基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法北大核心

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。     

基于包装功能的时间–温度指示器与食品新鲜度指示器研究进展

目的 从包装功能实现的角度分析研究时间–温度指示器和食品新鲜度指示器的原理、类型与发展趋势，指出开发设计时间–温度指示器和食品新鲜度指示器应完成的包装功能，为有效实现包装交流功能提供研究思路和技术支持。方法 列出现有食品包装功能在物理环境、周围环境和人类环境下的实现矩阵，通过研究时间–温度指示器和食品新鲜度指示器的实现原理和所满足的包装交流功能，探讨这2种技术提高矩阵中分值较低元素的可行性。结果 时间–温度指示器监测食品所经历的时间、温度的完整历程，有助于提高实现矩阵中ComA元素的分值;食品新鲜度指示器提供生理变化或微生物生长引起的食品质量变化的定性或半定量信息，有助于提高实现矩阵中ComH元素的分值。结论 时间–温度指示器和食品新鲜度指示器能够有效提升食品包装的交流功能，保证消费者安全，减少资源浪费，具有广阔的发展前景。     

基于采矿地球物理方法的人工智能采矿技术研究——评《采矿地球物理理论与技术》

随着现代科学技术的快速发展,以人工智能为代表的数据信息技术业已融入到社会的各行各业,成为现代产业中提高工作效率、改善生产环境、保障作业安全等的重要手段,推动诸多行业的创新发展。在采矿领域,以人力为主的开采技术因其效率低下、安全风险高等问题,逐渐被机械化、自动化所取代,而人工智能技术的出现更是为采矿技术的创新发展提供了新的契机。《采矿地球物理理论与技术》(科学出版社,2014年12月版)一书由窦林名、牟宗龙、陆菜平、曹安业、巩思园编著,本书立足于采矿地球物理学这一采矿科学的分支部分,从基本任务与学科内容出发,深入浅出地探讨了矿业开采中的各种原理和技术,以及不同技术的适用环境、优势不足等内容,对于现代采矿行业的学术研究与实践操作具有十分务实的指导作用,同时在引入人工智能促进采矿技术革新方面也提出了许多有价值的建议,有助于科研、技术人员进行更加深层的技术研发,同时也可以为高等院校的教学或者相关从业人员的自学提供一定的参与作用。从本书的内容上看,主要彰显出三个方面的特色。     

浅谈环境检测技术中存在的问题及解决措施

研究分析了环境检测技术中存在的问题,并且针对问题提出了一些相应的解决措施,以期为提高环境检测技术提供一些参考价值,为环境保护提供有利的技术保障.     

基于去相关对抗学习的年龄不变人脸识别

匹配年龄差距较大的人脸在今天仍然是一个具有挑战性的问题，主要是由于年龄增长导致的人脸外观的显著差异。为了减少这种差异，本文提出了一种新的算法，从混合了身份和年龄信息的特征中去除与年龄相关的成分。具体来说，我们将混合人脸特征分解为两个不相关的分量:身份相关分量和年龄相关分量，其中身份相关分量包括对人脸识别有用的信息。     

一种直升机避障电力线检测方法

电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物，常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此，提出了一种相对角度估计方法，基于常规电力线目标检测与识别算法，并结合电力线相对角度估计，从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法，提出的相对角度估计方法容易训练易收敛，计算量小，适用于实时性要求较高的应用场合。