對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的散射環(huán)境下光學(xué)調(diào)控及成像目前研究的現(xiàn)狀進(jìn)行梳理。從網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方法等方面分析現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與不足,對(duì)其發(fā)展脈絡(luò)進(jìn)行梳理。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步討論了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的散射環(huán)境下光學(xué)調(diào)控及成像技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向。 

【文章來(lái)源】：光電子技術(shù). 2020,40(04)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：13 頁(yè)

【部分圖文】：

散射環(huán)境下兩種調(diào)控方式

Horisaki等率先利用支持向量先后實(shí)現(xiàn)了通過(guò)散射介質(zhì)和多模光纖的目標(biāo)，對(duì)人臉和非人臉進(jìn)行了識(shí)別[34-35]。實(shí)驗(yàn)過(guò)程包括樣本采集、模型訓(xùn)練和測(cè)試三個(gè)步驟。其中樣本采集是利用光學(xué)成像系統(tǒng)（如圖2(a)和(b)所示）收集散斑和對(duì)應(yīng)圖像（圖像顯示在SLM上、CCD采集對(duì)應(yīng)散斑）；再將散斑和對(duì)應(yīng)原始圖像作為訓(xùn)練樣本對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練；最后利用訓(xùn)練后的模型對(duì)未知散斑進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別�；谏叩姆诸�(lèi)流程如圖3所示[36]。圖3 散斑分類(lèi)流程[36]

圖2 兩種環(huán)境下人臉識(shí)別的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)樣本采集過(guò)程中，作者采用隨機(jī)抽樣的方式提取部分散斑像素（分別為25,50,100,200,400和800個(gè)像素）作為SVM輸入以降低SVM輸入的維度、提高SVM的訓(xùn)練速度，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間。文獻(xiàn)[34]進(jìn)一步分析了識(shí)別精度與像素?cái)?shù)及訓(xùn)練樣本數(shù)目之間的關(guān)系。測(cè)試結(jié)果也表明識(shí)別率隨著采樣的像素?cái)?shù)目增加而逐漸增加。當(dāng)采樣精度為800像素時(shí)，其識(shí)別精度更高，達(dá)到了97.6%（強(qiáng)散射板）和94.8%（弱散射板），取得了較好的識(shí)別效果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的非視域成像[J]. 于亭義,喬木,劉紅林,韓申生.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2019(07)
[2]基于光學(xué)傳輸矩陣實(shí)現(xiàn)透過(guò)散射介質(zhì)的動(dòng)態(tài)目標(biāo)成像[J]. 孫雪瑩,王劍南,李偉,劉杰濤,王綱,計(jì)婷,邵曉鵬.  中國(guó)激光. 2018(12)



本文編號(hào)：3020692