基于深度学习的面部微表情识别

微表情图片具有高度的相似性和密集性的细节信息,传统的微表情识别主要采用手工制作的方法,其识别种类与识别精度均无法满足精确的特征提取训练,因此提出一种深度学习方法,可以有效解决微表情识别在种类数量、准确度和速度上的问题.采用数据增强后合成的图像训练数据集,以处理后的数据集来训练卷积神经网络CNN模型.实验结果证明了所提出...     

基于双注意力CrossViT的微表情识别方法

微表情是人们试图隐藏自己真实情绪时不由自主泄露出来的面部表情，是近年来情感计算领域的热点研究领域.微表情是一种细微的面部运动，难以捕捉其细微变化的特征.本文基于交叉注意力多尺度ViT （CrossViT）在图像分类领域的优异性能以及能够捕捉细微特征信息的能力，将CrossViT作为主干网络，对网络中的交叉注意力机制进行改进，提出了DA模块（Dual Attention）以扩展传统交叉注意力机制，确定注意力结果之间的相关性，从而提升了微表情识别精度.本网络从三个光流特征（即光学应变、水平和垂直光流场）中学习，这些特征是由每个微表情序列的起始帧和峰值帧计算得出，最后通过Softmax进行微表情分类.在微表情融合数据集上，UF1和UAR分别达到了0.727 5和0.727 2，识别精度优于微表情领域的主流算法，验证了本文提出网络的有效性.     

基于视觉注意模型和SIFT的交通标志识别方法

为了提高交通标志的识别速度和识别率,提出了一种基于视觉注意模型和SIFT特征的交通标志识别方法.首先基于视觉注意模型提取颜色特征,找出交通标志可能的候选区域,然后对候选区域进行SIFT特征提取,与标准交通标志图像库进行相似度计算,可实现快速准确的检测与识别.与传统方法相比,具有无需精确分割、计算量小、体现仿生学特性等优点.在采自国内外的两组交通标志图像库上进行交通标志识别测试,都得到了良好的效果.     

鲁棒的掌纹图像特征提取方法

提出了一种基于低分辨率彩色图像的鲁棒的掌纹图像特征提取方法.采用均值平移算法对彩色图像帧中像素进行聚类,应用Ostu二值化方法分割出手掌,并提取出有效掌纹区域.采用KLT角点检测算法提取出有效掌纹区域内的特征点,给每个特征点赋予方向,并根据局部区域特征构造方向不变的特征向量,所有特征点及其特征向量的集合构成了掌纹图像特征.在识别时只须在两个特征点集之间查找匹配对应,并通过随机采样一致性检验最大一致集中内点个数是否大于自适应域值来确定两个手掌是否匹配.利用该算法对网络摄像头采集的手掌样本进行了实验测试,获得了较高的识别精度与性能.该算法对手掌的距离、方向、姿势没有特殊要求,是一种鲁棒高效的掌纹图像特征提取方法.     

一种有效的SAR图像目标识别方法

根据不变矩特征提取和支撑矢量机分类的优势,提出了一种有效的SAR图像目标识别方法.首先对样本SAR图像进行预处理。然后提取目标区域的不变矩特征并计算灰度均值,将其组成特征向量训练SVM分类器,最后用训练好的SVM分类器对要识别的SAR图像进行目标识别.采用该方法对一些含有桥梁和坦克的SAR图像进行目标识别实验,取得了较好的识别结果.     

基于顺序向前浮动搜索时频优选特征的缺陷识别

为提高超声检测缺陷识别的正确率和泛化能力,提出一种基于小波包分解和顺序向前浮动搜索（SFFS）算法的时频最优特征提取方法.该方法结合了无监督和有监督特征提取方法的优点,局部利用样本的先验分类信息以期达到更好的识别效果.介绍上述特征提取方法中的相关理论,包括小波包变换、Fisher判据以及SFFS搜索算法.为了验证新方法的在缺陷识别方面的有效性,对石油套管上的4种典型缺陷进行识别实验.分别采用3种传统的特征提取方法,从时域、频域和小波包域提取特征用于对比实验,并采用支持向量机算法对上述不同途径获取的特征集进行识别.10组随机抽样的识别实验表明：采用小波包时频SFFS优选特征能够对上述缺陷进行有效识别,最高识别率达到93.3%,平均识别率达到89.5%.与上述3种传统的特征提取方法相比,该新方法识别率高、泛化性好,对训练样本选的选择敏感性小.     

一种端到端弱监督学习网络模型的中国画情感识别

情感识别是计算机视觉研究中的一个热点,研究中国画表现的情感对于作品鉴赏工作具有重要意义.为了提高识别性能,针对传统卷积神经网络用于提取中国画的局部区域信息会导致有效信息丢失的问题,文章提出一种基于端到端弱监督学习网络方法对中国画情感进行识别.提出的学习网络由2个分类模块和1个情感强度预测模块组成.首先,在改进特征金字塔...     

稀疏表示的局部模式特征提取与识别

针对人脸图像在复杂光照环境下提取的特征不够丰富,导致识别率低的问题,提出一种稀疏表示的局部模式特征提取与识别算法.首先将图像进行分块,依次对每个子区域的像素进行阈值化处理,并将其与中心像素值比较的结果编码到中心对称局部二值模式算法中来实现特征提取;然后在此基础上采用中心对称局部方向模式算法提取二阶特征,得到最终的纹理特...     

基于显著性检测的害虫图像分类

针对病虫害分类时害虫种类多样,且类间与类内差异大等问题,提出了一种害虫分类模型PestNet.模型主要由目标定位模块OPM和多特征融合模块MFFM组成,OPM通过U型网络结构整合害虫图像浅层细节信息和深层空间信息,初步划定显著区域并输出空间语义特征.MFFM通过对空间语义特征和抽象语义特征进行双线性池化操作,弱化背景信息,增加细节特征.此外,通过目标区域裁剪和掩膜等方式辅助训练模型,提高模型分类精度.将该模型在病虫害数据集IP102上进行实验,分类准确率可达77.40％,能够实现复杂背景下大规模害虫图像的分类识别.     

赤潮藻显微图像自动识别方法

利用藻种细胞生物形态差异进行图像分析是浮游生物显微图像识别的一种有效方法,但存在藻种库单一、局部生理特征难以形式化描述等难题。为了克服以上难题,将赤潮藻显微图像识别分解为精确分割、特征提取、特征降维和分类诊断四个渐进识别过程。采用多方向投影积分的方法定位分割出细胞目标,进一步对顶刺和横沟细节区域实现了精细分割;将藻种生理特征与机器识别特征一一对应,依次对形状、不变矩、纹理和局部形态两级特征进行了有效地特征提取和描述;采用支持向量机多类别分类模型进行分类识别。研究结果表明,该方法能准确分割目标,可对不同角度拍摄的15类藻种细胞显微图像完成快速分类。