Feb, 2024

揭示蜂蜜掺假：通过热像卷积神经网络分析的质量保证突破

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TL;DR利用卷积神经网络（CNNs）基于热成像技术对蜂蜜样品进行分类，检测蜂蜜掺假问题，提供质量控制措施。
发现论文，激发创造
  • 基于深度学习技术的热感人脸图像分类

    这篇论文提出了一个实用的深度学习方法，用于热像分类，该方法利用卷积神经网络（CNN）架构（特别是 ResNet-50 和 VGGNet-19）从热像中提取特征，并在热输入图像上应用卡尔曼滤波进行图像去噪，实验结果证明了该方法在准确性和效率方面的有效性。

    Nov, 2023

  • 卷积神经网络在人脸反欺诈中的性能评估

    本文通过基于卷积神经网络的 Inception 和 ResNet 模型在 MSU Mobile Face Spoofing 数据库上的表现，研究了如何应用这些深度学习算法实现面部反欺骗的生物特征访问控制。

    May, 2018

  • 学习卷积神经网络进行人脸反欺骗

    本研究采用深度卷积神经网络（CNN）学习特征，在经过数据预处理后，能够大幅提高面部防欺诈性能，使得在 CASIA 和 REPLAY-ATTACK 数据集中相对错误率降低超过 70％，同时在两个数据集之间的交叉测试中，实验结果表明 CNN 能够获得更好的泛化能力，使用两个数据集的组合数据训练的网络在两个数据集之间具有更少的偏差。

    Aug, 2014

  • HoneyModels：机器学习蜜罐

    研究纵观 Adversarial Machine Learning 防御策略的不足，通过建立 HoneyModels 模型，给模型添加特定知识水印来检测对抗性攻击，实验表明该模型可以检测到 69.5% 的攻击，并保留原模型的功能。

    Feb, 2022

  • 使用深度学习进行 X 射线图像中非法物品的视觉检查

    自动检测 X 射线图像中的违禁物品可以显著增加公共安全，提高机场、地铁、海关 / 邮局等地的安全人员的工作效率，并减轻其心理负担。研究表明，变压器检测器优越于过去几年为安全应用开发的辅助神经模块和 CSP-DarkNet 骨干卷积神经网络十分高效。

    Oct, 2023

  • 利用卷积神经网络和迁移学习进行制造缺陷检测和分割

    提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络（Mask Region-based CNN）的系统，用于在 X 射线图像中识别铸造缺陷。该系统同时执行输入图像的缺陷检测和分割，并采用转移学习来减少训练数据需求并提高训练模型的预测准确性。

    Aug, 2018

  • 热成像人脸图像的口罩检测和分类

    本文报道了使用热成像技术可以检测口罩佩戴的位置和类型，从而解决新冠病毒传播的问题，针对不同的深度学习模型，本文提出了一种 Yolov5 模型及一个基于卷积神经网络的自编码器分类器，准确率分别达到 97％和 91％。

    Apr, 2023

  • 基于深度学习的卷积神经网络模型进行佩戴口罩个体的分类和检测

    利用深度学习创建了一个实时检测视频和图像中口罩的模型，该研究旨在提高安全性，特别是敏感区域，通过图像预处理、图像裁剪和图像分类三个阶段来识别带口罩的人脸，并通过网络摄像头或闭路电视摄像机进行持续监控，如果发现没有戴口罩的人，则触发安全警报。

    Nov, 2023

  • 基于卷积神经网络的假新闻检测

    本文研究了基于文本和图像信息的卷积神经网络 TI-CNN，通过提取虚假新闻中的显式和潜在特征，将文本和图像信息投影到统一特征空间中进行训练，以此来解决自动检测虚假新闻的问题。

    Jun, 2018

  • 学习图像表示以进行异常检测：应用于药物开发中发现组织学改变

    本文提出了一种在组织病理学图像中进行异常检测的系统，该系统使用单类分类器、预训练的卷积神经网络和一个辅助任务进行训练，并用于药物毒性评估，结果优于已有的方法。

    Oct, 2022