金字塔原型对齐的轻量级小样本语义分割网络

小样本图像语义分割任务是计算机视觉领域一个有挑战性的问题,其目标是利用现有一张或几张带有密集分割注释的图片来预测未见类图像的分割掩码.针对该任务,提出了一个基于金字塔原型对齐的轻量级小样本图像语义分割网络.首先,该网络在MobileNetV2网络的深度可分离卷积和逆残差结构基础上,通过金字塔池化模块进行提取特征,保持高维度和低维度的信息,获得不同尺度的特征.同时通过在支持集原型和查询集之间进行相互对齐,使得网络能够从支持集中学到更多的信息,充分利用支持集的信息进行反馈.基于PASCAL-5i数据集的大量实验结果表明,提出的网络结构的均值在1-way 1-shot和1-way 5-shot上分别为49.5％和56.6％,与先进的主流小样本语义分割网络PANet相比分别对应提高了1.4％和0.9％,网络参数量为3.0 MB,相比PANet减小了11.7 MB,同时浮点计算量显著减少,证明了该网络在小样本图像语义分割中的有效性和高效性.     

用于文本情感极性分析的动态卷积神经网络超限学习算法

为改善动态卷积神经网络在文本情感分类方法中的泛化能力,提出了一种动态卷积超限学习算法.对动态卷积神经网络的输出层加以改进,使用浅层随机神经网络替代全连接层,利用参数随机生成的扰动性能,降低分类端对训练样本的依赖,避免过拟合,提升分类性能.在公共数据集上的实验证明:相对改进前的动态卷积学习算法以及超限学习机,所提出的方法在准确率、F1测度等多个标准指标上均体现了更优的分类性能.     

课堂教学中培养学生创新思维方法探讨

本文针对培养学生创新意识的目标,以数字逻辑课学习为背景,探讨了如何利用课堂这一平台在传授专业知识的同时培养学生创新思维,并阐述了目标意识在培养创新思维中的重要作用,提出了在教学过程中建立目标意识的积极作用。     

存储测试信号统计特性分析

本文主要对几种典型的存储测试信号的差分布加以统计分析,以期找出其统计分布规律,从而在此基础上建立其数学模型,为进一步对其进行压缩编码提供依据。     

基于HASM的口形特征点定位

针对口形特征点定位的准确性问题,提出一种基于HASM(hierarchical active shape model)的口形轮廓定位方法,采用不等步长、不等角度建模策略和口形聚类策略,构建局部纹理模型作为特征点搜索依据,并利用马氏距离选取最佳定位点．试验结果表明,HASM模型的口形特征点定位方法使内唇定位和闭口口形定位的准确率达到90%以上．     

语音同步的可视语音合成技术研究

为了提出一种真实感较强的可视语音合成方案,对目前国内外主流研究方法进行了探讨．在基于对可视语音合成问题分析的基础上,提出了可视语音合成系统研究方法中首先要解决的2个问题:视觉语音特征模型的构建和声视频映射模型的构建．分析了目前国内外研究方法的主要解决方案,提出了在未来研究中本系统将采用的系统框架和重点研究内容．     

类别语义信息对齐的无监督领域自适应网络

针对在目标应用场景中缺乏大量有标定训练数据的情况下难以获得有效的深度学习分类模型的问题,结合领域分布差异的方法与对抗学习方法的优势,提出以显式特征对齐与隐式领域对抗及类别对齐为基础的领域自适应框架.对于显式特征对齐模块,考虑到领域知识差异大带来的优化难题,采用渐进式协同优化策略,通过逐层减小不同语义层之间的领域差异,提升领域自适应性能.对于隐式类别对齐模块,为了增强目标特征的判别性,使用自训练方法获得伪标签,克服伪标签存在的标签噪声问题,并通过学习混淆矩阵优化伪标签的准确率,自动构造新的目标领域损失函数,从而在减小领域间差异的同时,提升源领域与目标领域相同类别的特征分布对齐的准确性.基于Office-31数据集的6个跨领域分类任务与基于Office-Home数据集的12组跨领域分类任务的实验结果表明,该方法在迁移学习任务上的平均分类准确率相较于基准方法分别提升11.9%和19.9%,所提出网络对于领域自适应任务是有效的.     

一种基于双重学习模型的可视语音合成系统

为了在可视语音合成中获得更具有真实感的口型动画,提出了一种基于双重学习模型的合成方法.通过隐马尔可夫模型和遗传算法相结合的方法,可以更好地学习出语音特征与可视特征间的映射关系.该模型能去除传统语音识别领域在对大样本语音空间提取语音特征时的冗余信息,达到更好的可视语音预测效果.另外,在口型特征的表示上提出了一种基于面部动画参数特征点的几何特征表示,不仅对在不一致的光照条件下获得的训练样本有较好的鲁棒性,能更好地表征口型本身变化,而且与传统的主成分分析特征相比,具有较小的向量维数,提高了训练和合成速度.     

Kappa加权的子空间融合表情识别方法

为提高面部表情识别效果,提出基于Kappa计算面部表情图像子区域对表情的贡献程度,并线性加权子空间预测结果.将标准化后的人脸表情图像上下平均分割成2个子区域,确定上半脸和下半脸及全脸3个表情子空间,采用Gabor小波特征,分别利用SMO、MLP和KNN三种分类器,统计并计算基于Kappa的子空间表情信息.在Cohn-Kanade和JAFFE两个表情图像库进行测试,实验结果表明:基于Kappa加权融合的表情识别方法识别率更高.     

由粗到细的渐进式特征点定位算法

为了解决描述口形轮廓的特征点定位问题,提出了一种特征点定位算法,通过建立口形灰度图像与口形特征点矢量之间的线性映射关系,实现了特征点的初始定位．在此基础上利用局部纹理模型,对特征点位置进行了准确调整．该算法克服了单纯基于局部纹理模型可能陷入搜索过程中局部收敛的缺点．并提出了适合描述唇部特征的局部纹理模型,提高了特征点标定的准确性．