形狀信息是物體最直觀、重要的描述,其表示與識別是計算機視覺領(lǐng)域的基本問題。然而真實世界的形狀往往存在各種變化,包括噪聲、形狀變形、遮擋和同類形狀間的差異等。這些變化給傳統(tǒng)基于手工特征如形狀上下文、形狀簽名等的形狀表示和識別方法帶來很大的挑戰(zhàn)。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)的突破性發(fā)展及廣泛應(yīng)用,利用深度網(wǎng)絡(luò)來進行形狀的表示及識別成為一個新興研究內(nèi)容。不過,在二維形狀相關(guān)的應(yīng)用場景中,深度網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展目前還存在一些問題。第一,具備標(biāo)簽的二維形狀數(shù)據(jù)往往是有限的,僅可用于訓(xùn)練淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而淺層網(wǎng)絡(luò)表示能力有限,實驗中識別準(zhǔn)確率不高;第二,現(xiàn)有方法多數(shù)為自行構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò),其網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及實驗結(jié)果一般較難復(fù)現(xiàn),限制了這些方法的推廣和應(yīng)用;第三,數(shù)據(jù)增強是一種防止網(wǎng)絡(luò)參數(shù)過擬合、提高識別準(zhǔn)確率的有效方法,不過目前缺少針對于二維形狀的數(shù)據(jù)增強方法。所以,如何在有限訓(xùn)練樣本的前提下,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決二維形狀數(shù)據(jù)的分析和識別,是值得進一步深入研究的課題。為了有效提高二維形狀的識別準(zhǔn)確率,本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的特征提取和識別能力,結(jié)合遷移學(xué)習(xí)技術(shù),提出了一種新型的二維形狀識別模型TL-CNN。在T... 

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
    1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
2 相關(guān)研究內(nèi)容的介紹
    2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 局部連接
        2.1.2 權(quán)值共享
        2.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.1.4 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程
        2.1.5 AlexNet與VggNet
    2.2 遷移學(xué)習(xí)方法
        2.2.1 遷移學(xué)習(xí)的簡述
        2.2.2 遷移學(xué)習(xí)的類別
    2.3 數(shù)據(jù)增強方法
    2.4 本章小結(jié)
3 基于遷移學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形狀識別
    3.1 問題分析與方法提出
        3.1.1 二維形狀識別中典型問題分析
        3.1.2 本文解決思路
    3.2 TL-CNN識別框架
    3.3 TL-CNN的學(xué)習(xí)過程
        3.3.1 特征提取
        3.3.2 模型微調(diào)
    3.4 數(shù)據(jù)增強方法
        3.4.1 方法綜述
        3.4.2 膨脹與腐蝕
        3.4.3 距離場
        3.4.4 離散曲線演化
        3.4.5 其他方法
    3.5 本章小結(jié)
4 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
    4.1 實驗環(huán)境
    4.2 數(shù)據(jù)集及參數(shù)介紹
    4.3 TL-CNN實驗對比
    4.4 數(shù)據(jù)增強優(yōu)化實驗對比
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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[2]基于形狀分析的三維點云模型壓縮[D]. 何辰.山東大學(xué) 2014
[3]遷移學(xué)習(xí)問題與方法研究[D]. 龍明盛.清華大學(xué) 2014



本文編號：3730476