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现代机器学习-基于深度学习的图像特征提取

现代机器学习-基于深度学习的图像特征提取
现代机器学习-基于深度学习的图像特征提取

现代机器学习理论大作业(基于深度学习的图像特征提取)

基于深度学习的图像特征提取

摘要:大数据时代的来临,为深度学习理论的发展创造了良好的条件。本文介绍了深度学习的发展背景,主要讨论了深度学习中的自编码的方法,对自编码方法实现仿真应用,期望在以后能应用到SAR图像上进行自动特征提取,最后阐述该理论的目前遇到的困难。

关键词:深度学习autoencoder convolution pooling

一引言

机器学习是人工智能的一个分支,而在很多时候,几乎成为人工智能的代名词。简单来说,机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律,从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从1980年代末期以来,机器学习的发展大致经历了两次浪潮:浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。

第一次浪潮:浅层学习

1980年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation 算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显示出优越性。这个时候的人工神经网络,虽然也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。

90年代,各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,比如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、Boosting、最大熵方法(例如LR,Logistic Regression)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的成功。相比较之下,由于理论分析的难度,加上训练方法需要很多经验和技巧,所以这个时期浅层人工神经网络反而相对较为沉寂。

2000年以来互联网的高速发展,对大数据的智能化分析和预测提出了巨大需求,浅层学习模型在互联网应用上获得了巨大成功。最成功的应用包括搜索广告

系统(比如Google的AdWords、百度的凤巢系统)的广告点击率CTR预估、网页搜索排序(例如Yahoo!和微软的搜索引擎)、垃圾邮件过滤系统、基于内容的推荐系统等。

2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域泰斗——Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov在顶尖学术刊物《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要的信息:1. 很多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类;2. 深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化(Layer-wise Pre-training)来有效克服,在这篇文章中,逐层初始化是通过无监督学习实现的。

第二次浪潮:深度学习

自2006年以来,深度学习在学术界持续升温。斯坦福大学、纽约大学、加拿大蒙特利尔大学等成为研究深度学习的重镇。2010年,美国国防部DARPA计划首次资助深度学习项目,参与方有斯坦福大学、纽约大学和NEC美国研究院。支持深度学习的一个重要依据,就是脑神经系统的确具有丰富的层次结构。一个最著名的例子就是Hubel-Wiesel模型,由于揭示了视觉神经的机理而曾获得诺贝尔医学与生理学奖。除了仿生学的角度,目前深度学习的理论研究还基本处于起步阶段,但在应用领域已显现出巨大能量。2011年以来,微软研究院和Google的语音识别研究人员先后采用DNN技术降低语音识别错误率20%~30%,是语音识别领域十多年来最大的突破性进展。2012年,DNN技术在图像识别领域取得惊人的效果,在ImageNet评测上将错误率从26%降低到15%。在这一年,DNN还被应用于制药公司的Druge Activity预测问题,并获得世界最好成绩,这一重要成果被《纽约时报》报道。

今天Google、微软、百度等知名的拥有大数据的高科技公司争相投入资源,占领深度学习的技术制高点,正是因为它们都看到了在大数据时代,更加复杂且更加强大的深度模型能深刻揭示海量数据里所承载的复杂而丰富的信息,并对未来或未知事件做更精准的预测。

在工业界一直有个很流行的观点:在大数据条件下,简单的机器学习模型会比复杂模型更加有效。例如,在很多的大数据应用中,最简单的线性模型得到大

量使用。而最近深度学习的惊人进展,促使我们也许到了要重新思考这个观点的时候。简而言之,在大数据情况下,也许只有比较复杂的模型,或者说表达能力强的模型,才能充分发掘海量数据中蕴藏的丰富信息。运用更强大的深度模型,也许我们能从大数据中发掘出更多有价值的信息和知识。

为了理解为什么大数据需要深度模型,先举一个例子。语音识别已经是一个大数据的机器学习问题,在其声学建模部分,通常面临的是十亿到千亿级别的训练样本。在Google的一个语音识别实验中,发现训练后的DNN对训练样本和测试样本的预测误差基本相当。这是非常违反常识的,因为通常模型在训练样本上的预测误差会显著小于测试样本。因此,只有一个解释,就是由于大数据里含有丰富的信息维度,即便是DNN这样的高容量复杂模型也是处于欠拟合的状态,更不必说传统的GMM声学模型了。所以从这个例子中我们看出,大数据需要深度学习。

浅层模型有一个重要特点,就是假设靠人工经验来抽取样本的特征,而强调模型主要是负责分类或预测。在模型的运用不出差错的前提下(如假设互联网公司聘请的是机器学习的专家),特征的好坏就成为整个系统性能的瓶颈。因此,通常一个开发团队中更多的人力是投入到发掘更好的特征上去的。要发现一个好的特征,就要求开发人员对待解决的问题要有很深入的理解。而达到这个程度,往往需要反复地摸索,甚至是数年磨一剑。因此,人工设计样本特征,不是一个可扩展的途径。

深度学习的实质,是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据,来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。所以“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。区别于传统的浅层学习,深度学习的不同在于:1. 强调了模型结构的深度,通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点;2. 明确突出了特征学习的重要性,也就是说,同过逐层特征变换,将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间,使分类或预测更加容易。

与人工规则构造特征的方法相比,利用大数据来学习特征,更能刻画数据丰富的内在信息。所以,在未来的几年里,我们将看到越来越多的例子:深度模型应用于大数据,而不是浅层的线性模型。

机器视觉与图像处理方法

图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要:目前,随着计算机和通讯技术的发展,在智能机器人系统中,环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分,路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分,这三部分可以并行执行,提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节,视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术,研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的,机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端,计算机对图像进行分析处理与识别,将结果反馈给机器人,并给机器人发送任务信息,机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词:图像识别;图像处理;机器人;路径规划 ABSTRACT:At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition,image processing, robot,path planning

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.wendangku.net/doc/632802185.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 1.减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的)。 在许多机器学习的书里,很难找到关于特征选择的容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用,一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法,它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了:假设某种特征的特征值只有0和1,并且在所有输入样本中,95%的实例的该特征取值都是1,那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1,那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用,如果是连续型变量,就需要将连续变量离散化之后才能用,而且实际当中,一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在,所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理,先去掉那些取值变化小的特征,然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。

2 单变量特征选择Univariate feature selection 单变量特征选择能够对每一个特征进行测试,衡量该特征和响应变量之间的关系,根据得分扔掉不好的特征。对于回归和分类问题可以采用卡方检验等方式对特征进行测试。 这种方法比较简单,易于运行,易于理解,通常对于理解数据有较好的效果(但对特征优化、提高泛化能力来说不一定有效);这种方法有许多改进的版本、变种。 2.1 Pearson相关系数Pearson Correlation 皮尔森相关系数是一种最简单的,能帮助理解特征和响应变量之间关系的方法,该方法衡量的是变量之间的线性相关性,结果的取值区间为[-1,1],-1表示完全的负相关(这个变量下降,那个就会上升),+1表示完全的正相关,0表示没有线性相关。 Pearson Correlation速度快、易于计算,经常在拿到数据(经过清洗和特征提取之后的)之后第一时间就执行。 Pearson相关系数的一个明显缺陷是,作为特征排序机制,他只对线性关系敏感。如果关系是非线性的,即便两个变量具有一一对应的关系, Pearson相关性也可能会接近0。 2.2 互信息和最大信息系数Mutual information and maximal information coefficient (MIC)

现代机器学习基于深度学习的图像特征提取

现代机器学习理论大作业(基于深度学习的图像特征提取)

基于深度学习的图像特征提取 摘要:大数据时代的来临,为深度学习理论的发展创造了良好的条件。本文介 绍了深度学习的发展背景,主要讨论了深度学习中的自编码的方法,对自编码方法实现仿真应用,期望在以后能应用到SAR图像上进行自动特征提取,最后阐 述该理论的目前遇到的困难。 关键词:深度学习autoencoder convolution pooling 一引言 机器学习是人工智能的一个分支,而在很多时候,几乎成为人工智能的代名词。简单来说,机器学习就是通过算法,使得机器能从大量历史数据中学习规律, 从而对新的样本做智能识别或对未来做预测。从1980年代末期以来,机器学习的发展大致经历了两次浪潮:浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning)。 第一次浪潮:浅层学习 1980年代末期,用于人工神经网络的反向传播算法(也叫Back Propagation 算法或者BP算法)的发明,给机器学习带来了希望,掀起了基于统计模型的机 器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现,利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律,从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统,在很多方面显示出优越性。这个时候的人工神经网络,虽然也被称作多层感知机(Multi-layer Perceptron),但实际上是一种只含有一层隐层节点的浅层模型。 90年代,各种各样的浅层机器学习模型相继被提出,比如支撑向量机(SVM,Support Vector Machines)、Boosting、最大熵方法(例如LR,Logistic Regression)等。这些模型的结构基本上可以看成带有一层隐层节点(如SVM、Boosting),或没有隐层节点(如LR)。这些模型在无论是理论分析还是应用都获得了巨大的 成功。相比较之下,由于理论分析的难度,加上训练方法需要很多经验和技巧, 所以这个时期浅层人工神经网络反而相对较为沉寂。 2000年以来互联网的高速发展,对大数据的智能化分析和预测提出了巨大需求,浅层学习模型在互联网应用上获得了巨大成功。最成功的应用包括搜索广告

完整版机器视觉思考题及其答案

什么是机器视觉技术?试论述其基本概念和目的。答:机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断,常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测,不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度,从而提高生产效率,并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。机器视觉系统一般由哪几部分组成?试详细论述之。答:机器视觉系统主要包括三大部分:图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。图像获取:是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。 该部分主要包括,照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件(主要是CCD和CMOS采 集物体影像。 图像处理和识别:视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后,图像的质量得到提高,既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制:主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答:。机器视觉技术的现状:机器视觉是近20?30年出现的新技术,由于其固有的柔性好、 非接触、快速等特点,在各个领域得到很广泛的应用,如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景:随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高,机器视觉技术越来越成熟,特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务,相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作,既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答:一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统,实时跟踪焊缝位置,实现实时控制,防止偏离焊缝,造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用,通过机器视觉系统抓拍轮对图像,找出轮对中有缺陷的轮对,提高检测精度和速度,提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查,通过机器视觉系统,对生产过程中的产品进行质量检查 跟踪,提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换,分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答:傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。一维连续函数的傅里叶变换为:一维离散傅里叶变换为:二维连续函数的傅里叶变换为:二维离散傅里叶变换为: 图像傅立叶变换的基本概念:傅立叶变换是数字图像处理技术的基础,其通过在时空域和频率域来回切换图像,对图像的信息特征进行提取和分析,简化了计算工作量,被喻为描述图像信息的第二种语言,广泛应用于图像变换,图像编码与压缩,图像分割,图像重建等。作用和目的:图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数,傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数。图像灰度变换主要有哪几种形式?各自的特点和作用是什么? 答:灰度变换:基于点操作,将每一个像素的灰度值按照一定的数学变换公式转换为一个新的灰度值。灰度变换是图像增强的一种重要手段,它可以使图像动态范围加大,使图像的对比度扩展,

基于CNN特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计

2019年4月图 学 学 报 April2019第40卷第2期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.40No.2 基于CNN特征提取和加权深度迁移的 单目图像深度估计 温静,安国艳,梁宇栋 (山西大学计算机与信息技术学院,山西太原 030006) 摘要:单目图像的深度估计可以从相似图像及其对应的深度信息中获得。然而,图像匹配歧义和估计深度的不均匀性问题制约了这类算法的性能。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和加权深度迁移的单目图像深度估计算法。首先提取CNN特征计算输入图像在数据集中的近邻图像;然后获得各候选近邻图像和输入图像间的像素级稠密空间形变函数; 再将形变函数迁移至候选深度图像集,同时引入基于SIFT的迁移权重SSW,并通过对加权迁移后的候选深度图进行优化获得最终的深度信息。实验结果表明,该方法显著降低了估计深度图的平均误差,改善了深度估计的质量。 关键词:单目深度估计;卷积神经网络特征;加权深度迁移;深度优化 中图分类号:TP 391 DOI:10.11996/JG.j.2095-302X.2019020248 文献标识码:A 文章编号:2095-302X(2019)02-0248-08 Monocular Image Depth Estimation Based on CNN Features Extraction and Weighted Transfer Learning WEN Jing, AN Guo-yan, LIANG Yu-dong (School of Computer and Information Technology, Shanxi University, Taiyuan Shanxi 030006, China) Abstract: The depth estimation of monocular image can be obtained from the similar image and its depth information. However, the performance of such an algorithm is limited by image matching ambiguity and uneven depth mapping. This paper proposes a monocular depth estimation algorithm based on convolution neural network (CNN) features extraction and weighted transfer learning. Firstly, CNN features are extracted to collect the neighboring image gallery of the input image. Secondly, pixel-wise dense spatial wrapping functions calculated between the input image and all candidate images are transferred to the candidate depth maps. In addition, the authors have introduced the transferred weight SSW based on SIFT. The final depth image could be obtained by optimizing the integrated weighted transferred candidate depth maps. The experimental results demonstrate that the proposed method can significantly reduce the average error and improve the quality of the depth estimation. Keywords: monocular depth estimation;convolution neural network features; weighted depth transfer; depth optimization 收稿日期:2018-09-07;定稿日期:2018-09-12 基金项目:国家自然科学基金项目(61703252);山西省高等学校科技创新项目(2015108) 第一作者:温静(1982 ),女,山西晋中人,副教授,博士,硕士生导师。主要研究方向为图像处理、计算机视觉等。E-mail:wjing@https://www.wendangku.net/doc/632802185.html,

特征提取与选择 总结

第七章特征提取与选择_总结 7.6 特征选择中的直接挑选法 特征的选择除了我们前面学习的变换法外, 也可以在原坐标系中依据某些原则直接选择特征, 即我们这节课要学的直接挑选法。 7.6.1次优搜索法 (一)单独最优的特征选择 单独选优法的基本思路是计算各特征单独使用时的判据值并以递减排序,选取前d个分类效果最好的特征。一般地讲,即使各特征是统计独立的,这种方法选出的d个特征也不一定是最优的特征组合,只有可分性判据J是可分的,即 这种方法才能选出一组最优特征。 (二)增添特征法 该方法也称为顺序前进法(SFS)这是最简单的自下而上搜索方法,每次从未选入的特征中选择一个特征,使它与已选入的特征组合在一起时J值最大,直到选入特征数目达到指定的维数d为止。 设已选入了k个特征,它们记为X k,把未选入的n-k个特征x j(j=1,2,…,n-k)逐个与已选入的特征X k组合计算J 值,若: 则x1选入,下一步的特征组合为X k+1=X k+x1。开始时,k=0,X0=F,该过程一直进行到k=d为止。 该方法比“单独最优的特征选择法”要好,但其缺点也是明显的:即某特征一旦选入,即使后边的n-k特征中的某个从组合讲比它好,也无法把它剔除。 (三)剔减特征法 该方法也称为顺序后退法(SBS)。这是一种自上而下的搜索方法,从全部特征开始每次剔除一个特征,所剔除的特征应使尚保留的特征组合的值最大。 设已剔除了k个特征,剩下的特征组记为,将中的各特征x j (j=1,2,…,n-k)分别逐个剔除,并同时计算值,若: 则在这轮中x1应该剔除。

这里初值,过程直到k=n-d为止。 (四) 增l 减r 法(l-r 法) 为了克服前面方法(二)、(三)中的一旦某特征选入或剔除就不能再剔除或选入的缺点,可在选择过程中加入局部回溯,例如在第k步可先用方法(二)。,对已选入的k个特征再一个个地加入新的特征到k+1个特征,然后用方法(三) 一个个地剔除r个特征,称这种方法为l减r法(l-r法)。 7.6.2最优搜索法 (一)分支定界法(BAB算法) 寻求全局最优的特征选择的搜索过程可用一个树结构来描述,称其为搜索树或解树。总的搜索方案是沿着树自上而下、从右至左进行,由于树的每个节点代表一种特征组合,于是所有可能的组合都可以被考虑。利用可分性判据的单调性采用分支定界策略和值左小右大的树结构,使得在实际上并不计算某些特征组合而又不影响全局寻优。这种具有上述特点的快速搜索方法,称为分支定界算法。 6选2的特征选择问题 (a)搜索树 (b)搜索回溯示意图 树的每个节点表示一种特征组合,树的每一级各节点表示从其父节点的特征 组合中再去掉一个特征后的特征组合,其标号k表示去掉的特征是。由于每一级只舍弃一个特征,因此整个搜索树除根节点的0级外,还需要n-d级,即全树有n-d级。6个特征中选2个,故整个搜索树需4级,第n-d级是叶节点,有

机器视觉检测.

机器视觉检测 一、概念 视觉检测是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 CMOS 和CCD 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。 2、典型结构 五大块:照明、镜头、相机、图像采集卡、软件 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。目前没有通用的照明设备,具体应用场景选择相应的照明装置。照射方法可分为: 分类具体说明优点 背向照明被测物放在光源和摄像机之 间能获得高对比度的图像 前向照明光源和摄像机位于被测物的 同侧 便于安装 结构光将光栅或线光源等投射到被 测物上,根据它们产生的畸 变,解调出被测物的三维信 息 频闪光照明将高频率的光脉冲照射到物

体上,摄像机拍摄要求与光 源同步 2.镜头 镜头的选择应注意以下几点:焦距、目标高度、影像高度、放大倍数、影响至目标的距离、中心点/节点、畸变。 3.相机 按照不同标准可分为:标准分辨率数字相机和模拟相机等。 要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD 和面阵CCD;单色相机和彩色相机。 为优化捕捉到的图像,需要对光圈、对比度和快门速度进行调整。 4.图像采集卡 图像采集卡是图像采集部分和图像处理部分的接口。将图像信号采集到电脑中,以数据文件的形式保存在硬盘上。通过它,可以把摄像机拍摄的视频信号从摄像带上转存到计算机中。 5.软件 视觉检测系统使用软件处理图像。软件采用算法工具帮助分析图像。视觉检测解决方案使用此类工具组合来完成所需要的检测。是视觉检测的核心部分,最终形成缺陷的判断并能向后续执行机构发出指令。常用的包括,搜索工具,边界工具,特征分析工具,过程工具,视觉打印工具等。 3、关键——光源的选择 1.光源选型基本要素: 对比度机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度,从而易于特

多目标输出SVM回归的参数优化和特征选择

多目标输出SVM回归的参数优化和特征选择 彭文伟 湖南湘潭湘钢巴塘17-18,邮政编码:411104. Email:pww71@https://www.wendangku.net/doc/632802185.html,, phone:+86-0732-*******. 摘要:目前多目标输出SVM回归的算法使用多阈值, 其预测效果不理想,且运算量大。另外SVM算法的评价准则采用的是交叉验证的均方误差或相关系数,如果各目标的数据不平衡,这种统计方法无法用于评价多目标输出SVM回归算法。首先,本文提出采用相同阈值的SVM多目标输出回归的算法,然后对交叉验证提出两种误差统计方法:一,各目标均方误差作均匀化处理,二,使用马氏距离最小化的方法。最后,针对大型数据超大运算的问题,提出网络计算机并行运算算法。实验先用遗传算法,粒子群算法和自己的BFS算法分别对相同SVM模型作参数优化,然后用改进的序列极小化特征选择算法优化SVM特征。结果说明:选择ε-SVR算法和Rbf核,和BFS算法的参数优化,交叉验证用均匀化的均方误差作评价准则,效果相对较好。 关键词:支持向量机; 遗传算法; 粒子群算法; BFS算法; 序列极小化特征选择; Abstract: At present, the multi-objective output SVM regression used multi-threshold strategy. However, its prediction result and computational complexity is not satisfactory. In addition, the parameter and feature selection generally used cross-validation as the evaluation criteria. Because of the imbalance data, the statistical methods used to evaluate the cross-validation error cannot always get the optimal effect. In this paper, an algorithm of the multi-objective output SVM regression using the same thresholds for the multi-objective is proposed. Moreover, two error evaluation methods for cross-validation are proposed. Firstly, the mean square error for all objectives are treated homogeneously; Secondly, minimizing the Mahalanobis distance is used。Finally, data for large super-computing problem, the network computer parallel computing algorithm is proposed. experiment by using genetic algorithms, particle swarm optimization and own Breadth-first search algorithm separately on the same SVM model for parameter optimization, and then experiment by using the modified sequential minimal algorithm for feature selection. Results show that: ε-SVR , Gaussian Radial Basis, parameter optimization is using Breadth-first search algorithm, cross-validation with homogenization of the mean square error for the purpose of evaluation criteria, the effect is relatively good. Keyword: svm; genetic algorithms; particle swarm optimization; BFS; The sequential minimal algorithm based on feature selection; 一,引言 支持向量机 (Support Vector Machines, SVM)是Vapnik等人于20世纪90年代建立的,基于统计学习理论且推广能力非常好的一种小样本学习方法[1],,已成功应用于模式分类、回归分析等领域。 SVM回归问题一般都是单目标输出[2-3](SVM回归问题的目标值只有一个)。而目前多目标输出(SVM回归问题目标值超过一个)一般采用多阈值方式[4],不是共同的间隔,相当于用单目标预测方式重复预测多目标,实验效果不是很理想,故提出采用相同阈值的多目标SVM回归算法。 正如大多数学习机算法,支持向量机(SVM)的性能与SVM参数和特征的选择有关[5]。不同的数据类型用不同的SVM模型预测效果有一定的差异,而SVM模型不同其参数和参数范围也不同,因此对于不同的SVM模型,因根据其参数多少和范围来选择不同的参数优化方案。 常用的参数优化办法是网格搜索[6],但是其采用2的n次幂将范围切割为离散数,造成搜索范围不均匀分布,即使提高网格数搜索精度也不高,而且增加运算量。为了提高精度,本人提出启发式广度优先搜索。 目前使用遗传算法和粒子群算法作参数优化的越来越多,但是针对不同的SVM模型,没有对众多参数优化方案进行综合的对比和评价,是缺乏说服力的。 SVM参数和特征的优化过程需要一个评价准则。该准则大多采用k折交叉验证验证的均方误差或相关系数。 先预先设定好某个SVM参数,然后进行k-折交叉验证(k-fold cross vaidation):将训练样本集随机地分成k个互不相交的子集,每个折的大小大致相等。利用k-1个训练子集,对给定的一组参数建立回归模型,利用剩下的最后一个子集的误差平均值评估参数的性能。以上过程重复K次,因此每个子集都有机会进行测试,最后根据k次迭代后得到误差平均值。用该误差平均

机器视觉与视觉检测知识点归纳

一总介 使用机器视觉系统五个主要原因: 1.精确性(无人眼限制) 2.重复性(相同方法检测无疲惫) 3.速度(更快检测) 4.客观性(无情绪主观性) 5.成本(一台机器可承担好几人工作) 机器视觉系统构成: 光学:1.相机与镜头;2.光源; 过渡:3.传感器(判断被测对象位置及状态);4.图像采集卡(把相机图像传到电脑主机); 电学(计算机):5.PC平台;6.视觉处理软件;7.控制单元。 机器视觉系统一般工作过程:1.图像采集;2.图像处理;3.特征提取;4.判决和控制。 机器视觉系统的特点:1.非接触测量;2.具有较宽的光谱响应围;3.连续性;4.成本较低; 5.机器视觉易于实现信息集成; 6.精度高; 7.灵活性。 机器视觉应用领域两大类:科学研究和工业应用 科学研究主要对运动和变化的规律作分析; 工业方面主要是在线检测产品,机器视觉所能提供的标准检测功能主要有:有/无判断、面积检测、方向检测、角度测量、尺寸测量、位置检测、数量检测、图形匹配、条形码识别、字符识别、颜色识别等。 二机器视觉系统的构成 相机的主要特性参数: 分辨率:衡量相机对物象中明暗细节的分辨能力。 最大帧率:相机采集传输图像的速率。 曝光方式和快门速度;o(* ̄) ̄*)o? 像素深度:每一个像素数据的位数。 固定图像噪声:不随像素点的空间坐标改变的噪声。 动态围等 CCD相机和CMOS相机的区别: 1.设计:CCD是单一感光器,CMOS是感光器连接放大器。 2.灵敏度:同样面积下,CCD灵敏度高;CMOS由于感光开口小,灵敏度低。 3.成本:CCD线路品质影响程度高,成本高;CMOS由整合集成,成本低。 4.解析度:CCD连接复杂度低,解析度高;CMOS新技术解析度高。 5.噪点比:CCD信号单一放大,噪点低;CMOS百万放大(每个像素都有各自的 放大器),噪点高。

基于多尺度深度特征的视觉显著性

基于多尺度深度特征的视觉显著性 视觉显著性在认知和计算科学是一个基本的问题,包括计算机视觉。在本文中,我们发现一个高质量的视觉显著性模型可以使用深度卷积神经网络抽取多尺度特征来学习,这些在视觉识别工作中已经有很多成功的例子。为了学习显著性模型,我们提出一种为了在三个不同的尺度提取的特征可以和CNN的顶层充分连接的神经网络架构。接着我们提出了一个细化方法来加强显著性结果的空间一致性。最后,融合多个显著图计算为图像分割的不同水平可以更好的促进性能,收益率显著图比从单一分割产生的图像要好。为了促进视觉显著模型的进一步研究和评价,我们也建立一个新的拥有4447张挑战性图片的大型数据库及其注释。实验结果表明,我们提出的方法在所有公共基准能够实现最先进的性能,在MSRA-B数据集和我们的新数据集(HKU-IS)改善F-Measure的效果分别为5.0%和13.2%,降低了这两个数据集平均绝对误差分别为5.7%和35.1%。 1.介绍 总结,这篇文章有以下贡献: 一个新的视觉显著模型被提出用于从一个拥有多个完全连接层的深度神经网络的嵌套的窗口将多尺度CNN特征提取。用于显著性估计的深度神经网络是可以用一组标记的显著图区域来训练的。 一个完整的显著性框架是由进一步整合我们的用空间一致性模型和多级图像分割基于CNN的显著性模型开发而成的。 HKU-IS是用来显著性模型研究和评估而创建的一个新的具有挑战的数据集。这个数据集是对外公开的。我们提出的显著性模型已经成功地验证了这个新数据集和所有现有的数据集。 2.相关工作 视觉显著计算可以分为自底向上和自顶向下的方法或两者的混合。自底向上的模型主要是基于c enter-surround方案,通过低级视觉属性的线性或非线性结合来计算主显著图,如颜色、强度、结构和方向。自上而下的方法通常需要高层知识的整合,如在计算过程中目标和人脸识别检测。最近,设计区别特征和显著先验的工作已经取得了很大成效。大多数方法基本上都遵循区域对比框架,旨在设计更好的描述图像区域与其周边地区的特殊性的特性。在【26】中,三个新奇特征与条件随机场(条件随机场(conditional random field,简称 CRF),是一种鉴别式机率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列。条件随机场为无向性之图模型,图中的顶点代表随机变量,顶点间的连线代表随机变量间的相依关系,在条件随机场当中,随机变量 Y 的分布为条件机率,给定的观察值则为随机变量 X。原则上,条件随机场的图模型布局是可以任意给定的,一般常用的布局是链结式的架构,链结式架构不论在训练(training)、推论(inference)、或是解码(decoding)上,都存在有效率的算法可供演算。)结合。在【33】中提出了一个基于低秩矩阵恢复的模型用于整合底层视觉特征与高层次先验。 显著先验和中心先验与边界先验一样被广泛应用于启发结合低级线索的和改善显著估计。这些显著先验直接结合其他显著的线索权重或者用于特征学习算法。虽然这些经验对于很多图像来说可以改变显著结果,但当显著目标偏离中心或明显在图像边界重叠就会失败。我们应该注意到目标位置线索和基于背景的背景模型在我们的框架中并没有被忽视,而是一直通过CNN的多尺度特征提取和神经网络训练含蓄地纳入进我们的模型。 最近,CNNs在视觉识别工作中取得了很多成就,包括图像分类、目标检测和场景解析。Dona hue等在【11】中指出从ImageNet数据集训练的Krizhevsky的CNN提取的特征可以转化成一般的任务。Razavian等在【30】中拓展他们的结果并得出深度学习和CNNs对于所有的视觉识别任务可以成为一个强有力的候选的结论。然而,CNN特征并没有探索视觉显著性研究主要是因为在【11,30】

常见的特征选择或特征降维方法

URL:https://www.wendangku.net/doc/632802185.html,/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能: 1.减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 2.增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的)。 在许多机器学习的书里,很难找到关于特征选择的内容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一种副作用,一般不会单独拿出来讨论。本文将介绍几种常用的特征选择方法,它们各自的优缺点和问题。 1 去掉取值变化小的特征 Removing features with low variance 这应该是最简单的特征选择方法了:假设某种特征的特征值只有0和1,并且在所有输入样本中,95%的实例的该特征取值都是1,那就可以认为这个特征作用不大。如果100%都是1,那这个特征就没意义了。当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用,如果是连续型变量,就需要将连续变量离散化之后才能用,而且实际当中,一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在,所以这种方法虽然简单但是不太好用。可以把它作为特征选择的预处理,先去掉那些取值变化小的特征,然后再从接下来提到的特征选择方法中选择合适的进行进一步的特征选择。 2 单变量特征选择 Univariate feature selection

HALCON图像处理在机器视觉中的应用

2019.01科技论坛 HALCON 图像处理在机器视觉中的应用 耿立明,杨威,王迪 (沈阳城市建设学院信息与控制工程系,辽宁沈阳,110167 ) 摘要:本文针对柔性智能制造生产线为控制对象进行研究,分析柔性智造生产线的组成,搭配思科工业交换机和发那科 LR Mate200I d 型六自由度工业机器人,完成复杂的产品智能制造和组装加工过程,采用康耐视工业相机C C D 图像传感 器构成机器视觉系统,基于HALCON基类H X L D 算法进行图像处理、特征提取,应用在机器视觉中进行产品的在线检测,发现产品的缺陷,并及时加以处理,防止不必要的损失。 关键词:生产线;机器视觉;HALCON ; HXLD ;检测;智能制造 Application of machine vision based on HALCON image processing Geng Liming, Yang W e i , Wang Di (Shenyang Urban Construction University Department of information and control engineering, Shenyang Liaoning, 110167) Abstract: This paper studies the flexible intelligent manufacturing production line for the control object, analyzes the composition of the flexible intelligent production line, and cooperates with Cisco Industrial Switch and FANUC LR Mate200Id six-degree-of-freedom industrial robot to complete the complex product intelligent manufacturing and assembly process. CCD image sensor of Vision Industrial Camera constitutes machine vision system. Based on HALCON based HXLD algorithm for image processing and feature extraction, it is applied in machine vision for on-line detection of products, and discovers defects of products and processes them in time to prevent unnecessary loss. Key words : Production line; machine vision; HALCON; HXLD; inspection; intelligent manufacturing 0引言 如图1所示。柔性智能制造生产线由自动供料单元、物 料转运机构、模拟加工单元、工件组装单元、产品分拣单元、 产品搬运机构及立体仓库单元组成。设备整体为桌面台式模 块化设计,可形成各单元独立控制和整体流程控制。本设计 研宄对象以智能制造生产线作为技术根本,搭配思科工业交 换机和发那科LR Mate200I d 型六自由度工业机器人,完成复 杂的产品智能制造和组装加工过程。图1柔性智能制造生产线鉴于在生产线上人眼无法连续、稳定地完成完成这些 带有高度重复性和智能性的工作。由此考虑机器视觉判别方 法:利用光电成像系统采集被控目标的图像,然后经图像处 理模块进行数字化处理,根据图像的像素分布、亮度和颜色 等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。1机器视觉判别1.1机器视觉系统的构成 机器视觉系统可以实现非接触测量,从而提高了系统的 可靠性。 机器视觉技术用计算机来分析一个图像,并根据分析 得出结论。机器视觉系统可以探测部件,也可以用来创造一 个部件,即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过 程。典型的视觉系统一般包括:光源、光学系统,相机、图像处 理单元、图像分析处理软件、通讯/输入输出单元等。尽管机 器视觉应用各异,但都包括以下几个过程。 (1)图像采集 光学系统采集图像,图像转换成模拟格式并传入计算机 存储器。一般利用光源、光学系统,相机、图像处理单元获取 被测物体的图像。本设计相机选择康耐视工业相机C C D 图像 传感器300万像素。 基金项目:校科学研宄发展基金项目“机器视觉在工业机器人智能分拣识别中的应用研宄” (XKJ2018003)。

特征池化:一种用于CNN的特征选择方法

特征池化:一种用于CNN的特征选择方法 卷积神经网络(CNN)是深度学习领域的重要组成部分,在诸多领域都展现了 强大的应用能力,尤其是在计算机视觉领域表现的尤为突出。CNN强大的特征提 取和特征表示能力,使得视觉领域上传统的基于特征工程的解决方案逐渐变得过时,研究重心逐步转向至如何设计对任务更加有效的CNN框架上。 纵观近年来比较具有代表性的CNN框架,一个突出的变化就是网络变得更深、更宽。由此也带来了一系列网络训练上的难题,像过拟合、梯度消失、网络退化等。 对于深度神经网络而带来的一系列问题,目前学术界也出现了不少的有效解决方案,例如Batch Normalization、Residual Learning等。有效的缓解了网络过拟合、梯度消失等问题,使得有效的训练深度CNN成为了可能。 但是网络深度的增加依然存在瓶颈,超过了一定范围会导致网络的收益越来越小,甚至可能出现负增长。如何设计并改善现有的CNN结构,进一步增强网络的泛化能力,依旧是一个具有广阔研究前景的研究课题。 本文针对以上出现的问题,提出了在CNN内部进行显式的特征选择思想,通 过特征选择过程筛选出部分有效特征,降低了深度网络过拟合的风险同时一定程度上可以增强网络的表现能力。主要的研究内容有如下四个方面:1、分析了如何设计并改善现有的CNN结构依然存在现实意义。 从网络深度和宽度的增加导致的诸多训练问题入手,分析总结当前出现的诸多解决方案下,得出深度增加依然存在瓶颈,现有的CNN结构依然存在改善的可 能性。2、提出在CNN内部进行显式的特征选择思想,将特征选择同高效的GPU 运算进行结合,设计了特征池化算法并给出了具体的算法步骤。

机器视觉与图像处理

《机器视觉与图像处理》 课程大作业 专业:自动化 班级:1402 学号:201423020230 姓名:杨坤翔 2017.06.05

大作业说明 1.要求每位同学独立完成课程大作业; 2.鼓励组成课程小组,集体讨论研究,课程总结内说明小组成员; 3.允许借鉴网络、书籍上相关代码资源,但一定要切合题目内容; 4.根据题目要求,原理解释部分若需要公式,使用公式编辑器编辑;代码部分保证完整、可运行;结果部分黏贴原图; 5.作业鼓励将个人调试经验、学习心得等个性化内容总结。

题目1:高斯滤波器与拉普拉斯滤波器 1.1给出高斯滤波器与拉普拉斯滤波器数学表达式; (1)给出高斯滤波器数学表达式: (2)给出拉普拉斯滤波器数学表达式: 1.2使用Matlab绘制出高斯滤波器与拉普拉斯滤波器图形表达;图形表达: alf=3; n=7;%定义模板大小 n1=floor((n+1)/2);%确定中心 for i=1:n a(i)= exp(-((i-n1).^2)/(2*alf^2)); for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf); end end subplot(121),plot(a),title('一维高斯函数' ) subplot(122),surf(b),title('二维高斯函数' )

1.3分别使用高斯滤波器和拉普拉斯滤波器对下列图片进行卷积 运算操作,是否有快速方法进行拉普拉斯滤波器卷积运算? (1)高斯滤波: I = imread('C:\Users\dell-5000\Pictures\lovewallpaper\25260-106.jpg'); H=rgb2gray(I); Img = double(H); alf=3; n=10; n1=floor((n+1)/2); for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(4*alf))/(4*pi*alf);

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