WGC特征描述的人脸表情识别

针对韦伯局部特征(WLD)仅计算中心像素与周围像素差异提取特征的不足,提出了一种韦伯梯度编码(WGC)特征描述的人脸表情识别算法。首先计算当前像素点周围水平、垂直和对角位置上的数值差与当前像素点的差异构成WGC特征的差动激励;然后进一步提出基于水平和对角线优先原则的WGC_HD特征;最后利用最佳分块方式得到行分块WGC_HD特征,采用自动优化参数的SVM分类器完成人脸表情识别。在公共人脸表情库JAFFE和CK库上进行交叉实验,平均识别率及平均特征提取时间分别为95.49%、12.30 ms和97.63%、31.54 ms。行分块WGC_HD特征考虑了不同梯度方向的像素差异,较好描述了表情图像的局部结构信息且具有较低的时间复杂度,与目前典型的表情识别算法结果对比也验证了算法具有较高的识别精度。     

融合动态演变信息的声学三维温度场重建

在声学层析成像方法测量锅炉温度场的应用中,温度场重建算法的精度和速度起着重要作用。建立了三维温度场声学重建的动态模型,提出了同时考虑声学测量信息和温度场动态演变信息的动态重建算法。建立了一个融合声学测量信息、温度场的空间约束及动态演化信息的目标函数,在光滑约束法的基础上构建了反映相邻空间像素位置关系的正则矩阵,采用Tikhonov正则化和优化相结合的方法求解目标函数。仿真模拟研究表明,与最小二乘、代数重建法和标准Tikhonov正则化算法等静态重建算法相比,融合动态演变信息的温度场重建算法的重建速度相仿,而重建精度有显著提高并对于测量数据误差具有更好的数值稳定性,为声学温度场重建提供了一种可行性极高的有效方法。     

一种N2H4近红外荧光探针的合成及应用

以异佛尔酮、丙二腈、2-氨基苯硫酚以及5-溴水杨醛为原料,经Knoevenagel缩合反应、酯化反应合成了一种具有"D-π-A"结构的新型N_2H_4荧光探针LZ,其结构通过¹H NMR表征确证,利用紫外吸收光谱、荧光发射光谱研究了探针化合物LZ的光学性能及其对N_2H_4的识别能力。结果表明:探针LZ与肼作用后在645 nm具有强荧光发射,对N_2H_4具有良好的识别专一性。在40～100μmol/L线性关系好,检测限为0.65μmol/L。     

多层螺旋CT及其图像重建在脊柱外伤骨折中的应用价值

本文主要分析多层螺旋CT及其图像重建在脊柱外伤骨折中的应用价值,以期提升诊断准确率,减少了漏诊、误诊和患者在就医过程中造成的伤害及病情延误,减少后遗症及致残率的发生。同时增强了在伤害鉴定中影像鉴别是非的能力。     

聚驱水驱空白阶段全程不加热集输研究

高含蜡易凝原油不加热集输是近几年迅速发展起来的新技术,在新产能建设中采用单管串接通球工艺,结合现场实际采用全程不加热输送,在某区块聚驱水驱空白阶段的应用,取得明显的经济效益。     

加工中心编程前注意事项及优化程序

加工中心简称MC,是由机械设备与数控系统组成的适用于加工复杂零件的高效率自动化机床。加工程序编制质量,是决定加工质量和效率的重要因素。在本内容中,我们将重点研究影响加工中心应用效果的编程特点、工艺及工装、刀具功能等因素。以下所述内容,均以配置西门子数控系统的TH125X125卧式加工中心为例展开讨论。     

川陕甘地区阳山金矿矿床成因及成矿背景

阳山金矿床为中国最大的卡林-类卡林型金矿床,关于其成因有很大的争议,从其成矿背景、岩石化学特征来看,阳山金矿床更具有造山型金矿床的特征。阳山金矿床构造位置上处于大陆内部碰撞造山带,成矿形成于陆陆碰撞造山过程。金矿体严格受断裂构造控制,主要赋存于顺层产出的层间剪切带中;金矿体产于斜长花岗斑岩脉内或者斑岩脉与砂质、粉砂质千枚岩的接触带中,成矿时间与造山活动时间基本相同、与脉岩侵入时间接近,似显成因联系,但成矿流体以大气降水为主,不同于岩浆流体;斑岩脉具有同碰撞花岗岩的特征;金以浸染状为主,但有明金;元素组合以Au、Ag、As、Sb、Hg、Bi为主,具有较大Au/Ag比值。这些特征不同于卡林型金矿床,而与造山型金矿床有相似之处,显示了造山作用与金矿成矿的关系密切。     

S-苄基O-乙基黄原酸酯的合成及在废旧橡胶低温再生中的应用

以乙醇为溶剂,在常温常压下合成了S-苄基O-乙基黄原酸酯,用核磁共振波谱对其结构进行了表征,并将其作为活性剂用于废旧橡胶的低温再生过程中,研究了其用量对再生胶的溶胶含量等工艺性能、混炼胶硫化特性及硫化胶拉伸性能的影响。结果表明,随着S-苄基O-乙基黄原酸酯用量的增加,所制备再生胶的溶胶含量增大,交联密度和门尼黏度下降,但对混炼胶的焦烧时间和正硫化时间基本不产生影响,硫化胶的拉伸强度和扯断伸长率则呈增大趋势。S-苄基O-乙基黄原酸酯对普通胶粉的再生具有良好的活性作用。     

融合表情和BVP生理信号的双模态视频情感识别

目的 针对当前视频情感判别方法大多仅依赖面部表情、而忽略了面部视频中潜藏的生理信号所包含的情感信息,本文提出一种基于面部表情和血容量脉冲（BVP）生理信号的双模态视频情感识别方法。方法 首先对视频进行预处理获取面部视频;然后对面部视频分别提取LBP-TOP和HOG-TOP两种时空表情特征,并利用视频颜色放大技术获取BVP生理信号,进而提取生理信号情感特征;接着将两种特征分别送入BP分类器训练分类模型;最后利用模糊积分进行决策层融合,得出情感识别结果。结果 在实验室自建面部视频情感库上进行实验,表情单模态和生理信号单模态的平均识别率分别为80%和63.75%,而融合后的情感识别结果为83.33%,高于融合前单一模态的情感识别精度,说明了本文融合双模态进行情感识别的有效性。结论 本文提出的双模态时空特征融合的情感识别方法更能充分地利用视频中的情感信息,有效增强了视频情感的分类性能,与类似的视频情感识别算法对比实验验证了本文方法的优越性。另外,基于模糊积分的决策层融合算法有效地降低了不可靠决策信息对融合的干扰,最终获得更优的识别精度。