面向演化数据流的可靠性半监督学习研究
这是一篇关于在线学习,半监督学习,可靠性,深度度量学习,类别不平衡的论文, 主要内容为随着5G应用和物联网技术的飞速发展,数据流挖掘所涉及的应用场景变得越来越丰富。例如,农业物联网数据流挖掘、网络数据流入侵检测、推荐系统等领域都有数据流挖掘的需求。与传统的静态数据相比,演化数据流数据通常具有如下特点:(1)数据流实时性强且数据量大,导致对数据标注的成本高且难度大;(2)数据流分布具有动态演化的特性,这使得传统模型无法自适应数据分布的动态变化;(3)类别动态不平衡问题,即数据的类别不平衡比例和类别可能随着数据流演化而发生变化。虽然目前也有不少工作针对上述问题进行研究,但这些工作也存在各种问题与不足之处包括:(1)大部分研究直接通过对原始数据进行学习,缺乏对数据更精细的描述且原始数据可能无法满足半监督学习假设;(2)在利用无标签数据进行训练时,缺乏对样本可靠性的进一步分析,无法保证算法稳定的可靠性;(3)现有研究对类别不平衡检测灵活度较差,无法有效加强对少数类的表达能力。针对上述问题,本研究的主要创新点如下:第一、针对数据流原始表征可能无法满足半监督假设而导致的可靠性问题,本研究提出了基于深度对比度量的多代理半监督类别均衡表征学习算法,算法通过端到端的类别均衡半监督网络学习到类别均衡的低维样本表征,然后基于类别均衡的表征,提出多代理度量学习,使得最终学到的表征之间更具有区分度,更符合半监督假设,提高数据流半监督模型可靠性。第二、针对概念漂移下半监督数据流算法的可靠性问题,在基于上述表征的前提下,本研究提出了基于动态微簇的可靠性维护策略,算法为每个微簇维护一个可靠性值,并且仅使用预测可靠性高于一定阈值的样本训练模型,同时利用有标签数据局部分布一致性对其邻居微簇可靠性进行更新。算法还维护最新的无标签微簇,并使用可靠性标签传播的方法利用可靠的无标签微簇。第三、针对数据流类别不平衡检测灵活度差,少数类表达能力不足的问题,本研究提出了基于可靠性微簇的类别不平衡检测和处理方法,通过利用微簇统计各类别样本数,同时提出了基于人工少数类过采样方法的方法,当检测到类别不平衡时,通过生成一定数量的少数类样本来提高模型对少数类的学习能力。本文通过在真实数据集和人工数据集上进行大量的实验,实验结果表明算法能有效提高模型的可靠性和有效性。
基于深度度量学习的足迹光学图像检索算法研究
这是一篇关于深度度量学习,足迹光学图像,轮廓特征,现场足迹,图像检索的论文, 主要内容为足迹光学图像蕴含着人体独特的赤足轮廓特征。传统足迹识别方法大多依赖于人工手动提取特征,存在特征有效性与提取效率低等缺点。通过深度度量学习方法对足迹光学图像检索算法深入研究,提高足迹特征提取和识别效率并以此建立足迹光学图像检索系统,为足迹特征提取与个体身份识别提供新的方法。主要研究内容包括以下四部分:(1)构建600人足迹光学图像数据集。制定足迹光学图像采集规范并采集数据。通过对采集图像分别使用两种不同的预处理方法得到足迹光学轮廓图像数据集与足迹光学灰度图像数据集,两者共同组成足迹光学图像数据集。为了便于衡量算法的性能,介绍了图像检索常见的评价指标。(2)针对足迹光学图像中轮廓特征明显及类间差异小的特点,提出了基于MSFF-Net的足迹光学图像检索算法。该算法首先基于Inception V2网络改进得到适合轮廓特征提取的轻量级多尺度特征融合网络MSFF-Net;其次提出BNneck联合proxy-based与pair-based的度量学习方法;最后在足迹光学轮廓图像数据集和足迹光学灰度图像数据集分别达到92.01%和95.46%的最高平均检索精度。(3)针对难样本三元组度量学习会产生固定难样本偏见的问题,在前述方法的基础上提出了基于动态难样本三元组的足迹光学图像检索算法。该算法首先通过生成的难样本三元组辅助已知的难样本三元组优化度量空间;其次引入主成分分析方法压缩特征维度;最后在足迹光学轮廓图像数据集和足迹光学灰度图像数据集分别达到94.85%和97.42%的最高平均检索精度。(4)基于PyQT5平台搭建足迹光学图像检索系统。首先设计了包含用户登录及信息管理模块、系统介绍及使用指导模块、足迹光学轮廓图像检索模块和足迹光学灰度图像检索模块四个主要模块的系统总体方案;其次完成系统界面搭建与功能实现。最后进行了系统实测与优化,并通过多组现场足迹模拟图像的跨模态检索,验证了系统多场景下应用的可行性。
基于深度度量学习的中间壳表面缺陷智能检测系统
这是一篇关于机械零件,缺陷检测,深度学习,深度度量学习,标签噪声的论文, 主要内容为随着制造业的快速发展,零件表面缺陷检测已成为制造业中不可或缺的一环。表面缺陷会对零件的质量和性能产生严重影响,甚至会导致零件的失效。近年来人工智能技术不断进步,基于机器视觉的缺陷检测得到了大量发展与应用。然而,这些方法在实际应用时,存在泛化性不足、分类精度不高、收敛速度慢、易受噪声干扰等问题。本文针对上述问题,研究了基于O2U-Net(Overfitting to Underfitting Net)的标签噪声过滤方法和基于深度度量学习的表面缺陷检测方法,并将这两种方法结合,开发了一套中间壳表面缺陷智能检测系统以应用于实际产线。本文主要研究内容如下:1.为了缓解零件表面缺陷检测中标签噪声的影响,提出了一种基于改进O2U-Net的标签噪声过滤方法。首先,利用部分干净样本对加入MIC(Masked Image Consistency)模块的模型进行预训练,增加困难样本和错误标签样本之间的差异性,降低模型将困难样本识别为错误标签样本的风险;然后,为了提高数据利用率,将每个批次中提取的图像特征保存到记忆模块,并比较各个样本之间的相似度进一步筛选标签噪声;最后,通过中间壳表面缺陷数据集验证该方法的去噪性能,实验结果表明该方法针对不同噪声比例的样本能够达到97.54%的准确率,相较原方法最高能够提升8.77%的准确率。2.针对大部分深度学习模型应用于复杂零件表面缺陷检测时存在分类精度低、收敛速度慢、稳定性不高的问题,提出了一种基于深度度量学习的表面缺陷检测方法。首先,引入了深度注意中心损失函数,并根据各个样本到中心的距离对损失进行加权优化,大幅度增加背景和特征重要性区分度,同时提高了模型的分类精度和收敛速度;然后,利用改进的O2U-Net模型进行样本筛选和预训练,提取各类样本的中心作为中心损失的初始中心,有效降低了标签噪声的影响,改善了中心随机性问题,减少了模型训练崩溃的概率;最后,利用中间壳表面缺陷数据集对模型进行了测试,实验结果表明该方法最高能够达到97.14%的分类准确率,证明了其在零件表面缺陷检测中的优越性。3.为了实现零件表面缺陷的自动化检测,本文设计了一套中间壳表面缺陷智能检测系统。首先,对中间壳的表面缺陷类型和位置进行分析,并根据缺陷特点对检测系统进行整体规划;然后,对相机、镜头、光源等硬件设备进行了选型,设计了相关工业相机与光源的组合方案以完成图像采集工作;最后,基于.NET平台开发智能表面缺陷检测软件,该软件具备直线度检测、圆检测、边缘检测和深度学习等功能,并集成模板管理、数据统计、结果显示等界面。通过功能测试证明了本文所设计的系统能够实现中间壳表面缺陷高精度自动化检测功能,满足企业需求。
基于深度度量学习的中间壳表面缺陷智能检测系统
这是一篇关于机械零件,缺陷检测,深度学习,深度度量学习,标签噪声的论文, 主要内容为随着制造业的快速发展,零件表面缺陷检测已成为制造业中不可或缺的一环。表面缺陷会对零件的质量和性能产生严重影响,甚至会导致零件的失效。近年来人工智能技术不断进步,基于机器视觉的缺陷检测得到了大量发展与应用。然而,这些方法在实际应用时,存在泛化性不足、分类精度不高、收敛速度慢、易受噪声干扰等问题。本文针对上述问题,研究了基于O2U-Net(Overfitting to Underfitting Net)的标签噪声过滤方法和基于深度度量学习的表面缺陷检测方法,并将这两种方法结合,开发了一套中间壳表面缺陷智能检测系统以应用于实际产线。本文主要研究内容如下:1.为了缓解零件表面缺陷检测中标签噪声的影响,提出了一种基于改进O2U-Net的标签噪声过滤方法。首先,利用部分干净样本对加入MIC(Masked Image Consistency)模块的模型进行预训练,增加困难样本和错误标签样本之间的差异性,降低模型将困难样本识别为错误标签样本的风险;然后,为了提高数据利用率,将每个批次中提取的图像特征保存到记忆模块,并比较各个样本之间的相似度进一步筛选标签噪声;最后,通过中间壳表面缺陷数据集验证该方法的去噪性能,实验结果表明该方法针对不同噪声比例的样本能够达到97.54%的准确率,相较原方法最高能够提升8.77%的准确率。2.针对大部分深度学习模型应用于复杂零件表面缺陷检测时存在分类精度低、收敛速度慢、稳定性不高的问题,提出了一种基于深度度量学习的表面缺陷检测方法。首先,引入了深度注意中心损失函数,并根据各个样本到中心的距离对损失进行加权优化,大幅度增加背景和特征重要性区分度,同时提高了模型的分类精度和收敛速度;然后,利用改进的O2U-Net模型进行样本筛选和预训练,提取各类样本的中心作为中心损失的初始中心,有效降低了标签噪声的影响,改善了中心随机性问题,减少了模型训练崩溃的概率;最后,利用中间壳表面缺陷数据集对模型进行了测试,实验结果表明该方法最高能够达到97.14%的分类准确率,证明了其在零件表面缺陷检测中的优越性。3.为了实现零件表面缺陷的自动化检测,本文设计了一套中间壳表面缺陷智能检测系统。首先,对中间壳的表面缺陷类型和位置进行分析,并根据缺陷特点对检测系统进行整体规划;然后,对相机、镜头、光源等硬件设备进行了选型,设计了相关工业相机与光源的组合方案以完成图像采集工作;最后,基于.NET平台开发智能表面缺陷检测软件,该软件具备直线度检测、圆检测、边缘检测和深度学习等功能,并集成模板管理、数据统计、结果显示等界面。通过功能测试证明了本文所设计的系统能够实现中间壳表面缺陷高精度自动化检测功能,满足企业需求。
基于深度度量学习的中间壳表面缺陷智能检测系统
这是一篇关于机械零件,缺陷检测,深度学习,深度度量学习,标签噪声的论文, 主要内容为随着制造业的快速发展,零件表面缺陷检测已成为制造业中不可或缺的一环。表面缺陷会对零件的质量和性能产生严重影响,甚至会导致零件的失效。近年来人工智能技术不断进步,基于机器视觉的缺陷检测得到了大量发展与应用。然而,这些方法在实际应用时,存在泛化性不足、分类精度不高、收敛速度慢、易受噪声干扰等问题。本文针对上述问题,研究了基于O2U-Net(Overfitting to Underfitting Net)的标签噪声过滤方法和基于深度度量学习的表面缺陷检测方法,并将这两种方法结合,开发了一套中间壳表面缺陷智能检测系统以应用于实际产线。本文主要研究内容如下:1.为了缓解零件表面缺陷检测中标签噪声的影响,提出了一种基于改进O2U-Net的标签噪声过滤方法。首先,利用部分干净样本对加入MIC(Masked Image Consistency)模块的模型进行预训练,增加困难样本和错误标签样本之间的差异性,降低模型将困难样本识别为错误标签样本的风险;然后,为了提高数据利用率,将每个批次中提取的图像特征保存到记忆模块,并比较各个样本之间的相似度进一步筛选标签噪声;最后,通过中间壳表面缺陷数据集验证该方法的去噪性能,实验结果表明该方法针对不同噪声比例的样本能够达到97.54%的准确率,相较原方法最高能够提升8.77%的准确率。2.针对大部分深度学习模型应用于复杂零件表面缺陷检测时存在分类精度低、收敛速度慢、稳定性不高的问题,提出了一种基于深度度量学习的表面缺陷检测方法。首先,引入了深度注意中心损失函数,并根据各个样本到中心的距离对损失进行加权优化,大幅度增加背景和特征重要性区分度,同时提高了模型的分类精度和收敛速度;然后,利用改进的O2U-Net模型进行样本筛选和预训练,提取各类样本的中心作为中心损失的初始中心,有效降低了标签噪声的影响,改善了中心随机性问题,减少了模型训练崩溃的概率;最后,利用中间壳表面缺陷数据集对模型进行了测试,实验结果表明该方法最高能够达到97.14%的分类准确率,证明了其在零件表面缺陷检测中的优越性。3.为了实现零件表面缺陷的自动化检测,本文设计了一套中间壳表面缺陷智能检测系统。首先,对中间壳的表面缺陷类型和位置进行分析,并根据缺陷特点对检测系统进行整体规划;然后,对相机、镜头、光源等硬件设备进行了选型,设计了相关工业相机与光源的组合方案以完成图像采集工作;最后,基于.NET平台开发智能表面缺陷检测软件,该软件具备直线度检测、圆检测、边缘检测和深度学习等功能,并集成模板管理、数据统计、结果显示等界面。通过功能测试证明了本文所设计的系统能够实现中间壳表面缺陷高精度自动化检测功能,满足企业需求。
基于深度度量学习的足迹光学图像检索算法研究
这是一篇关于深度度量学习,足迹光学图像,轮廓特征,现场足迹,图像检索的论文, 主要内容为足迹光学图像蕴含着人体独特的赤足轮廓特征。传统足迹识别方法大多依赖于人工手动提取特征,存在特征有效性与提取效率低等缺点。通过深度度量学习方法对足迹光学图像检索算法深入研究,提高足迹特征提取和识别效率并以此建立足迹光学图像检索系统,为足迹特征提取与个体身份识别提供新的方法。主要研究内容包括以下四部分:(1)构建600人足迹光学图像数据集。制定足迹光学图像采集规范并采集数据。通过对采集图像分别使用两种不同的预处理方法得到足迹光学轮廓图像数据集与足迹光学灰度图像数据集,两者共同组成足迹光学图像数据集。为了便于衡量算法的性能,介绍了图像检索常见的评价指标。(2)针对足迹光学图像中轮廓特征明显及类间差异小的特点,提出了基于MSFF-Net的足迹光学图像检索算法。该算法首先基于Inception V2网络改进得到适合轮廓特征提取的轻量级多尺度特征融合网络MSFF-Net;其次提出BNneck联合proxy-based与pair-based的度量学习方法;最后在足迹光学轮廓图像数据集和足迹光学灰度图像数据集分别达到92.01%和95.46%的最高平均检索精度。(3)针对难样本三元组度量学习会产生固定难样本偏见的问题,在前述方法的基础上提出了基于动态难样本三元组的足迹光学图像检索算法。该算法首先通过生成的难样本三元组辅助已知的难样本三元组优化度量空间;其次引入主成分分析方法压缩特征维度;最后在足迹光学轮廓图像数据集和足迹光学灰度图像数据集分别达到94.85%和97.42%的最高平均检索精度。(4)基于PyQT5平台搭建足迹光学图像检索系统。首先设计了包含用户登录及信息管理模块、系统介绍及使用指导模块、足迹光学轮廓图像检索模块和足迹光学灰度图像检索模块四个主要模块的系统总体方案;其次完成系统界面搭建与功能实现。最后进行了系统实测与优化,并通过多组现场足迹模拟图像的跨模态检索,验证了系统多场景下应用的可行性。
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