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近年来,卷积神经网络在实验室控制环境下的人脸表情识别任务中取得了很大进步,但是在自然场景中人脸表情识别方面仍然存在一些挑战.针对自然场景中人脸表情数据分布不平衡,以及由姿势、光照和性别等因素引起的类内差异大的问题,提出类别均衡与局部中值(class-balancedandlocalmedian,CALM)损失函数.CALM损失函数包含类别均衡Softmax损失函数和局部中值损失函数2个部分.其中,类别均衡Softmax损失函数将数据量较少且容易错分的害怕和厌恶2种表情标记为难样本,将其余5种表情标记为易样本;在网络训练过程中对难样本自适应地增大权重,以提高难样本的识别准确率,进而提高表情识别的平均准确率.此外,在每个类别中会有一些离类别内大多数样本较远的样本,它们的存在会导致用均值方法计算出的类别中心偏离类内大多数样本.在局部中值损失函数中,采用与每个样本属于同类别的若干近邻的中值作为类别中心,在一定程度上减弱离群样本对类别中心选择的影响.在RAF(real-worldaffectivefaces)数据集上进行实验,与局部子类方法相比,该方法的平均识别准确率提升了1.32%,证明了该方法的有效性. 相似文献
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轨道几何尺寸数据是在对被测轨道进行检查时得到的,而不同时间的历史数据,由于检查环境和条件存在变动,其数据表现经常伴随着累积里程误差的存在,导致数据存在无法对齐的现象,从而不能精准预测轨道不平顺的发展。针对此问题,提出将多组原始数据依次以某一步长进行分段验证,以互相关函数相互进行评价,将各组原始数据的里程对齐之后得到有效的观测值。以广铁集团惠州工务段杭深线潮汕站4道K1317+150-K1317+350间的2013-2015年度的历史数据作为试验样本,通过建立自回归积分滑动平均模型(auto-regressive integrated moving average model,简称ARIMA)预测轨道不平顺。结果表明,将轨道几何尺寸原始数据对齐后再进行其不平顺状态的预测研究,可以达到更高的试验精度,其相对误差绝对值的最大值小于5%,样本中相对误差均值为1.75%,适用于工程。 相似文献
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针对基于数据驱动的人脸画像合成算法像素特征缺乏对光照变化和复杂背景的鲁棒性,常合成低质量的画像的问题,文中提出基于深度概率图模型的鲁棒人脸画像合成算法.采用预处理方法调整测试照片的光照亮度和人脸姿态,使之与训练照片一致.采用深度特征代替像素特征进行近邻匹配,采用深度概率图模型对画像重建权重和深度特征权重联合建模,得到合成画像的最佳重构表示.为了提高画像合成速度,提出快速近邻搜索方法.实验验证文中算法的鲁棒性和快速性. 相似文献