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基于视频-脑电信号交互协同的情感识别是人机交互重要而具有挑战性的研究问题.本文提出了基于长短记忆神经网络(Long-short term memory, LSTM)和注意机制(Attention mechanism)的视频-脑电信号交互协同的情感识别模型.模型的输入是实验参与人员观看情感诱导视频时采集到的人脸视频与脑电信号, 输出是实验参与人员的情感识别结果.该模型在每一个时间点上同时提取基于卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)的人脸视频特征与对应的脑电信号特征, 通过LSTM进行融合并预测下一个时间点上的关键情感信号帧, 直至最后一个时间点上计算出情感识别结果.在这一过程中, 该模型通过空域频带注意机制计算脑电信号${\alpha}$波, ${\beta}$波与${\theta}$波的重要度, 从而更加有效地利用脑电信号的空域关键信息; 通过时域注意机制, 预测下一时间点上的关键信号帧, 从而更加有效地利用情感数据的时域关键信息.本文在MAHNOB-HCI和DEAP两个典型数据集上测试了所提出的方法和模型, 取得了良好的识别效果.实验结果表明本文的工作为视频-脑电信号交互协同的情感识别问题提供了一种有效的解决方法. 相似文献
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采用溶剂浮选分光光度原理,用砷钼杂多蓝-结晶紫体系进行萃取浮选,以甲苯-丙酮混合液为有机溶剂,在576nm处比色测定,可测得ng/mL级砷。可用于有机、无机样品中痕量砷的测定。 相似文献
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目标跟踪是计算机视觉中重要的研究领域之一,大多跟踪算法不能有效学习适合于跟踪场景的特征限制了跟踪算法性能的提升.该文提出了一种基于空间和通道注意力机制的目标跟踪算法(CNNSCAM).该方法包括离线训练的表观模型和自适应更新的分类器层.在离线训练时,引入空间和通道注意力机制模块对原始特征进行重新标定,分别获得空间和通道权重,通过将权重归一化后加权到对应的原始特征上,以此挑选关键特征.在线跟踪时,首先训练全连接层和分类器层的网络参数,以及边界框回归.其次根据设定的阈值采集样本,每次迭代都选择分类器得分最高的负样本来微调网络层参数.在OTB2015数据集上的实验结果表明:相比其他主流的跟踪算法,该文所提算法获得了更好的跟踪精度,重叠成功率和误差成功率分别为67.6%,91.2%. 相似文献
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具有承载能力约束的集装箱装入问题的求解方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对有承载能力约束的三维集装箱装入问题进行了描述,定义了货物承载约束的表示形式,并在全局寻优能力很强的集装箱装入的禁忌搜索算法中加入承载能力的计算和检查方法,设计了相关的处理策略.在优化空间利用率的同时减少或杜绝货物损坏现象的发生.实验结果表明,该算法对有承载能力约束的三维集装箱装入问题的有效性和实用性. 相似文献
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用国管二阶线性程序升温气相色谱法和北京石油科学研究院研制的测定石脑油单体烃及其族组成的软件,用峰面积归一化测定量,成功地分析石脑油中100余种单体烃及族组成的百分含量。准确度及精工均符合要求。 相似文献
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