深度学习在声纹识别中的实践

深度学习技术让反人脸识别技术和人脸识别技术的人工智能算法相互对抗

深度学习技术让反人脸识别技术和人脸识别技术的人工智能算法相互对抗多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例从接近100%降低到0.5％。在一些社交媒体平台，每次你上传照片或视频时，它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如，这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据，并且，这些算法在不断改进。现在，人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法，可以动态地破坏人脸识别系统。他们的解决方案利用了一种叫做对抗训练（adversarial training）的深度学习技术，这种技术让两种人工智能算法相互对抗。现在，深度神经网络已经被应用于各种各样问题，如自动驾驶车辆、癌症检测等，但是我们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域，在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络，使其将图像错误地分类。这种被干扰的图像被称为对抗样本（adversarial examples），它们可以被用来对网络进行对抗攻击（adversarial attacks）。在制造对抗样本方面已经有几种方法，它们在复杂性、计算成本和被攻击模型所需的访问级别等方面差异很大。一般来说，对抗攻击可以根据攻击模型的访问级别和对抗目标进行分类。白盒攻击（white-box attacks）可以完全访问它们正在攻击的模型的结构和参数；黑盒攻击（black-box attacks）只能访问被攻击模型的输出。一种基线方法是快速梯度符号法（FGSM），它基于输入图像的梯度对分类器的损失进行攻击。FGSM是一种白盒方法，因为它需要访问被攻击分类器的内部。攻击图像分类的深度神经网络有几种强烈的对抗攻击方法，如L-BFGS、acobian-based Saliency Map Attack(JSMA)、DeepFool和carlin - wagner等。然而，这些方法都涉及到对可能的干扰空

基于神经网络的交互式异常行为识别研究

电子设计工程 Electronic Design Engineering 第26卷Vol.26第20期No.202018年10月Oct.2018 收稿日期：2018-01-24 稿件编号：201801133 作者简介：关百胜（1991—），男，山西运城人，硕士研究生。研究方向：图像处理与计算机视觉。人的行为识别一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。近年来随着深度学习技术的不断发展，行为识别已经成为了计算机视觉方向的一个研究热点[1]。在智能安防领域中，人的行为识别研究范围主要包括越界检测、遗留物力检测、徘徊检测和打架斗殴等异常行为。目前，行为识别研究方面的一些综述性文章[2-7] 对最近几年行为识别的发展现状进行了分析和总结。行为识别特征提取的方法分为传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法。针对人的行为分析主要包括人的姿态分析[8]、单人行为分析[9]、交互式行为分析[10]和人群行为分析[11]。交互式行为识别的研究工作主要开始于2010[12] 年。在2014年的Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR ）会议上，相关专家对交互式行为识别的研究现状以及存在的问题进行了讨论分析。之前的研究方法主要是通过传统的图像特征提取方法和分类算法等手段进行交互式行为的识别，因此无法对复杂的交互式异常行为进行识别，算法的鲁棒性较差。考虑到目前深度学习在行为识别上已经取得初步的成果，故本文提出基于神经网络的交互式异常行为识别方法，对异常行为进行识别。神经网络技术能够自动提取视频中的交互式行为特征，基于神经网络的交互式异常行为识别研究关百胜1，2 ，卞春江1，冯水春1，陈实1 （1.中国科学院国家空间科学中心北京100190；2.中国科学院大学北京100094）摘要：在智能安防领域中，异常行为识别一直是该领域的一个研究热点。但目前的研究技术仅能够识别简单的行为特征，对于复杂行为的识别还存在诸多问题。随着人工智能技术的不断发展以及在行为识别上的应用，可以尝试通过深度学习技术对监控视频中的异常行为进行识别。因此本文针对监控视频中的交互式异常行为进行分析研究，首先通过背景减除算法对视频数据进行预处理，然后采用深度学习技术在训练数据集上进行算法模型的训练，最后在测试数据集上进行算法模型的验证。该算法模型能够有效区分异常行为和正常行为，识别准确率为73%。关键词：交互式；异常；行为识别；神经网络；深度学习中图分类号：TN919.8 文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2018）20-0001-05 Abnormal action recognition of interaction research based on neural network GUAN Bai?sheng 1，2 ，BIAN Chun?jiang 1，FENG Shui?chun 1，CHEN Shi 1 （1.National Space Science Center ，Chinese Academy Sciences ，Beijing 100190，China ；2.University of Chinese Academy Sciences ，Beijing 100094，China ） Abstract:Abnormal action recognition has been a hot topic in the field of intelligent security.However ，current research techniques can only recognize simple action ，and there are still many problems in complex action recognition.With the continuous development and application in action recognition of artificial intelligence ，we can try to recognize abnormal action of interaction in the surveillance video by deep learning.Therefore ，the paper analyzes abnormal action of interaction in the surveillance video. Firstly ，background subtraction is used to preprocess the video data ，and then deep learning is used to train the algorithm model in train dataset.Finally ，the algorithm model is validated on the test dataset.The model can effectively distinguish between abnormal action and normal action ，and the recognition accuracy is 73%. Key words:interaction ；abnormal ；action recognition ；neural network ；deep learning - -1万方数据

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制随着我国网络视频行业的迅猛发展，搜索类视频网站盗链侵权问题日益突出。由于搜索类视频网站服务器上存储的不是具体影视作品，而是类似于种子的资源，即网络链接，对以网络深度链接方式进行的盗版侵权行为能否进行刑法评价、如何评价是一个刑法难题。一、对视频网站深度链接行为进行刑法规制的必要性深度链接是设链网站对第三方网站中存储文件的直接链接，用户点击之后, 即可以在不脱离设链网站的情况下，在线打开第三方网站的视频文件，观看其影视作品。 (一)视频网站深度链接行为具有严重的社会危害性如果从技术及运作模式上分析，目前我国的视频网站深度链接侵权主要有如下两种模式：一是直接侵权模式，即通过技术手段破解他人视频网站的保护措施，直接盗播他人的视频作品。如快播公司和百度公司均推出自己的影音播放器，这些播放器破解各正版视频网站的技术保护措施，通过搜索爬虫非法抓取他人视频信息，直接盗播他人网站内容。如已被判刑的https://www.360docs.net/doc/a610317982.html,和星际s电影负责人张某，为提高点击率以赢得更多广告费收入，分别使用百度影音客户端和快播公司QVOD播放软件抓取他人享有独家信息网络传播权的影视作品600余部进行盗播。二是以技术支持方式与众多小型盗版网站联合侵权模式，即通过技

术、流量、广告联盟分成以及推广费用支持，大型搜索类视频网站与上千家小型盗版网站结成利益联盟，形成一个庞大的盗版视频产业链。 (二)用刑法从根本上遏制侵权行为由于搜索引擎身份以及网站服务器并未储存侵权作品而只提供链接资源等行为特点，每遇侵权诉讼以及版权主管机关的立案调查，搜索类盗链视频网站均借口避风港原则来规避责任。虽然在2012年以后的几乎所有行政处罚及法律诉讼中，法院及主管行政机关均以红旗原则认定被诉视频网站深度链接行为构成侵权，但对其侵权行为的性质多界定为民事侵权，侵权行为的后果也多是民事赔偿与行政处罚。按我国现行《著作权法》第49条的规定，当权利人的实际损失或侵权人的违法所得难以计算时，对侵权行为的法定最高赔偿额为人民币50万元。按北京市海淀区人民法院统计，该院判决的网络视频侵权案件平均赔偿额为人民币3万元;2013年11月，优酷土豆诉百度视频侵权案，原告方索赔人民币1.2亿元，法院判决赔偿49万元。虽然索赔数额与实际判决赔偿数额相差悬殊，但这已接近法院所能判处的法定赔偿的上限。二、视频网站深度链接行为的刑法定性我国《刑法》第217条规定，未经著作权人许可，复制发行其文字作品、音乐、电影、电视、录像作品，情节严重的构成侵犯著作权罪。因此，如果视频网站的盗链侵权行为属于复制发行行为，对这种行为就应该以侵犯著作权罪定罪处罚。 2004年最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯知识产权刑

开题报告：人脸识别

北方工业大学本科毕业设计（论文）开题报告书题目：基于直方图差值比较方法的人脸识别系统指导教师：专业班级：学号：姓名：日期：2013年3月20日

一、选题的目的、意义近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。此外在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。

基于深度学习的图像识别

基于深度学习的图像识别摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。卷积神经网络结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer）卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关

“深度学习“学习笔记

摘要：人工智能的飞跃发展得益于深度学习理论的突破以及移动互联网创造的大数据。本文梳理了人工智能、机器学习、深度学习的概念以及发展历程；介绍了深度学习基本理论、训练方法、常用模型、应用领域。关键词：机器学习、人工神经网路、深度学习、语音识别、计算机视觉 1.概述 2017年5月27日，围棋世界冠军柯洁与Google围棋人工智能AlphaGo的第三场对弈落下帷幕。在这场人机大战中，世界围棋第一人0:3完败于围棋人工智能。人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。人工智能AI（Artificial Intelligence）从此前的学术研究领域全面进入大众视野。整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的10多年里，深刻得改变我们的生活。、人工智能、机器学习、深度学习什么是人工智能人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。上世纪50年代人工智能的理念首次提出，科学家们不断在探索、研究，但是人工智能的发展就磕磕碰碰。人工智能的发展经历了若干阶段，从早期的

逻辑推理，到中期的专家系统，直到上世纪80年代机器学习诞生以后，人工智能研究终于找对了方向。机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型对真实世界中的事件作出决策与预测的一种方法。基于机器学习的图像识别和语音识别得到重大发展。人工神经网络（Artificial Neural Networks）成为机器学习中的一个重要的算法，其中反向传播算法（Back Propagation）是最常用的ANN学习技术。基于BP算法的人工神经网路，主要问题是训练困难、需要大量计算，而神经网络算法的运算需求难以得到满足。进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机(SVM)算法取代了神经网络的地位。【SVM是个分类器，通过“核函数”将低维的空间映射到高维的空间，将样本从原始空间映射到一个更高维的特质空间中，使得样本在这个新的高维空间中可以被线性划分为两类，再将分割的超凭你们映射回低维空间。】 2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton在《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观点：1、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

深度链接的侵权问题

深度链接的侵权问题摘要：随着网络技术的不断，发展深度链接这一现象在当今社会已是屡见不鲜，但是国家关于信息网络传播权的立法中对于怎样判断深度链接的侵权构成，在确定侵权时如何把握公众利益与个人利益的关系规定不明确。本文中，我们可以从《侵权责任法》的角度对此加以评析。关键词：侵权责任法深度链接侵权伴随着网络空间技术的发展，信息的传播方式打破了传统传播模式的束缚，并正以一种崭新的网络传播模式呈现于我们面前。网络传播方式的无形性、难以追责性、瞬间性等特征使得传统著作权保护手段显得苍白无力，网络传播权的立法保护纷至沓来。笔者在以下的分析论述中着力说明对于在网络环境下的著作权的保护及其保护程度，如何控制这一限度以达到在适当的范围内既能维护权利人利益又不至于阻碍信息对人类社会发展的推动，实现个人权益与公众利益的平衡。一、网络信息传播权的相关概念 1、著作权中的网络信息传播权现行的《著作权法》第10条有关著作权内容的第12项中第一次规定了信息网络传播权，“即以有线或者无线方式向公众提供作品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品的权利”。2006年5月18日颁布的《信息网络传播权保护条例》的第26条中对信息网络传播的概念作了进一步的阐明，即“以有线或无线方式向公众提供作品、表演或者录音录像制品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品、表演或者录音录像制品的权利。” 2、网络传播权在深度链接下的特点深度链接与一般链接相对应。一般链接是指设链者在其网站或网页上直接显示被链接的地址，网络用户能够清楚地知道设链者的网站或网页同其他网站或网页建立了链接。而深度链接则与此不同，设链者将被链接对象的网址“埋”在自己的网站或网页当中，网络用户一般很难发现其浏览的内容是从其他网站链接而来。网络用户在链接网站的一步一步地引导之下访问被链接网站，而访问的内容并不存入设链者的服务器上，只在服务器上暂时复制”，一经关机，内容也随之消失。深度链接有以下三个特点： i网络连接实时化。用户浏览网站下载资料等必须是登陆网站时，一旦不与网络连接用户也无法获取资料。

基于ARM9的人脸识别系统嵌入式报告课程设计

嵌入式课程设计报告学院信息电子技术专业通信工程班级学号姓名指导教师 2017年07月01日

基于ARM9的人脸识别系统一、引言人脸识别背景和意义人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。二、系统设计 1、硬件电路设计（1）ARM9处理器本系统所采用的硬件平台是天嵌公司的TQ2440开发板，该开发板的微处理器采用基于ARM920T内核的S3C2440芯片。 ARM9对比ARM7的优势：虽然ARM7和ARM9内核架构相同，但ARM7处理器采用3级流水线的冯·诺伊曼结构，而ARM9采用5级流水线的哈佛结构。增加的流水线设计提高了时钟频率和并行处理能力。5级流水线能够将每一个指令处理分配到5个时钟周期内，在每一个时钟周期内同时有5个指令在执行。在常用的芯片生产工艺下，ARM7一般运行在100MHz左右，而ARM9则至少在200MHz 以上。指令周期的改进对于处理器性能的提高有很大的帮助。性能提高的幅度依赖于代码执行时指令的重叠，这实际上是程序本身的问题。对于采用最高级的语言，一般来说，性能的提高在30%左右。ARM7一般没有MMU(内存管理单元），（ARM720T有MMU）。（2）液晶显示屏为显示摄像头当前采集图像的预览，系统采用三星的320x240像素的液晶屏，大小为206.68cm。该液晶显示屏的每个像素深度为2bit，采用RGB565色彩空间。（3）摄像头摄像头采用市场上常见的网眼2000摄像头,内部是含CMOS传感器的OV511+芯片。CMOS传感器采用感光元件作为影像捕获的基本手段,核心是1个感光二极

(完整版)2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析 2019年2月14日一、全球生物识别细行业市场占比情况分析生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。

人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理作者：Zouxy version1.02013-04-08 目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？五、Deep Learning的基本思想六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）七、Deep learning与Neural Network

八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 9.2、Sparse Coding稀疏编码 9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 9.4、Deep BeliefNetworks深信度网络 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络十、总结与展望十一、参考文献和Deep Learning学习资源

一、概述 Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”）在1950年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。但是自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是，Deep Learning。借助于Deep Learning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。

(完整版)基于matlab的人脸识别系统设计毕业设计

毕业设计 [论文] 题目：基于MATLAB的人脸识别系统设计学院：电气与信息工程学院专业：自动化姓名：张迎

指导老师：曹延生完成时间：2013.05.28

摘要人脸识别是模式识别和图像处理等学科的一个研究热点，它广泛应用在身份验证、刑侦破案、视频监视、机器人智能化和医学等领域，具有广阔的应用价值和商用价值。人脸特征作为一种生物特征，与其他生物特征相比，具有有好、直接、方便等特点，因此使用人脸特征进行身份识别更易于被用户所接受。人脸识别技术在过去的几十年得到了很大的发展，但由于人脸的非刚性、表情多变等因素，使得人脸识别技术在实际应用中面临着巨大的困难。本文针对近年来国内外相关学术论文及研究报告进行学习和分析的基础上，利用图像处理的matlab实现人脸识别方法，这种实现简单且识别准确率高，但其缺点是计算量大，当要识别较多人员时，该方法难以胜任。利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。关键词：图像处理, Matlab, 人脸识别, 模式识别

ABSTRACT Human face recognition focuses on pattern recognition ,image processi ng andother subjects.It is widely used in authentication,investigation,video surveillance,intelligent robots,medicine and other areas.Facerecognition ha s wide application and business value.Facial feature asabiological character istic,compared with others is direct,friendly andconvenient.Facial featuree mployed in authentication are user-friendly. The technology of face recognition in the past few years obtained the v ery big development, but due to the face of nonrigid, expression and chang eablefactors, the face recognition technology in practical application are fa cing great difficulties. This paper aimed at home and abroad in recent year s the relevant papers and researchreports on study and on the basis of the a nalysis, some units within the data sensitivity places need to enter personne l to carry out limitation design and develop a set of identity verification ide ntification system, the system uses PCA face recognition method, therealiza tion is simple and the accuracy rate of recognition is high,but itsdrawback i s that a large amount of calculation, when to identify more staff,this metho d is difficult to do. The realization of a set of various pretreatment methods in one of the generic face image preprocessing simulation system based on MATLAB, the system is used as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system, and using the histogram matching gray image to realize the recognition of human face images to determine.

基于单片机的人脸识别系统

摘要摘要随着社会的发展，各个方面对快速有效的自动身份验证的要求日益迫切。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，因此是身份验证的理想依据。这其中，利用人脸特征又是最自然直接的手段，相比其他生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。人脸识别是一个涉及面广且又很有挑战性的研究课题，近年来关于人脸识别的研究取得了较大的进展。关键词：人脸识别，AT89C51单片机，液晶显示器

Abstract As the development of the society, there are increasing demands in automatic identity check. Since some biological characteristics are intrinsic and stable to people and are strongly different from one to the others, they can be used as features for identity check. Among all the characteristics of human, the characteristics of face are the most direct tools which are friendly and convenient and can easily be accepted by the customers. Face recognition is an extensive and challenging research problem. Recently, significant progresses have been made in the technology of the face recognition. Key word:AT89C51 MCU，human face recognition，LCD

基于神经网络的印刷体数字字符的识别_周泽华

１１０基于神经网络的印刷体数字字符的识别＊周泽华，胡学友，谭　敏，张为堂（合肥学院电子信息与电气工程系合肥，２３０６０１）摘　要：提出了一种基于ＢＰ网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对ＢＰ网络的研究与学习，设计了一种结构合理，收敛速率快的ＢＰ网络。实验结果表明，该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了１００％，对有１～３度倾斜角度的字符识别率也达到了９６％以上。关键词：神经网络；ＢＰ网络；印刷体数字字符识别 Abstract: A method based on BP neural network was put forward to realize printed numeric character diagnosis, with satisfied results in experimental test. The rate reaches 100% for standard printed numbers and more than 96% for tilt character with 1-3 angles. Key words: Neural network ; BP network ; Printed numeric character 中图分类号：ＴＰ１８１文献标识码：Ｂ文章编号：１００１－９２２７（２００９）０５－０１１０－０３０引　言印刷体数字识别有极大的实用价值，它可以应用于身份证号码识别、汽车牌照识别、银行票据识别等各种印刷体编号的识别，涉及到交通、银行、教育和邮政等多个领域。它是字符识别的一个重要分支，现有的识别方法主要可分为两类：基于统计特征的方法［１］和基于结构特征的方法［２］。由于印刷体数字恰是一种结构性字符，一般采用 “特征提取＋分类器”的方法［３－５］进行分类识别。近年来，人工神经网络以其高度并行性、良好的容错性、联想记忆功能力、自适应和自学习等特点，备受人们重视，在字符识别领域得到了广泛的应用。本文对神经网络分类器进行研究，提出了一种基于ＢＰ网络的印刷体数字字符识别系统的实现方法，为印刷体数字字符识别提供了一条识别率高，识别速度快的新途径。１人工神经网络神经网络是由大量处理单元（神经元、处理元件、电子元件、光电元件等）广泛互连而成的网络，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，反映了人脑功能的基本特征。人工神经网络是一个并行的分布处理结构，它的工作原理是以人脑的组织结构和活动规律为背景，反映了人脑的很多特征，但并不是对人脑部分的真实实现。人工神经网络是通过人工神经元模型来实现模拟生物神经元，人工神经元相当于一个多输入单输出的非线性阈值器件。ＢＰ神经网络是指采用了ＢＰ算法的多层前向神经网络。典型的三层ＢＰ神经网络结构如图１所示。它由输入层、隐含层（中间层）和输出层组成。其中，X １，X ２，…X ３为输入向量，T １，T ２，…T n 为神经元的阈值，W ij ，W jp 为连接权值，Y １，Y ２，…Y n 为输出向量。网络按有导师指导的方式进行学习，输入信息传播到隐含层结点上，经过ｌｏｇｓｉｇ型（也可以是其他函数）的激活函数运算后，将隐含结点的输出信息传播到输出结点，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。如果输出层不能得到期望输出，即实际输出值与期望输出值之间有误差，那么就将误差信号沿原来的连接通路返回，逐次向输入层传播并进行计算，逐层修正各连接权，再经过正向传播过程。这两个过程反复进行，使得误差信号不断减小，网络对输入信息响应的正确率不断提高。当误差达到所期望的要求时，网络的学习过程就结束。图１　典型的三层ＢＰ神经网络结构２ＢＰ网络的设计与实现２．１　字符特征提取在进行ＢＰ网络设计之前，我们要对待识别的字符进行特征提取，本设计是选取字符的网格特征作为识别的特收稿日期：２００９－０５－２０＊基金项目：安徽省教育厅自然科学研究重点项目（ＫＪ２００９Ａ５５）、合肥学院科研发展基金重点项目（０９ＫＹ０２ＺＤ）、合肥学院自然科学研究发展基金一般项目（０９ＫＹ０２ＺＲ）资助。作者简介：周泽华（１９８２－），男，安徽宿松人，助教，硕士，主要研究方向为数字图像处理。基于神经网络的印刷体数字字符的识别周泽华，等

基于eigenfaces的人脸识别算法实现大学论文

河北农业大学本科毕业论文(设计) 题目：基于Eigenfaces的人脸识别算法实现摘要随着科技的快速发展,视频监控技术在我们生活中有着越来越丰富的应用。在这些视频监控领域迫切需要一种远距离，非配合状态下的快速身份识别，以求能够快速识别所需要的人员信息，提前智能预警。人脸识别无疑是最佳的选择。可以通过人脸检测从视频监控中快速提取人脸，并与人脸数据库对比从而快速识别身份。这项技术可以广泛应用于国防，社会安全，银行电子商务，行政办公，还有家庭安全防务等多领域。本文按照完整人脸识别流程来分析基于PCA(Principal Component Analysis)的人脸识别算法实现的性能。首先使用常用的人脸图像的获取方法获取人脸图像。本文为了更好的分析基于PCA人脸识别系统的性能选用了ORL人脸数据库。然后对人脸数据库的图像进行了简单的预处理。由于ORL人脸图像质量较好，所以本文中只使用灰度处理。接着使用PCA提取人脸特征，使用奇异值分解定理计算协方差矩阵的特征值和特征向量以及使用最近邻法分类器欧几里得距离来进行人脸判别分类。关键词:人脸识别PCA算法奇异值分解定理欧几里得距离

ABSTRACT With the rapid development of technology, video surveillance technology has become increasingly diverse applications in our lives. In these video surveillance urgent need for a long-range, with rapid identification of non-state, in order to be able to quickly identify people the information they need, advance intelligence warning. Face recognition is undoubtedly the best choice. Face detection can quickly extract human faces from video surveillance, and contrast with the face database to quickly identify identity. This technology can be widely used in national defense, social security, bank e-commerce, administrative offices, as well as home security and defense and other areas. In accordance with the full recognition process to analyze the performance of PCA-based face recognition algorithm. The first to use the method of access to commonly used face images for face images. In order to better analysis is based on the performance of the PCA face recognition system selected ORL face database. Then the image face database for a simple pretreatment. Because ORL face image quality is better, so this article uses only gray scale processing. Then use the PCA for face feature extraction using singular value decomposition theorem to calculate the covariance matrix of the eigenvalues and eigenvectors, and use the Euclidean distance of the nearest neighbor classifier to the classification of human face discrimination. KEYWORDS: face recognition PCA algorithm SVD Euclidean distance