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1.
微表情是一种动态变化的面部表情,具有复杂的时空特征,给其识别带来了极大的困难。本文提出一种基于光流法与伪三维残差网络(P3D ResNet)的微表情识别方法,通过光流法对微表情运动信息建模,为网络提供关键信息的同时丰富数据空间维度,采用伪三维残差网络进一步学习微表情的时间和空间特征。首先,将三个主流的微表情数据集进行融合,并对融合的数据集进行预处理;然后使用TVL1光流法提取表征微表情运动信息的光流特征序列,将得到的光流特征序列与微表情灰度图像序列进行通道连接,形成一个新的三通道微表情图像序列;最后将获得的微表情数据进行数据增强送入伪三维残差网络同时提取微表情的时空特征以实现微表情的识别。其中,P3D ResNet是在残差网络的框架中采用二维卷积滤波器提取微表情的空间特征,一维卷积滤波器提取微表情的时间特征来模拟三维卷积滤波器。在融合数据集上的实验表明,本文方法的性能相对基准方法有了显著的改进,UF1和UAR分别提高了14.71%、14.58%。本文提出的方法在融合数据集及三个独立数据集上的识别性能优于现有较先进的方法,从而证明了本文的微表情识别方法的先进性和鲁棒性。 相似文献
2.
绝缘栅双极型晶体管(IGBT)芯片的静态输出曲线是考核其能量损耗及指导多芯片并联设计的重要指标之一。现有测量IGBT静态输出曲线的方法多采用商用化的功率器件分析仪,然而商业化功率器件分析仪存在价格昂贵、夹具单一的问题。亟需开发一种简单、快速、有效的静态输出曲线测量方法。面向高压IGBT芯片,提出一种新的静态输出曲线连续测量方法及测试电路,有效减小了IGBT芯片的电导调制效应和温升效应对静态输出曲线的影响。通过实时测量动态过程中的电压及电流,可以快速得到IGBT芯片静态输出曲线。通过对比本文连续法与功率器件分析仪的测量结果,证明了所提方法的有效性。 相似文献
3.
主动式微波成像技术是以电磁波为媒介观察被测目标散射场并形成图像的手段。传统微波成像算法忽略了电磁波在目标内部结构中的耦合,导致包含多次散射的凹腔结构成像结果中往往伴随着十分严重的成像伪影。本文基于射线追踪原理,推导了圆柱扫描下二面角目标电磁波的传播规律。依据弹跳射线(shooting and bouncing rays, SBR)法中的相关思想,建立了典型凹腔结构的正向和逆向三维散射模型,并设计了完整的数据处理流程。仿真和实验结果表明了所提算法的有效性,为解决更复杂腔体的精准成像问题提供了基础。 相似文献
4.
交互式遥感热红外图像在边缘区域的像素呈现较强交互干扰,缺少必要区分过程,导致增强后的交互式遥感热红外图像视觉效果差、抗噪性能差、增强效率低。提出基于聚类分割的交互式遥感热红外图像模糊增强方法,采用模糊C均值聚类算法,对交互式遥感热红外图像聚类分割处理,对边缘区域特殊及弱小交互目标分割,进一步区分交互区域的干扰,缩短后期增强所用的时间。采用中值滤波方法去除交互式遥感热红外图像中存在的噪声,结合Sobel算子和二阶微分算子的拉普拉斯算子对去噪后的交互式遥感热红外图像进行锐化处理,通过图像去噪和图像锐化实现交互式遥感热红外图像的模糊增强。仿真实验可知,所提方法进行交互式遥感热红外图像模糊增强所获取的图像清晰度较高、抗噪性能较佳、增强效率较高。 相似文献
5.
针对输电线路电力设备红外图像热故障区域检测,提出采用一种基于相似度阈值的模糊聚类热故障区域提取方法。在该方法中,改进了传统模糊均值聚类算法的迭代求解方式,采用一种阈值化模糊聚类;其次,通过对目标区域局部邻域像素的相似度聚类分析,并结合其隶属度的计算,确保局部邻域像素在聚类上的相似性。同时,引入了最大相似度阈值准则简化均值的设置以及自高向低的迭代方式,从而提升区域提取效率。最后通过真实输电线路电气设备红外故障图像测试,验证了文中所提方法的有效性和适用性。 相似文献
6.
金属-有机框架(MOF)衍生的过渡金属硒化物和多孔碳纳米复合材料具有巨大的储能优势,是应用于电化学储能的优良电极材料。采用共沉淀法制备CoFe类普鲁士蓝(CoFe-PBA)纳米立方,并通过静电组装在CoFe-PBA上包覆聚吡咯(PPy)得到CoFe-PBA@PPy;通过在400℃氮气中退火并硒化成功制备了氮掺杂的碳(NC)包覆(CoFe)Se2的(CoFe)Se2@NC纳米复合材料,并对其结构和形貌进行了表征。以(CoFe)Se2@NC为电极制备了超级电容器,测试了其电化学性能,结果表明,在电流密度1 A/g时超级电容器的比电容达到1047.9 F/g,在电流密度5 A/g下1000次循环后具有良好的循环稳定性和96.55%的比电容保持率。由于其性能优越、无毒、成本低和易于制备,未来(CoFe)Se2@NC纳米复合材料在超级电容器中具有非常大的应用潜力。 相似文献
7.
为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰,并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能,该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放,提高空间内同类数据特征之间的关联性,然后结合样本标签信息的双图流形结构与范数稀疏约束作为双正则项,使分解后的基矩阵具有稀疏特性和较强的空间表达能力,最后,通过KKT条件对所提算法目标函数的进行优化推导,得到有效的乘法更新规则。通过在多个图像数据集以及平移噪声数据上的聚类实验结果对比分析,该文所提算法具有较强的子空间学习能力,且对平移噪声有更强的鲁棒性。 相似文献
8.
蒙特卡洛法需使用大量电网抽样数据,花费的风险评估时间长,提出一种改进蒙特卡洛法实现高效智能电网实时运行风险评估。从多方面考虑,构建智能电网风险评价指标体系,明确蒙特卡洛法存在抽样次数多及方差系数大的问题;将交叉熵重要抽样法与分散抽样法相结合,构建近似函数,令原本电网中微小概率事件转换为大概率事件,减少算法抽样次数和方差系数,提高算法的计算效率。实验表明,所提方法能够有效识别正常状态下及元件失效条件下的电网实时运行风险,并通过失效线路负荷转移的方式有效降低了智能电网实时运行风险。 相似文献
9.
10.