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情绪识别在人工智能领域具有广阔的应用前景,目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟,而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征,分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤7种自然情绪的特点,并用参数优化的支持向量机对情绪分类识别,识别率最高能够达到77.0%。实验结果表明,VLBP和LBP-TOP算子具有较强的鲁棒性,能有效的从肢体动作中识别人的情绪。 相似文献
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设计了一种具有方形光斑的新型激光直写系统,用双远心投影透镜组获得方形光斑并以逐点光刻模式运行,改善了衍射图形光刻质量,提高了系统运行效率。该系统具有双、单光束互换功能,双光束干涉用于衍射光变图像的直写,单光束进行二元衍射元件的光刻,实现了不同特性的衍射器件输出,从而解决了在同一幅光刻胶干板上同时进行具有微米量级干涉条纹的衍射光变图像和二元相位图形的直写问题。双光束干涉调制的衍射图像分辨率达到2540dpi,方光束点尺寸为5~20μm。给出了光变衍射图像和两台阶二元相位编码图形的制作结果。 相似文献
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准确的视线注视方向估计是人机交互和虚拟现实等应用场景中的关键技术。基于外观的视线估计是目前的主流方法,然而,因为眼睛外观、光线条件和头部姿态的多样性,所以无约束环境下的视线估计仍然是一个具有挑战性的任务。提出了一种高频信息视线估计网络(HFA-Net)。首先,在神经网络中加入高频信息提取模块和卷积注意力模块(CBAM),帮助网络减少冗余信息的影响;其次,将视线分为两个角度分别进行回归,并使用独立损失函数进行优化;最后,在公开数据集MPIIGaze上进行训练和测试。实验结果表明,该方法在MPIIGaze上取得了4.17°的最佳角度估计误差,超越目前主流算法。 相似文献
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人脸表情识别是计算机视觉领域的研究热点之一。针对自然状态下的人脸存在多视角变化、脸部信息缺失等问题,提出了一种基于MVFE-LightNet(Multi-View Facial Expression Lightweight Network)的多视角人脸表情识别方法。首先,在残差网络的基础上设计卷积网络提取不同视角下的表情特征,引入深度可分离卷积来减少网络参数。其次,嵌入压缩和奖惩网络模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力,并通过加入空间金字塔池化增强网络的鲁棒性。最后,为了进一步优化识别结果,采用AdamW(Adam with Weight decay)优化方法使网络模型加速收敛。在RaFD、BU-3DFE和Fer2013表情库上的实验表明,该方法具有较高的识别率,且减少网络计算时间。 相似文献
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与传统零样本识别相比,广义零样本识别的样本不仅包括测试类别样本,还包括训练类别样本,因此,广义零样本识别更具有现实意义。提出了一种基于混合高斯分布的广义零样本识别的算法(MGM-VAE),在编码器中采用多个通道结构,促使变分自编码器(VAE)模型可以在更广泛的空间内寻求更好的映射解。 相似文献
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本文对互惠共存种群具有常数收获率的二维volterra模型进行了深入的探讨,所得出的结论对科研和教学有一定的指导意义。 相似文献
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