Facial expression recognition of intercepted video sequences based on feature point movement trend and feature block texture variation

Facial Expression Recognition (FER) is an important subject of human–computer interaction and has long been a research area of great interest. Accurate Facial Expression Sequence Interception (FESI) and discriminative expression feature extraction are two enormous challenges for the video-based FER. This paper proposes a framework of FER for the intercepted video sequences by using feature point movement trend and feature block texture variation. Firstly, the feature points are marked by Active Appearance Model (AAM) and the most representative 24 of them are selected. Secondly, facial expression sequence is intercepted from the face video by determining two key frames whose emotional intensities are minimum and maximum, respectively. Thirdly, the trend curve which represents the Euclidean distance variations between any two selected feature points is fitted, and the slopes of specific points on the trend curve are calculated. Finally, combining Slope Set which is composed by the calculated slopes with the proposed Feature Block Texture Difference (FBTD) which refers to the texture variation of facial patch, the final expressional feature are formed and inputted to One-dimensional Convolution Neural Network (1DCNN) for FER. Five experiments are conducted in this research, and three average FER rates 95.2%, 96.5%, and 97% for Beihang University (BHU) facial expression database, MMI facial expression database, and the combination of two databases, respectively, have shown the significant advantages of the proposed method over the existing ones.     

喷锚网施工技术在高层建筑深基坑边坡支护中的应用

以南方航空公司新村１～３＃高层建筑的深基坑边坡支护为例，阐述了喷锚网施工技术应用的基本原理，总结了该工程设计、施工及工程质量控制等技术应用方面的一些经验。     

浅议斜坡稳定性计算中水压力的作用

理论推导证明了静水压力模式与动水压力模式下地下水作用效果的差异,并且结合前人的研究成果,提出要取得合理的稳定性计算结果,两种水压力模式下所选用的强度参数应有所区分,对于静水压力模式,应取快剪或不排水剪指标;对于动水压力模式,则应取用慢剪或排水剪指标。最后采用一个具体的工程实例验证了结论的合理性。     

贵定露天石灰石矿不稳定边坡的治理

着重讨论了贵定石灰石矿边坡１２２０～１１８０ｍ水平在Ｉ号剖面左右深层不稳定地段的边坡治理方案。推荐方案强调多台阶同时回采，以推迟靠帮，进而推迟可能的表层滑坡治理。还讨论了护坡矿壁回收及该矿其他不稳定地段边坡治理等问题。     

一种新的坡位定量描述方法及其与滑坡发生的关系

滑坡发生与地形因子的关系是区域滑坡静态规律研究的重点,但以往的研究多注重考虑其与反映几何形态的基本地形属性因子(几何形态属性因子)之间的关系,如坡度和坡向等。首先提出一种新的基于子流域内相对位置定量描述坡位(相对位置因子)的方法,并以温州地区瓯江流域1990~2001年发生的滑坡为研究对象,使用证据权法对比滑坡发生与两种不同类型地形因子之间的关系。结果表明,相对位置因子与滑坡发生的相关性大于滑坡危险性评价经常使用的几何形态属性因子;并且滑坡大多发生在定量坡位值较低的区域,这些地区处在下游,遭受流水侵蚀的强度更大、频率更高。     

边坡可靠性分析的非线性有限元正交设计算法

非线性有限元正交设计算法，是借助于回归分析，用正交多项式拟合各岩石力学特性参数与各单元滑移面及岩体整体滑动安全余量间的函数关系，以评判边坡工程的可靠性。该法较蒙特卡罗法精度高，能满足工程计算的精度要求，且方法简单、计算时间少，不需改变有限元法的有关方程和计算程序，易为人们接受。     

预应力长锚杆加固理论探讨

通过岩体剪切破坏分析，找出最危险剪切破坏面，再用合理结构的预应力长锚杆或长锚索提供的有效抗剪力，消除岩体最大破坏剪应力，以过到加固边坡不稳定滑动岩体目的。     

基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移预测

我国库岸滑坡灾害频发,采用高精度优化算法对边坡位移时间序列进行预测对防灾减灾具有重要意义。边坡位移时间序列通常表现出高度非线性特征,传统模型难以对其进行准确预测。为此,本文提出一种基于优化经验模态分解和最小二乘支持向量机的边坡位移时间序列预测模型。该模型采用基于软筛分停止准则的经验模态分解（SSSC-EMD）,可自适应地将边坡位移时间序列分解为多个本征模态分量和1 个残余分量。将残余分量定义为趋势项;通过K-means 聚类方法对分量进行聚类,将其定义为周期项和随机项。采用最小二乘法对趋势项进行预测;建立最小二乘支持向量机回归（LSSVM）模型对周期项和随机项进行预测。将各预测值累加求和,即得到累计位移预测值。以山口岩大坝为例,采用SSSCEMD-LSSVM 模型对厂址边坡位移时间序列进行预测。结果表明：模型能够有效预测位移时间序列,精度优于传统BP 神经网络和LSSVM 模型。     

基于均衡接近度灰关联的Slope One算法

作为一种基于项目的协同过滤推荐算法,Slope One算法易于实现且高效。但由于Slope One算法未考虑用户相似性,导致其在处理涉及用户关系的个性化推荐任务时性能不高。针对以上问题,提出了改进的Slope One算法。提出一种均衡接近度灰关联分析方法计算用户之间的均衡接近度,利用均衡接近度度量用户间的相似程度,然后将均衡接近度值融入到Slope One算法中进行评分预测,在MovieLens和Epinions数据集下的对比实验表明,该算法具有更低的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）,提高了预测的准确度和推荐质量。