；最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元，单个神经元的模型结构如下图所示。 其中， b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = 卷积神经网路的基本结构简单的池化过程：
2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明，并对人脸数据进行预处理，包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。 TensorFlow的系统架构如下图所示 TensorFlow的编程模式 系统本地模式和分布式模式示意图 3.提出了基于改进的MyVGGNet和MySqueezeNet网络的人脸识别。首先分析了模型VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构及相关参数，然后本文提出将原VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构和参数进行优化，并在每个卷积层和激励层之间添加批归一化层，在VGGNet-16网络末尾用1个1 * 1的卷积层代替三个全连接层，还增加全局平均池化层，得到新的MyVGGNet和MySqueezeNet模型，最后在LFW数据集上分别获得9 4.3%和9 5.1%的准确率。 VGGNet-16 网络结构框图 MyVGGNet 网络框图 MyVGGNet网络训练时LFW测试集的准确率走势图 MyVGGNet网络在LFW上的ROC曲线图 4.提出了基于二叉树型融合网络BTreeFuseNet_v1和BTreeFuseNet_v2的人脸识别。首先对深度神经网络的优化问题和融合原理作了分析；然后结合残差学习，融入分支并行、融合和级联三种结构，采用ReLU函数、BN层、Dropout层、哈维尔方法和截断高斯函数初始化方法、Adam优化器等技巧，构建了两个层次深度为22和19的网络模型
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由 IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助 DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署 DNN 的关键。 论文地址： 本文旨在提供一个关于实现 DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个 DNN 综述——讨论了支持 DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低 DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手 DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的 DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解 DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的 DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同 DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础 [1]。由于 DNN 在语音识别 [2] 和图像识别 [3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些 DNN 被部署到了从自动驾驶汽车 [4]、癌症检测 [5] 到复杂游戏 [6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而 DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而 DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是 GPU)，已经成为许多 DNN 处理的砥柱，但提供对 DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对 DNN、理解 DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下： Section II 给出了 DNN 为什么很重要的背景、历史和应用。 Section III 给出了 DNN 基础组件的概述，还有目前流行使用的 DNN 模型。 Section IV 描述了 DNN 研发所能用到的各种资源。 Section V 描述了处理 DNN 用到的各种硬件平台，以及在不影响准确率的情况下改进吞吐量(thoughtput)和能量的各种优化方法(即产生 bit-wise identical 结果)。 Section VI 讨论了混合信号回路和新的存储技术如何被用于近数据处理(near-data processing)，从而解决 DNN 中数据流通时面临的吞吐量和能量消耗难题。 Section VII 描述了各种用来改进 DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化，同时最小化对准确率的影响。 Section VIII 描述了对比 DNN 设计时应该考虑的关键标准。
常见植物病虫害及防治
常见植物病虫害及防治 根据病虫害的性质和种类，将植物病害分为真菌性病害、细菌性病害、病毒性病害、线虫病害及生理性病害等。植物虫害包括地下害虫、叶部害虫、枝干害虫和吸汁害虫。 一、真菌性病害 此类病害的病原是真菌，在植物病害中发生较为普遍。常见的种类有： （一）炭疽病类 1．症状 炭疽病是植物上最常见的一类病害。主要为害寄主的叶片和新梢，可以在花、果、茎、叶柄上发生。该病有急性型和慢性型，急性型的典型症状是初期呈暗绿色，似水烫伤状，后期呈褐色至黑褪色，然后病部腐烂。慢性型的典型症状是病斑呈灰白色，其上生有呈轮纹状排列的黑小颗粒。 2．发病规律病原在寄主病部、病残体或土壤中越冬。通过风雨和昆虫传播。在高温多雨季节发病重。通过透光性差、植株长势弱、排水不良、偏施氮肥等条件有利其发生。不同的品种，其抗（耐）病性有差异。 3．防治措施 （1）选用抗病的优良品种。 （2）加强栽培管理，培育健壮的植株，提高抗病能力。不偏施氮肥。注意搞好排灌系统。 （3）结合修剪，及时剪除病叶和病枝，保持良好的通风透光性。 （4）发病初期施药防治。常用药剂有：50%炭疽福美可湿性粉剂500倍液、25%炭特灵可湿性粉剂600倍液、60%炭疽灵可湿性粉剂600倍液，70%甲基托布津可湿性粉剂1000倍液、50%多菌灵可湿性粉剂600-800倍液等。 （二）叶斑病类 1．症状 叶斑病是植物病害虫最庞杂的类群，凡是叶部产生斑点的病害均可称为叶斑病。其主要症状是在植物的叶片上产生大小不等、形状多样、颜色多样的斑点或斑块。有些在病斑上还会出现黑色小点。如鱼尾葵叶斑病，杜鹃叶斑病、美人蕉叶斑病、君子兰叶斑病、苏铁白斑病、月季黑斑病等。 2．发病规律该病的病原在病残体或土中越冬。随风雨传播。多数在高温条件下发病重。雨水多、雾多、露水重、连作、过度密植、通风透光不良、植株生长势弱均有利于发病。 3．防治措施 （1）及时清除病叶、病残体，集中烧毁，减少病原。 （2）加强栽培管理、增强植株长势，提高抗病力，进行轮作（温室内可换土），改进浇水方法，有条件者可采用滴灌，尽量避免对植株直接喷灌。保持通风透光。 （3）药剂防治，在发病初期及时用药。药剂可选用：50%多菌灵可湿性粉剂600-800倍液、65%代森锌可湿性粉剂600-800倍液、70%代森锰锌可湿性粉剂600倍液、50%克菌丹可湿性粉剂500-600倍液、