自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用

针对无法对面部表情进行精确识别的问题,提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题,提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法,同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节,从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型,设计了一款实时面部表情识别系统。经验证,在Fer2013数据集和CK+数据集上,改进的模型在测试集中的识别精度分别为73.51%和99.86%。     

融合局部语义与全局信息的人脸表情识别

人脸表情识别在人机交互等人工智能领域发挥着 重要作用,当前研究忽略了人脸的语 义信息。本 文提出了一种融合局部语义与全局信息的人脸表情识别网络,由两个分支组成:局部语义区 域提取分支 和局部-全局特征融合分支。首先利用人脸解析数据集训练语义分割网络得到人脸语义解析 ,通过迁移训 练的方法得到人脸表情数据集的语义解析。在语义解析中获取对表情识别有意义的区域及其 语义特征, 并将局部语义特征与全局特征融合,构造语义局部特征。最后,融合语义局部特征与全局特 征构成人脸 表情的全局语义复合特征,并通过分类器分为7种基础表情之一。本文同时提出了解冻部分 层训练策略, 该训练策略使语义特征更适用于表情识别,减 少语义信息冗余性。在两个公开数据集JAFFE 和KDEF上 的平均识别准确率分别达到了93.81%和88.78% ,表现优于目前的深度学习方法和传统方法。实验结果证 明了本文提出的融合局部语义和全局信息的网络能够很好地描述表情信息。     

面部表情识别中基于TTL的特定个体学习模型

针对现实生活中采集的特定个体数据稀疏而导致学习时产生过拟合的问题,提出了一种基于迁移学习的特定个体学习模型。首先,利用直推式迁移学习从原数据提取有用信息并将其添加到目标数据;然后,利用核主成分分析进行特征提取;最后,将各个样本建模为流形,并利用稀疏系数重建和k近邻分类器完成识别。在PAINFUL数据库上的实验结果表明,本文模型在痛苦表情上的识别精度可高达96.29%,ROC下方面积可高达0.904,相比其他几种较新的模型,本文模型取得了更好的识别性能。     

基于深度迁移学习的饮食图像识别研究

卷积神经网络(CNN)应用于图像识别具有很大优势,但是需要足够深的网络和大量标签完善的数据集才能发挥其优越性.实际应用中,往往需要应对的是质量差和大小不一的数据集,且受硬件设备限制.为了提高图像识别效率和精度,提出一种基于深度卷积神经网络和迁移学习的识别算法.该算法首先对图像预处理和数据增强,后迁移大样本提取出的特征信息用于CNN特征提取,再接入微调网络对数据集再训练.实验结果显示,本文算法对饮食识别的精度和时间性能均有显著的提高,精确度最高可达98％以上,精度提升最高可达10％以上,时间性能提升幅度最高可达110％.     

融合快照集成与知识迁移的人体行为识别算法

用卷积网络进行人体行为识别是毫米波雷达的一个热门研究方向。由于卷积网络结构的缺陷性,而且目前用于人体行为识别公开的雷达领域数据样本量过少,传统深度学习算法对雷达微多普勒图像的识别率不高,且在训练过程中容易出现过拟合的现象。针对上述问题,本文提出一种融合快照集成与迁移学习的雷达人体行为识别算法。首先,针对深度卷积网络无法提取图像全局特征的问题,该算法通过搭建Vision Transformer(VIT)模型引入注意力机制。其次,通过VIT模型在公开自然数据集上进行任务迁移和特征空间的迁移,解决微多普勒图像的识别过拟合的问题。最后,利用基于快照集成的投票机制算法,提升模型对复杂雷达微多普勒图像的识别能力。试验结果表明,在目标任务数据集样本量少、背景复杂的情况下,该算法能在不增加训练成本的前提下提升微多普勒图像的识别准确率,在VIT模型下该算法识别准确率达到了89.25%,优于经典卷积神经网络。     

结合SoftPool的VGG19与CapsNet相级联的表情识别模型研究

表情识别作为计算机视觉领域的研究热点,在情感识别、人机交互、智能安防等领域有着重要的应用.文章针对VGG19在训练人脸表情数据集时由于全连接层参数量过大而易过拟合的问题,利用胶囊网络CapsNet对VGG19的全连接层进行替换,以实现VGG19与CapsNet相级联,从而改善训练时过拟合的问题,同时使得级联后的模型在RAF-DB数据集上的精度提高了5.28％.针对VGG19特征提取网络的MaxPool易丢失人脸特征图信息的问题,利用SoftPool对MaxPool进行替换,从而在最大程度上保留了人脸的细粒度特征.实验结果表明,改进后的模型在RAF-DB数据集上取得了 84.21％的精度,在FER2013数据集上取得了 73.16％的精度,表情识别效果更优.     

融合内容表示的度量排序学习推荐模型

融合内容语义信息的推荐模型可以有效缓解音乐推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题.然而,这些模型是通过最小化预测评分误差学习用户与音乐的全局关系,忽略了用户和音乐隐式特征的细粒度差异.此外,内容语义特征是以推荐任务无关的无监督学习方式提取的,从而导致不精确推荐.为此,本文提出了融合内容表示的度量排序学习推荐模型,该模型是以个性化排序最优化为目标的概率图模型,利用度量学习从全局和细粒度层面挖掘用户音乐偏好.为了解决冷启动推荐问题,本文建立了与推荐任务相关的监督学习策略训练内容语义特征提取模型.在KKBOX和MIGU数据集上的实验结果表明,提出的模型显著提升了冷启动音乐推荐的效果,在不同稀疏度数据集上的鲁棒性得到了显著增强.     

基于深度学习的面部表情识别研究

面部表情能够反映人的内心情绪,在智慧课堂真实场景中识别学生面部表情从而获知学生的学习状态一直是研究的热点与难点.文章对图像进行预处理,然后分别输入到卷积神经网络层提取特征,并使用长短期记忆神经网络与提取到的特征融合.最后,将它们加权融合在一起,通过Softmax层对人脸表情进行分类.分别使用JAFFE等4个数据集、智慧...     

融合语义角色和自注意力机制的中文文本蕴含识别

文本蕴含识别旨在识别两个给定句子之间的逻辑关系.本文通过构造语义角色和自注意力机制融合模块,把句子的深层语义信息与Transformer模型的编码部分相结合,从而增强自注意力机制捕获句子语义的能力.针对中文文本蕴含识别在数据集上存在规模小和噪声大的问题,使用大规模预训练语言模型能够提升模型在小规模数据集上的识别性能.实验结果表明,提出的方法在第十七届中国计算语言学大会中文文本蕴含识别评测数据集CNLI上的准确率达到了80.28%.     

融合深度扩张网络和轻量化网络的目标检测模型

目标检测作为计算机视觉的一个重要研究方向,近年来在算法性能上有了突破性进展.为了更好的提升两阶段目标检测的精度与速度性能,提出了一种基于迁移学习方法的融合深度扩张卷积网络和轻量化网络的检测模型.首先用扩张卷积网络替换主干网络中部分的卷积残差模块——深度扩张卷积网络D_dNet-65;然后对预训练后的特征图进行压缩操作,并增加一个81类的全连接层以确保正常进行分类和回归操作——轻量化网络结构;最后,引入迁移学习方法并融合D_dNet和轻量化网络结构,通过迁移实现模型的进一步优化.实验在典型的数据集MSCOCO以及VOC07上进行.实验评估表明,本文提出的方法具有良好的有效性和可扩展性.