基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法

提出一种以"关键人物"为核心，使用门控融合单元（GFU，Gated Fusion Unit）进行特征融合的组群行为识别框架，旨在解决两个问题：①组群行为信息冗余，重点关注关键人物行为特征，忽略无关人员对组群行为的影响；②组群内部交互行为复杂，使用GFU有效融合以关键人物为核心的交互特征，再通过LSTM时序建模成为表征能力更强的组群特征.最终，通过softmax分类器进行组群行为类别分类.该算法在排球数据集上取得了86.7%的平均识别率.     

基于Matlab GUI的说话人识别平台设计

语音交互是一种很方便、有效的身份认证方式。基于Matlab图形用户界面(GUI)设计一款说话人识别平台,该平台具有语音录入、语音保存、语音播放、特征提取和说话人识别等功能,实验表明该平台可靠性较高,具有良好的实用性和交互性。     

基于RFID标签阵列的睡眠期间呼吸量连续监测系统

睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。     

基于决策树算法的校园客户识别模型

校园市场是基础电信运营企业细分市场的重要组成部分,对企业核心竞争力的提升和可持续发展具有重要意义。本文主要介绍一种决策树算法的校园客户识别方法。该方法根据决策树算法的基本原理,融合了社交网络扩散原理和打分机制,将其应用到校园客户识别模型建设之中。通过外呼等方法验证客户准确性相比原有模型有了极大提升,证实了该模型的有效性。     

齐齐哈尔两家大米企业获生态原产地保护标志

<正>我们从齐齐哈尔检验检疫局获悉,2015年1月19日国家质检总局公告,根据《原产地标记管理规定》《生态原产地产品保护评定通则》等规定,经审核评定,批准齐齐哈尔市两家企业的大米为生态原产地保护产品,准予其使用生态原产地产品保护标志,自即日起实施保护。此项殊荣属我省首批,两家企业的产品也是目前为止全省唯一获得生态原产地保护的大米。生态原产地产品是指在产品     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。