应用微表情识别技术实现公安预警模式的探讨

随着深度学习的不断深入,计算机识别迎来了崭新的发展机遇,以微表情行为识别、人脸识别、声纹识别等为代表的前沿技术,已经进入新的研究阶段,并且取得了非常显著的效果。微表情识别技术由传统的经验传承到由以深度学习为基础的智能化识别,使得该项技术有了更广泛的应用场景。随着该项技术的不断成熟其应用的场景将更加广泛,通过对微表情的识别原理和基于深度学习的微表情识别技术的识别原理和技术特点的简要介绍,拓展延伸出该项技术在侦查讯问、视频侦查、监所预警、重点人员筛查和大型活动预警等领域的应用。     

基于卷积神经网络的微表情识别

卷积神经网络(CNN)是一类人工神经网络,对于处理复杂的人工智能问题展现了高效的特性,而对于微表情这类持续时间短,动作幅度小的模式识别提供了新契机。本文阐述了CNN在微表情模式识别上的应用,进行了不同构建模型对该任务的特性分析,并开展了CNN在CPU下的优化形式的特征分析。这包括了对整个网络结构的见解、卷积内在算法的强度、不同的训练方式对于网络影响、其可扩展的特性以及运行的动态特性。在特征分析中,我们给出了自动网络架构优化,这包括了高效的并行执行和两个卷积核传播器,并且利用了此种卷积网络在微表情应用上展现了较好的结果。     

产品识别设计的行为识别研究

目的研究产品识别设计的行为识别,提出产品行为识别的概念及其构成要素。方法通过整理产品识别设计和行为学的相关文献资料,分析归纳产品行为识别的作用及特点,结合目前对产品识别设计的研究方法进行综合分析,提出产品行为识别构建模式。结论产品行为识别的构成元素,包含知觉行为要素和操作行为要素和认知行为要素;产品行为识别设计的构建模式包括分析、提取、优化、定型4个阶段,分析阶段包括产品系列分析和用户行为分析,在提取阶段整合分析结果提取行为识别基因,在优化阶段根据行为基因列出多个方案并初步筛选,在定型阶段对保留的方案进行二次筛选得到最终方案。     

构建潜意识互动的会计在线交流评估方法研究

针对线上教学师生交流渠道缺失,教师不能及时评价教学质量的问题,提出基于微表情识别的会计在线教学质量评估方法设计。设计在移动通信端通过普通摄像头采集视频图像的方法,在采集到的低分辨率图像中提取表情数据,与典型心理活动相关联,反馈为对教学内容的理解程度,实现师生在线教学模式下对教学质量的评估。通过当前主流的移动通信设备,低成本地完成会计专业在线教学的质量评估,对教师实时掌握学生思路具有辅助作用,一定程度上通过在线教学的教学效率。     

基于听觉感知机理的水下目标识别研究进展

水下目标特征提取与识别技术在国防、生产等领域内有着迫切的需求,目前基于听觉感知机理的水下目标识别研究正处于起步阶段,有着较为广阔的研究与应用前景。在简要介绍听觉感知机理研究情况的基础上,对近年来国内外使用听觉感知机理进行水下目标识别的各类研究成果进行了总结与归纳,针对基于听觉感知机理的水下目标识别领域各方面的研究进展给出了相应的客观评价,并从特征提取与目标的自动识别方面提出了对未来研究方向的展望。     

建筑工程造价的风险如何识别探讨

建筑工程造价的风险识别，要从建筑工程中的每个阶段做起，并将风险管理办法应用到建筑工程中的各个阶段。本文将通过一定的方法，根据建筑工程的具体情况，对建筑工程造价风险的识别进行全面有效的探讨。     

桥梁工程施工阶段风险管理研究

在桥梁工程施工阶段,存在着各种风险,威胁到人身和财产的安全,在施工前,对潜在的风险进行分析评估是很重要的。因此,分析项目风险的定义、桥梁施工阶段风险的特点、桥梁施工阶段风险识别、桥梁工程项目风险评估。     

运用可拓理论的产品生命周期识别

针对现有产品生命周期识别方法的不足,提出了一种运用可拓理论的产品生命周期综合识别方法,通过建立产品生命周期识别的物元模型,利用关联函数对产品生命周期进行综合识别,并通过实例说明了其在实际中的应用.使用该方法不仅可以识别产品的生命周期,还能对属于同一阶段中产品的位置进行判断.     

桥梁工程施工阶段风险管理研究

在桥梁工程施工阶段,存在着各种风险,威胁到人身和财产的安全,在施工前,对潜在的风险进行分析评估是很重要的。因此,分析项目风险的定义、桥梁施工阶段风险的特点、桥梁施工阶段风险识别、桥梁工程项目风险评估。     

基于贝叶斯功率谱变量分离方法的实桥模态参数识别

工程结构参数识别不可避免地受到测试噪声和模型不确定性的影响,因此在模态参数识别过程中引入贝叶斯方法进行不确定性量化,具有较为重要的意义。通过对自功率谱和互功率谱的统计特性进行分析表明,功率谱迹（自功率谱之和）的概率密度函数与振型无关,因此可以实现振型参数与其它参数（频率、阻尼比、模态激励和预测误差等）的分离。以此变量分离原理为依据,可以实现"两阶段贝叶斯参数识别方法"进行模态参数的快速识别。该文基于西宁北川河钢管混凝土拱桥环境激励振动测试数据,对该方法的有效性和准确性进行了验证,通过功率谱迹驱动的贝叶斯方法识别出了频率、阻尼比、模态激励和预测误差等参数的最优值和不确定性,然后基于功率谱矩阵驱动的贝叶斯方法识别出了振型的最优值和不确定性,并将该文方法识别的结果与不同方法进行了对比。实桥模态分析表明,该方法解决了传统贝叶斯功率谱方法进行模态参数不确定性量化存在计算耗时及矩阵病态等问题,且能够有效地量化大型土木工程结构模态参数识别的不确定性。最后,该文对频带宽度进行了分析,揭示了该文方法识别的预测误差受频带影响较为明显。     

基于嵌入分数维的树种算法的结构质量刚度识别EI北大核心CSCD

采用改进的树种算法对结构进行质量和刚度的识别。基于加速度响应参数建立起目标函数,再利用融入分数维机制的树种算法(TSA)对于结构损伤进行反演。树种算法是一种新型的元启发式算法,具有结构简单,便于执行的特点。为了进一步改善算法的优化能力,引入一个全新的搜索阶段‘树的搜索’,在该阶段中引入分数维模型来改进算法后期的收敛能力,进入树种阶段,通过两种新的搜索模式来平衡此阶段的局部搜索和全局搜索能力。采用桁架结构作为数值算例进而得到识别结果。最终表明,在仅知道有限的时域参数,该算法能够有效地识别损伤参数,优于其他进化算法并且对测量噪声不敏感。     

基于嵌入分数维的树种算法的结构质量刚度识别

采用改进的树种算法对结构进行质量和刚度的识别。基于加速度响应参数建立起目标函数,再利用融入分数维机制的树种算法(TSA)对于结构损伤进行反演。树种算法是一种新型的元启发式算法,具有结构简单,便于执行的特点。为了进一步改善算法的优化能力,引入一个全新的搜索阶段‘树的搜索’,在该阶段中引入分数维模型来改进算法后期的收敛能力,进入树种阶段,通过两种新的搜索模式来平衡此阶段的局部搜索和全局搜索能力。采用桁架结构作为数值算例进而得到识别结果。最终表明,在仅知道有限的时域参数,该算法能够有效地识别损伤参数,优于其他进化算法并且对测量噪声不敏感。     

装配式建筑采用EPC模式的风险管控

为确保项目实现“投资、安全、质量、进度、廉洁”的管控目标，需要对项目实施全过程中的风险进行有效识别、管控。装配式建筑项目采用EPC模式的实施风险从设计、招标、施工三个阶段进行识别，并提出管控措施建议，可为类似项目提供参考借鉴。     

不同生命周期的品牌形象设计策略

目的品牌具有一定的生命周期,根据生命周期的特点制定品牌形象策略来延长品牌的生命周期。方法通过对中外品牌案例的分析,对不同阶段的品牌识别设计与广告传播策略进行探索。结论品牌在导入期、成长期、成熟期和衰退期等阶段需制定相应的品牌形象设计策略。     

基于神经网络的聚四氟乙烯复合材料摩擦系数实时识别

基于神经网络,对聚四氟乙烯(PTFE)复合材料摩擦系数实时识别进行了研究,在此阶段中,可以对材料的物理性质进行实时监控,通过人工神经网络模型结构来对PTFE复合材料的摩擦系数进行实时识别,从而为后续复合材料的加工工艺提供实时监控的理论依据和支撑。采用BP算法训练的神经网络均可进行任意精度逼近,但在实际网络训练中,非线性作用函数类型、训练样本数量等均可能降低网络模型精度。采用非线性函数最小二乘曲线拟合的线性算法表明,该线性化处理方法是正确的,为已知材料性能时,快速识别摩擦系数提供了一种有效的手段。     

浅谈建筑工程造价的风险识别与管理措施

我国建筑行业在短时间内得到了较快的发展,而在快速发展的背景下风险因素也随之增加,工程造价关乎着投资者的经济效益及工程质量,因此有效的识别风险并对其进行管理是非常有必要的,本文将详述建筑工程造价的风险因素分析、工程各阶段的风险识别以及建筑工程造价风险的管理措施。     

基于改进的中值滤波算法与最小二乘支持向量机的指纹图像识别研究

人类指纹的不变性和唯一性使得指纹识别技术成为目前应用最广泛、最可靠的身份验证技术。首先建立完整的指纹识别系统,通过预处理、特征提取和分类识别3个过程,实现了指纹的分类识别;然后分析标准中值滤波实现原理和缺陷不足;针对算法缺陷不足,提出加权自适应中值滤波算法,介绍算法的实现原理,并对比本文算法与标准中值滤波算法的处理效果;最后,在识别阶段采用最小二乘支持向量机训练指纹样本,进行指纹识别实验,并对实验结果进行了比较。     

建设工程项目施工风险管理

建筑工程项目施工中由于受多种不确定性事件的影响而存在的各种潜在风险,准确识别和正确评估这些风险影响的大小,提前做好防范风险预案,对顺利完成项目施工任务具有重要意义。本文阐述了在施工中引入风险管理的重要性,就建筑工程项目施工中存在的风险进行探讨并对其分类、识别和分析控制提供方法,并用案例分析讲明如何进行风险管理,对提高工程施工阶段风险评估研究有一定的理论借鉴意义。     

网壳结构损伤识别的数值模拟及试验研究

网壳结构工程事故频繁发生,对其进行损伤识别及健康监测已迫在眉睫。针对网壳结构特点,推导了剩余模态力理论和最小秩摄动理论的基本公式,研究二者在大型网壳结构损伤识别应用中的有效性。依据相似理论,设计制作单层短程线网壳结构模型,对其进行模态试验研究,获取了损伤识别所必需的实测结构模态参数。利用Guyan静态缩聚技术进行有限元模型缩聚,采用最小秩摄动理论进行有限元模型修正,对比研究了基于数值模拟数据和试验实测数据的损伤位置判定及程度评估的整个过程。结果表明,基于剩余模态力和最小秩摄动理论的两阶段损伤识别算法不仅可以识别结构单损伤位置和多损伤位置,还可以定量评估损伤程度,对网壳结构的健康诊断是可行的。     

Benchmark模型结构两阶段损伤诊断试验分析

提出了一种基于结构振动特性的两阶段损伤诊断方法,以国际结构控制协会与美国土木工程学会(IASC-ASCE)提出的健康监测Benchmark模型结构为例,对其在力锤脉冲激励和环境激励下的试验数据进行分析,对不同的损伤模式进行了损伤定位和损伤程度的估计。结果表明,在模型误差、测量噪声、质量与刚度分布不确定性等因素的影响下,该两阶段损伤诊断方法能够取得令人满意的损伤识别结果。