基于ROI-KNN卷积神经网络的面部表情识别

深度神经网络已经被证明在图像、语音、文本领域具有挖掘数据深层潜在的分布式表达特征的能力. 通过在多个面部情感数据集上训练深度卷积神经网络和深度稀疏校正神经网络两种深度学习模型, 对深度神经网络在面部情感分类领域的应用作了对比评估. 进而, 引入了面部结构先验知识, 结合感兴趣区域(Region of interest, ROI)和K最近邻算法(K-nearest neighbors, KNN), 提出一种快速、简易的针对面部表情分类的深度学习训练改进方案——ROI-KNN, 该训练方案降低了由于面部表情训练数据过少而导致深度神经网络模型泛化能力不佳的问题, 提高了深度学习在面部表情分类中的鲁棒性, 同时, 显著地降低了测试错误率.     

基于卡方距离度量学习的面部表情识别算法

针对野外复杂环境下面部表情特征不一致导致识别率低的问题,提出一种基于卡方距离度量学习的凸优化算法用于面部表情识别。将卡方距离引入KNN分类技术中用于度量学习优化的损失函数,采用随机梯度下降法求解修正的凸优化损失函数,为避免过度拟合训练数据,算法将Dropout技术用于度量学习,使用特征权重系数,调整不同特征对表情识别的贡献度。实验结果表明,相比其它算法,所提算法在面部表情识别中更具优势,提高了面部表情识别准确度。     

基于C均值K近邻算法的面部表情识别

随着人工智能与模式识别技术的不断发展,面部表情识别在智能人机交互中发挥着越来越重要的作用.通过对人的面部表情分类的研究,提出了一种使用C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法.对参加训练的表情图像先进行Gabor小波变换,然后使用Fisherface判别分析方法进行变换,求得特征空间.再将已进行Gabor变换的标准表情图像投影到特征空间,进行C均值聚类得到子类表情模板.对于一幅待识别的表情图像,使用K近邻算法与子类表情模板比较,将该表情图像分类.使用该方法,在公开的日本女人表情人脸库上实测达到了95.8%的识别率.     

基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法

针对传统的矿工面部表情识别方法识别率较低、算法复杂等问题,以卷积神经网络为基础,结合支持向量机算法中的非线性映射函数,提出了基于卷积神经网络的矿工面部表情识别方法。卷积神经网络采用权值共享的策略,运用固定权值直接构造卷积层,并依照匹配生长规则确定网络层次结构。将经过预处理的矿工面部表情图像作为卷积神经网络的测试集和训练集,使用支持向量机对表征矿工面部表情特征的神经元进行分类,从而实现对矿工面部表情的分类识别。实验结果表明,该方法对矿工面部表情的识别率达到90.71%,能够满足实际应用需要。     

基于图像的面部表情识别方法综述

近年来,面部表情识别在教育、医学、心理分析以及商业领域得到了广泛关注。针对目前表情识别方法不够系统、概念模糊的问题,对面部表情识别的步骤及其方法进行了综述探讨。首先,介绍了目前常用的人脸表情数据集,并回顾了面部表情识别的发展历程;然后,介绍了人脸表情识别的面部表情编码和面部表情识别过程这两个方面,归纳了人脸面部表情识别的四个过程,重点总结了特征提取和表情分类两个过程中的经典算法以及这些算法的基本原理和优劣比较;最后,指出了目前面部表情识别存在的问题和未来可能的发展趋势。     

融合ViT与对比学习的面部表情识别

目的 面部表情识别是计算机视觉领域中的重要任务之一,而真实环境下面部表情识别的准确度较低。针对面部表情识别中存在的遮挡、姿态变化和光照变化等问题导致识别准确度较低的问题,提出一种基于自监督对比学习的面部表情识别方法,可以提高遮挡等变化条件下面部表情识别的准确度。方法 该方法包含对比学习预训练和模型微调两个阶段。在对比学习预训练阶段,改进对比学习的数据增强方式及正负样本对对比次数,选取基于Transformer的视觉Transformer(vision Transformer,ViT)网络作为骨干网络,并在ImageNet数据集上训练模型,提高模型的特征提取能力。模型微调阶段,采用训练好的预训练模型,用面部表情识别目标数据集微调模型获得识别结果。结果 实验在4类数据集上与13种方法进行了比较,在RAF-DB(real-world affective faces database)数据集中,相比于Face2Exp(combating data biases for facial expression recognition)模型,识别准确度提高了0.48%;在FERPlus(facial ...     

构建并行卷积神经网络的表情识别算法

目的 表情识别在商业、安全、医学等领域有着广泛的应用前景,能够快速准确地识别出面部表情对其研究与应用具有重要意义。传统的机器学习方法需要手工提取特征且准确率难以保证。近年来,卷积神经网络因其良好的自学习和泛化能力得到广泛应用,但还存在表情特征提取困难、网络训练时间过长等问题,针对以上问题,提出一种基于并行卷积神经网络的表情识别方法。方法 首先对面部表情图像进行人脸定位、灰度统一以及角度调整等预处理,去除了复杂的背景、光照、角度等影响,得到了精确的人脸部分。然后针对表情图像设计一个具有两个并行卷积池化单元的卷积神经网络,可以提取细微的表情部分。该并行结构具有3个不同的通道,分别提取不同的图像特征并进行融合,最后送入SoftMax层进行分类。结果 实验使用提出的并行卷积神经网络在CK+、FER2013两个表情数据集上进行了10倍交叉验证,最终的结果取10次验证的平均值,在CK+及FER2013上取得了94.03%与65.6%的准确率。迭代一次的时间分别为0.185 s和0.101 s。结论 为卷积神经网络的设计提供了一种新思路,可以在控制深度的同时扩展广度,提取更多的表情特征。实验结果表明,针对数量、分辨率、大小等差异较大的表情数据集,该网络模型均能够获得较高的识别率并缩短训练时间。     

基于粗略到精细分类的面部表情识别方法

为了更准确地识别人的表情，在识别人脸7种基本表情（愤怒、厌恶、恐惧、高兴、无表情、悲伤和惊讶）时，采用了局域二值模式技术提取面部特征，进行由粗略到精细的表情分类。在粗略分类阶段，7种基本表情中的2种表情被选为初步分类结果（候选表情）。在精细分类阶段，选用计算加权卡方值确定最终分类结果。采用日本的Jaffe表情数据库来验证算法性能，对陌生人表情的识别率为77.9%，其结果优于采用同样数据库的其他方法，且易于实现。     

基于深度学习的心理情绪智能交互与反馈系统

为了有效提高机器人的智能交互水平,设计一种基于深度学习的的心理情绪智能交互系统。通过分离卷积实现深度学习,对人的面部表情(喜悦、伤心、气愤、恐惧等)进行分析和特征提取,实验结果显示训练后的模型对面部表情测试集的识别准确率可达71.1%。系统分别设计了与6种不同面部表情向对应的NAO机器人肢体动作,实验结果表明,机器人可在2 s内完成识别并进行动作反馈,且连续10帧的识别结果较为准确。     

一种新的人面部表情识别方法

论文提出一种全自动识别人脸七种基本表情(愤怒、厌恶、恐惧、高兴、无表情、悲伤和惊奇)的方法。该方法首先采用几何模型匹配法自动定位出人眼,在此基础上进行人脸大小归一化,然后利用局域二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)技术提取面部特征,最后采用由粗到细的方案进行表情分类。采用日本的JAFFE公用表情数据库来检测算法的性能,实验结果验证了方法的有效性。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

Complexity of families of learning algorithms and estimation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were restricted to classes implementable on computers and, wider, by examining their partially recursive representations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of algorithms for the recognition of properties or the extraction of regularities is proposed. The method proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities is based on this concept.     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

An estimate of numbers of terms of semicycles of delay difference equations

In this paper, we study the semicycles of oscillatory solutions of the delay difference equation y_n+1 − y_n + p_ny_n-k = 0, where p_n is a sequence of nonnegative real numbers and k is a positive integer. Upper bound of numbers of terms of semicycles are determined in the case when

Our results improve and complement known results in literature.