结合多种特征和联想记忆提高图像识别鲁棒性的研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2015532092密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）结合多种特征和联想记忆提高图像识别鲁棒性的研究ResearchonImprovingtheRobustnessofImageRecognitionwithMultipleFeaturesandAssociativeMemory作者姓名：王喆专业：计算机应用技术研究方向：传感器网络与环境智能指导教师：郭东伟教授结合多重特征和联想记忆提高图像识别鲁棒性的研究ResearchonImprovingtheRobustnessofImageRec

2、ognitionwithMultipleFeaturesandAssociativeMemory作者姓名：王喆专业名称：计算机应用技术指导教师：郭东伟教授学位类别：工学硕士答辩日期：2018年月日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除

3、文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院：本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容，愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿，希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版，并同意在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据

4、库中使用，同意按章程规定享受相关权益。论文级别：■硕士□博士学科专业：计算机应用技术论文题目：结合多重特征和联想记忆提高图像识别鲁棒性的研究作者签名：指导教师签名：年月日作者联系地址（邮编）：吉林大学计算机科学与技术学院130012作者联系电话：18204312996摘要摘要结合多重特征和联想记忆提高图像识别鲁棒性的研究21世纪是互联网的时代，科学技术正在蓬勃发展，促进了人类社会飞速前进。而在互联网时代的众多研究方向中，人工智能脱颖而出，成为了近年最火热的研究项目。各个互联网公司，研究实验室，学校都在积极展开对人工智能的研究工作。其中在图像识别领

5、域，卷积神经网络凭借着其高准确率成为受捧的网络结构。但是Nguyen在2015年发现了一个事实：深度神经网络很容易受到欺骗，会用极高的置信度去分类某一个不可识别的图片。深度神经网络虽然在人脸识别和数字识别中有着杰出的准确率，但是科研人员可以很容易的利用梯度上升法产生一些人眼完全无法识别的图像，但是最先进的深度神经网络模型却以99.99%的置信度认为这些图像是可以识别的，并且给出其“分类”。特别的，我们在一个已经用MNIST数据库或者ImageNet数据库完全训练好，并且表现很好的卷积神经网络中，用遗传算法或者梯度上升法生成使得输入图像能分类到对应

6、标签且置信度最大的输入图像，会发现这些图像人眼并不可以辨认。本文首先介绍了双向联想记忆神经网络（BAM），卷积神经网络（CNN），t-SNE的原理和作用，然后提出了一个基于卷积神经网络和t-SNE的双向联想记忆神经网络模型。在该模型中，将CNN和t-SNE提取到的特征向量送入BAM进行联想记忆，当从BAM的一端输入一种特征向量时，另一端会输入联想到的结果，并且具有一定容错性。利用两种特征互相牵制，将联想到的结果特征向量和正确结果特征向量进行相似度判断，并设置相似度可变阈值n。然后采用MNIST数据库和100个用梯度上升法得到的欺骗数据对模型进行了

7、测试实验。试验结果表明，在没有欺骗数据的时候，CNN的准确率非常理想，达到了99.8%，但是用欺骗数据测试，所有数据均被以超过98%的置信度划分为某一个标签；在我们的模I摘要型中，阈值设置为0.25的时候，这部分数据只有8%依然被划分到对应标签，其他数据均被识别为欺骗数据。可见我们的模型在对抗欺诈数据上有着明显的提升，能更好的保证识别鲁棒性。关键词：图像识别，联想记忆，鲁棒性，卷积神经网络，t-SNEIIAbstractAbstractResearchonImprovingtheRobustnessofImageRecognitionwithMu

8、ltipleFeaturesandAssociativeMemoryThe21stcenturyistheeraoftheInterne