基于多尺度多任务卷积神经网络的人群计数

在智能监控领域，实现人群计数具有重要价值，针对人群尺度不一、人群密度分布不均及遮挡等问题，提出一种多尺度多任务卷积神经网络（MMCNN）进行人群计数的方法。首先提出一种新颖的自适应人形核生成密度图描述人群信息，消除人群遮挡影响；其次通过构建多尺度卷积神经网络解决人群尺度不一问题，以多任务学习机制同时估计密度图及人群密度等级，解决人群分布不均问题；最后设计一种加权损失函数，提高人群计数准确率。在UCF_CC_50和World Expo'10数据库上进行了评估，验证了自适应人形核的有效性。实验结果表明：所提算法比Sindagi等的方法（SINDAGI V A，PATEL V M.CNN-based cascaded multi-task learning of high-level prior and density estimation for crowd counting.Proceedings of the 2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance.Piscataway，NJ：IEEE，2017：1-6）在UCF_CC_50数据库上平均绝对误差（MAE）数值和均方误差（MSE）数值分别降低约1.7和45；与Zhang等的方法（ZHANG Y，ZHOU D，CHEN S，et al.Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network.Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington，DC：IEEE Computer Society，2016：589-597）相比，在World Expo'10数据库上所提算法的MAE值降低约1.5，且在真实公共汽车数据库上仅0~3人的计数误差，表明其实用性较强。     

Tibetan Multi-Dialect Speech and Dialect Identity Recognition

Tibetan language has very limited resource for conventional automatic speech recognition so far. It lacks of enough data, sub-word unit, lexicons and word inventories for some dialects. And speech content recognition and dialect classification have been treated as two independent tasks and modeled respectively in most prior works. But the two tasks are highly correlated. In this paper, we present a multi-task WaveNet model to perform simultaneous Tibetan multi-dialect speech recognition and dialect identification. It avoids processing the pronunciation dictionary and word segmentation for new dialects, while, in the meantime, allows training speech recognition and dialect identification in a single model. The experimental results show our method can simultaneously recognize speech content for different Tibetan dialects and identify the dialect with high accuracy using a unified model. The dialect information used in output for training can improve multi-dialect speech recognition accuracy, and the low-resource dialects got higher speech content recognition rate and dialect classification accuracy by multi-dialect and multi-task recognition model than task-specific models.     

工程项目合作伙伴多任务激励模型设计与分析

以多任务委托-代理理论为基础,分析工程项目动态联盟运行过程中总包商与分包商间的委托代理关系,设计工程项目合作伙伴管理过程中总包商对分包商的多任务激励模型。在模型优化和求解的基础上,对相对激励强度进行比较静态分析。结果表明,总包商对于重要性高的任务的激励力度高于重要性低的任务的激励力度;同时,对于不确定性较低任务的激励力度也大于不确定性较高任务的激励力度;随着两个任务可替代性的增强,这种较高的激励力度应得到进一步加强,以便合理配置资源,使工程项目联盟的效用最大化。     

基于多任务学习的人体动作识别

为了准确识别现实场景下的人体动作,提出了基于多任务学习的人体动作识别方法。首先,对数据进行局部显著点的检测和特征描述。然后,利用K均值算法对所提特征进行聚类构建词袋模型。最后,利用任务之间的关系,实现现实场景下的人体动作识别。比较实验说明所提出方法能够较好的识别现实场景下的人体动作,并对数据背景、光照条件等外因具有较强的鲁棒性。     

视频监控行人流量统计系统的设计

针对当前行人统计方式落后、非实时性、统计数据滞后等问题,文中提出采用智能视频监控、图像识别的方式实时统计行人流量。系统根据积分通道思想统计行人目标特征,通过Adaboost算法训练分类器对图像帧中的行人目标进行定位、识别。文中在已识别目标的基础上采用CPU多任务模型改进核相关滤波算法对目标进行实时跟踪、统计得到行人流量。测试结果表明,系统能实时识别、跟踪、统计行人目标,整体功能稳定,平均识别率为93%,改进多任务模型使得跟踪速率提高约20%。     

优先级周期性互换的实时调度算法

针对实时多任务调度时低优先级任务的延迟问题,提出了一种优先级周期性互换的静态优先级调度算法。该方法以固定的时间片为周期,对多任务系统中的某两个不同优先级的独立性任务,周期性地互换它们的优先级级别,在保证较高优先级任务的执行时间的前提下,使得较低优先级的任务有机会尽快执行,以缩短其执行过程中的延迟时间。所提方法能有效解决低优先级任务的实时性问题,从而提高实时多任务系统的整体控制性能。     

结合图像块比较与残差图估计的人脸伪造检测

目的 由于不同伪造类型样本的数据分布差距较大,现有人脸伪造检测方法的准确度不够高,而且泛化性能差。为此,本文引入“图像块归属纯净性”和“残差图估计可靠性”的概念,提出了基于图像块比较和残差图估计的人脸伪造检测方法。方法 除了骨干网络,本文的人脸伪造检测神经网络主要由纯净图像块比较模块和可靠残差图估计模块两部分组成。为了避免在同时包含人脸和背景像素的图像块上提取的混杂特征对于图像块比较的干扰,纯净图像块比较模块中选择只包含人脸像素的纯净人脸图像块和只包含背景像素的纯净背景图像块,通过比较两种图像块纯净特征之间的差异来检测伪造图像,图像块的纯净性保障了特征提取的纯净性,从而提高了特征比较的鲁棒性。考虑到靠近伪造边缘的像素比远离伪造边缘的像素具有较高的残差估计准确度,本文在可靠残差图估计模块中根据像素到伪造边缘的距离设计了一个距离场加权的残差损失来引导网络的训练过程,使网络重点关注输入图像与对应真实图像在伪造边缘附近的差异,对于可靠信息的关注进一步增强了伪造检测的鲁棒性。结果 在FF++(FaceForensics++)数据集上的测试结果显示:与对比算法中性能最好的F2Trans-B相比,本文方法的准确率和AUC(area under the ROC curve)指标分别提高了2.49%和3.31%,在FS(FaceSwap)与F2F(Face2Face)两种伪造数据上的准确率指标分别提高了6.01%和3.99%。在泛化性能方面,与11种已有方法在交叉数据集上的测试结果显示:本文方法与其中性能最好的方法相比,在CDF(Celeb-DF)数据集上的视频AUC指标和图像AUC指标分别提高了1.85%和1.03%。结论 与对比方法相比,由于提高了特征信息的纯净性和可靠性,本文提出的人脸图像伪造检测模型的泛化能力和准确率优于对比方法。     

自动称重系统中PLC与上位机串口通信的实现

利用西门子CP340自带的串口通讯协议394R,并根据自动称重系统中重量数据格式的要求自定义应用层协议,用VC＋＋60编写应用程序,实现自动称重系统中计算机实时从PLC中读取重量数据。     

基于多任务学习和知识图谱的面部表情识别

针对面部表情分类的模型中参数较复杂、识别准确率较低的问题,提出了一种基于知识图谱辅助识别的多任务学习算法模型（MLAM）,该模型由基于深度学习的识别模块与知识图谱嵌入模块两部分构成。首先从输入的数据中提取潜在的人脸局部表情特征,通过知识图谱实现局部表情和个体的复杂交互;然后在MLAM 模型中设计一个交叉压缩单元,关联这两个独立模块,自动学习局部表情和实体特征的高级交互,并在这两个任务之间传递交叉知识转移;最后,在FER2013和CK+的数据集上对比了同类算法,实验结果表明,该模型在上述数据集上分别得到了0.69和0.99的识别率,提高了面部表情识别准确率。     

基于多任务卷积神经网络的虹膜图像质量评估方法

为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。