一种基于贝叶斯分析的特征稀疏RBM安检识别方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于贝叶斯分析的特征稀疏RBM安检识别方法和系统，采用深度学习中无监督学习模型——受限玻尔兹曼机，并将稀疏性限制引入优化目标函数中，采用随机变分贝叶斯方法，RBM稀疏性限制实质是对隐单元稀疏性的控制，对RBM稀疏化就是使其只有少数隐单元神经元被激活，获取输入数据的稀疏表示，有利于RBM模型提取更本质特征，能提升RBM性能。将多个稀疏RBM堆叠起来的深度信念网络模型可以学习到输入信号更本质的特征，与单个稀疏RBM相比有着更强大的特征学习能力。本申请采用贝叶斯分析方法，结合交叉熵特征稀疏RBM模型，提高了威胁物品识别的准确性。这是因为贝叶斯分析方法能够考虑不确定信息，从而在复杂背景下提高识别准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及基于贝叶斯分析的特征稀疏rbm安检识别，特别是涉及一种基于贝叶斯分析的特征稀疏rbm安检识别方法和系统。

技术介绍

1、安检系统是保障公共安全的重要设备，广泛应用于机场、火车站、地铁站等公共场所。安检系统的主要任务是对携带物品进行安全检查，以识别潜在的危险物品。目前，安检系统主要采用x射线成像技术、金属探测技术和爆炸物探测技术等。然而，现有的安检系统存在一些问题，如误报率高、识别速度慢、难以识别非金属危险物品等。为了解决这些问题，研究人员提出了一些基于机器学习的安检系统识别模型，如支持向量机(supportvectormachine,svm)、卷积神经网络(convolutional neural networks,cnn)等。这些方法在一定程度上提高了安检系统的识别准确率和速度。然而，这些方法在处理大规模数据和高维特征时存在计算复杂度高、过拟合等问题。

2、现有的安检系统虽然在一定程度上可以帮助识别潜在的危险物品，但也面临着一些挑战和限制。例如，误报率高意味着系统会错误地将普通物品识别为危险物品，这可能导致不必要的麻烦和延误；识别速本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于贝叶斯分析的特征稀疏RBM安检识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述训练安检图像数据进行预处理包括：去噪、灰度化和裁剪操作，进行特征提取；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过引入交叉熵损失函数，约束稀疏性，改进RBM模型，根据收集的安检图像数据，利用贝叶斯分析方法对RBM模型进行优化，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在RBM模型的训练过程中，采用改进的动量算法，具体为Nesterov动量方法或自适应学习率算法，加速网络的收敛过程；算法利用历史梯度信息或自适应调...

【技术特征摘要】

1.一种基于贝叶斯分析的特征稀疏rbm安检识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述训练安检图像数据进行预处理包括：去噪、灰度化和裁剪操作，进行特征提取；

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过引入交叉熵损失函数，约束稀疏性，改进rbm模型，根据收集的安检图像数据，利用贝叶斯分析方法对rbm模型进行优化，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在rbm模型的训练过程中，采用改进的动量算法，具体为nesterov动量方法或自适应学习率算法，加速网络的收敛过程；算法利用历史梯度信息或自适应调整学习率，帮助模型跳出局部极小值，找到全局最优解。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整模型参数包括训练过程中设置合适的超参数，具体为学习率和迭代次数；

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【专利技术属性】
技术研发人员：沈卉卉，张志刚，曾艳妮，董艳，邢婧，
申请(专利权)人：湖北经济学院，
类型：发明
国别省市：