1 北方民族大学 计算机科学与工程学院，银川宁夏75002
2 北方民族大学 图像图形智能处理国家民委重点实验室，银川宁夏75001
3 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室，银川宁夏750021
4 宁夏医科大学 理学院，银川宁夏75000
5 宁夏医科大学总医院骨科，银川宁夏7004
针对CT模态医学图像采用卷积神经网络训练时的特征提取不充分、特征维度较高等问题，本文提出了基于融合多尺度图像的非负稀疏协同表示分类的密集神经网络肺部肿瘤（Multi Scale DenseNet-NSCR）的识别方法。第一，使用迁移学习将预训练密集神经网络模型初始化参数；第二，将肺部图像预处理，提取多尺度病灶ROI区域；第三，采用多尺度CT图像训练密集神经网络，提取全连接层的特征向量；第四，针对融合特征维度较高问题，采用非负稀疏协同表示分类器（NSCR）对特征向量进行表示，求解系数矩阵；第五，利用残差相似度进行分类。最后，采用AlexNet，DenseNetNet-201模型及三种分类算法（SVM、SRC、NSCR）两两组合模型进行对比试验，实验结果表明，Multiscale-DenseNet-NSCR分类效果优于其它模型，且特异性和灵敏度等各项评价指标也较高，该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。
密集神经网络 多尺度医学图像 迁移学习 NSCR算法 DenseNet multi-scale medical image transfer learning non-negative， sparse， collaborative representation classifier
1 江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
2 新疆大学电气工程学院, 新疆 乌鲁木齐 830047
为了解决协作表征分类器(CRC)对相似样本误分类概率高的问题,提出一种判别协作表征分类器(DCRC)。该分类器考虑了所有训练样本和每一类样本对协作表征系数的影响,得到判别性强的协作表征系数,提升了对相似样本的判别性。基于DCRC进行人体行为识别研究。首先用深度运动映射图(DMMs)提取深度动作序列特征,得到DMMs特征描述子,然后利用DCRC对特征描述子进行协作表征编码,最后利用新的判别规则进行分类识别。在人体行为识别数据集上的实验结果表明,DCRC对相似动作具有一定的判别性,且识别精度优于现有的方法。
图像处理 人体行为识别 判别协作表征分类器 协作表征分类器 深度图 深度运动映射图 激光与光电子学进展
2018, 55(1): 011010
