具有面部表情识别与再现的机器人头部系统的研制

研制出具有对人类表情识别和表情再现机能的仿人机器人头部系统,该系统由仿人机器头部本体、图像采集设备、表情及面部器官控制系统、表情识别系统等部分组成;该系统从图像采集装置获得人类表情图像,然后采用SVMs和ASM结合的方法进行视频序列的人脸表情识别,设计了眼球、眼睑、下颚等面部器官和面部表情机构及驱动系统对机器人面部皮肤和头部器官进行运动控制,并根据识别结果,可实现七种不同特征的面部表情的再现。     

具有视觉及面部表情的仿人头像机器人系统设计与研制

设计并研制了具有面部表情和对人类表情识别机能的仿人头像机器人系统.该机器人具有弹性面部皮肤机构,能够实现从CCD图像采集装置获得人类的自然、开心、生气、悲伤、惊讶、厌恶等表情图像,然后进行表情识别,并根据识别结果,对机器人面部皮肤和头部器官进行运动控制再现表情;提出了用于实现机器人表情再现控制的表情特征点偏移量及偏移系数概念和计算方法,解决了图像不同比例、人与机器人面部差异情况下机器人表情再现控制问题;实验结果表明,该机器人能够逼真地再现出所识别的人类6种基本表情.     

可交互式面部表情机器人系统设计

面部表情机器人在国内研究还处于初级阶段。以模块化机器人套件为平台,设计了一个可交互的面部表情机器人,可以实现机器人头部的运动包括颈部左右旋转、上下点头、眼球转动、眉毛挑动、嘴巴张合等,进一步以实现各种动态表情,比如唱歌、大笑、微笑、忧郁以及与人对话等,从而表达机器人内在情感状态,最终使机器人能通过丰富生动的表情与人进行自然流畅的情感交流,为研究人机交互提供了可能。     

人脸表情识别在辅助医疗中的应用及方法研究

人脸表情是表达人类感情最重要的方式之一。近年来,人脸表情识别在人机交互、公共安全监控、教育、医疗、交通等方面得到越来越多的应用。本文深入探讨了人脸表情识别在辅助医疗中的应用,以及提出了一种使用卷积神经网络MTCNN进行人脸检测和对齐,使用卷积神经网络Xception进行人脸表情识别的方法。经实验证明,这两种卷积神经网络在保证准确率不低于传统方法的情况下,大大优化了网络结构和提高了速度,为本实验中构建一个轻量级的实时人脸表情识别网络模型奠定了基础。     

人脸表情的混沌仿生识别

人类情感通过人脑对人面部肌肉与肤色的调制机理的研究,结合前人关于混沌理论和计算机视觉的研究成果,提出一种利用混沌调制粗识别和遗传算法精细识别的多分辨人脸面部表情的仿生识别方法.讨论了以混沌调制和遗传调制建立仿生识别多分辨系统模型的方法,并介绍了实验系统的建立.通过在PC机(PⅢ450,128M RAM)上实验仿真,单幅人脸处理时间小于1s,正确识别率为87.6%,为人脸表情的实时识别提供了一个较好的方法.     

仿人头像机器人"H&Frobot-Ⅲ"语音及口形系统研制与实验

为进一步研究仿人头部器官及面部表情的行为智能,以及机器人与人类交流问题,首次将口形及其与语音协调问题引入到表情机器人系统,并进行研究.在已研制成功的具有面部表情及视觉仿人头像机器人系统"H&Frobot-Ⅱ"基础上,根据人面部运动肌肉解剖学及Ekman面部表情编码系统FACS,论述了口部动作驱动点设置、口形驱动机构及控制方法,设计、研制了语音及口形系统;最后给出了机器人"H&Frobot-Ⅲ"的语音识别与口形协调实验结果,其口形与人讲同样话时口形能够很好地吻合,验证了语音与口形系统的可行性,从而为进一步研究机器人表情智能奠定了技术基础.     

仿人头像机器人“H＆Frobot-Ⅲ”语音及口形系统研制与实验

为进一步研究仿人头部器官及面部表情的行为智能,以及机器人与人类交流问题,首次将口形及其与语音协调问题引入到表情机器人系统,并进行研究。在已研制成功的具有面部表情及视觉仿人头像机器人系统“H＆Frobot-Ⅱ”基础上,根据人面部运动肌肉解剖学及Ekman面部表情编码系统FACS,论述了口部动作驱动点设置、口形驱动机构及控制方法,设计、研制了语音及口形系统;最后给出了机器人“H＆Frobot-Ⅲ”的语音识别与口形协调实验结果,其口形与人讲同样话时口形能够很好地吻合,验证了语音与口形系统的可行性,从而为进一步研究机器人表情智能奠定了技术基础。     

基于机器人视觉的服务机器人表情识别研究

开发了一种基于机器人视觉的表情识别系统。系统首先基于人脸肤色及Gabor纹理特征精确定位人脸区域,其次用Gabor小波变换提取表情特征并设计基于支持向量机的表情分类器,最终实现对7种人脸基本表情的识别。实验表明,该方法在室内环境下能够实时地识别表情并具有较高的识别成功率。     

实时人脸表情识别方法的研究与实现

进行人脸表情识别系统相关的算法研究,并基于网络摄像机平台搭建实时人脸表情识别系统。针对经典Retinex算法亮度图像估计运算复杂问题,提出一种Gamma校正的单尺度Retinex图像增强算法;对增强图像进行HOG表情特征提取,并通过最近邻分类器进行表情分类。搭建人脸表情识别系统,进行实时人脸检测与表情识别。测试结果表明该方法具有较高的识别率和鲁棒性。     

多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别

由于视频中的手工特征和主观情感之间的直接相关性很小,识别视频序列中的面部表情是一项很有挑战性的任务,为了克服这个缺陷,有效提高视频中的人脸表情识别性能。本方法采用两个深度卷积神经网络,即空间卷积神经网络和时间卷积神经网络,用于视频中的时空表情特征学习。其中,空间卷积神经网络用于提取视频中每一帧静态的表情图像的空间信息特征,而时间卷积神经网络用于从视频中多帧表情图像的光流信息中提取动态信息特征。然后,将这两个深度卷积神经网络学习到的时空特征进行基于深度信念网络(DBN)的特征层融合,输入到支持向量机实现视频中的人脸表情分类任务。在公共的RML和BAUM-1s视频情感数据集的测试结果表明,该方法分别取得了71.06%和52.18%的正确识别率,明显优于现有文献报导的结果。多模深度卷积神经网络的人脸表情识别方法能提高视频中人脸表情的识别性能。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于合作博弈的再制造产品回收差别化定价研究

运用博弈论的思想研究了再制造的产品回收定价问题,建立了质量不同的回收产品差别化定价的数学模型,对合作博弈下不同质量回收产品的最优价格进行了求解,并对该模型进行了实例验证。结果表明最优回收价格下系统的总体利润最大。     

基于Backstepping方法的轮式移动机器人轨迹跟踪研究

根据机器人的运动学模型,对具有非完整特性的移动机器人轨迹跟踪控制进行了研究.采用基于积分backstepping时变状态反馈方法,引入一种新的虚拟反馈量,设计机器人轨迹跟踪控制算法,并且利用Lyapunov方法证明系统的全局稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于ANSYS的O形圈活动量对密封性能影响探究

以某飞机某部位作动筒渗漏和密封圈扭转断裂的故障为切入点,利用有限元分析软件ANSYS建立O形橡胶密封圈(简称O形圈)的二维轴对称模型,对装配阶段和静压阶段下不同配合间隙、沟槽深度、沟槽宽度、圆柱度和偏载对密封性能的影响进行分析。结果表明：在一定范围内,配合间隙、沟槽深度、沟槽宽度对密封性能影响较大,而圆柱度和偏载对密封性能影响较小;在允许的范围内,较小的配合间隙、合适的沟槽深度和宽度能够得到优异的密封性能。该作动筒的O形圈发生渗漏和扭转断裂的原因为密封槽宽度偏大,综合考虑,对密封槽宽度进行改进能够有效提升O形圈的密封性能。     

基于JIT的多目标总装准时物料配送方法研究

针对机械产品总装过程中的准时物料配送问题,从优化目标、约束条件及影响因素三方面考虑,提出以物料运输成本、物料运输时间、线旁库存三者综合为优化目标的多目标准时物料配送模型。给出优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程。最终求解得到物料配送单用于指导配送,使决策者能够根据实际情况选择优化的偏好值。通过一个总装车间准时物料配送问题的实例验证了此模型和算法的有效性。