非负二维主成分分析及在人脸识别中的应用

二维主成分分析是一种基于整体脸的方法,保留人脸部件之间的拓扑关系.而非负矩阵分析是基于局部特征的识别,是通过提取局部信息来实现分类.文中将两种思想的优点融合在一起,提出非负二维主成分分析.该方法改善传统非负矩阵分解只是从矩阵分解的角度考虑,没有加强分类的问题.此外,该方法在矩阵分解之前不需要将图像矩阵转换为图像向量,能快速降低鉴别特征的维数.在ORL和FERET人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于其它方法,且更具有鲁棒性.     

基于多源信息融合的手势智能交互系统

利用表面肌电信号（surface ElectroMyoGraphy， sEMG）设计了一个提高分类准确性和快速性的识别系统，用于捕获手势动作并进行人机交互.首先，基于无线肌电测量系统和飞行器自主搭建了智能交互平台；接着，采用滑动时间窗的方法对原始sEMG信号设计短时能量阈值进行信号活动段始末点的确定，从而抑制了动作刚执行时趋势段对识别结果的影响；然后，利用时域统计分析对sEMG信号进行特征分析，并提出了一种融合加速度特征信息和sEMG信号的方法来建立5种手势的分类模型.与仅使用sEMG信息源的方式相比，此方法提高了识别准确率.最后，手势控制飞行器运动的实验证明了本方法的可行性和有效性.     

基于一维卷积混合神经网络的文本情感分类

针对情感分类中传统二维卷积模型对特征语义信息的损耗以及时序特征表达能力匮乏的问题，提出了一种基于一维卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合模型。首先，使用一维卷积替换二维卷积以保留更丰富的局部语义特征；再由池化层降维后进入循环神经网络层，整合特征之间的时序关系；最后，经过softmax层实现情感分类。在多个标准英文数据集上的实验结果表明，所提模型在SST和MR数据集上的分类准确率与传统统计方法和端到端深度学习方法相比有1至3个百分点的提升，而对网络各组成部分的分析验证了一维卷积和循环神经网络的引入有助于提升分类准确率。     

用于视频行为识别的高效二维时序建模网络

二维卷积难以对视频数据进行有效的时间信息建模。针对这个问题,提出了一个高效的基于二维卷积的时间建模网络。该网络只需要RGB图像作为输入,避免了复杂的光流计算,在低计算复杂度的前提下,可以在行为识别任务中达到先进的准确性。网络主要由两个部分组成,即运动特征增强模块和时序聚集模块。具体来说,运动特征增强模块主要实现短期时序建模,它利用当前帧与相邻帧的差异信息对当前帧中的运动信息进行自适应性的增强,让网络能够了解图像中的哪一部分将要产生运动。时序聚集模块实现长期的时序建模,主要应用于网络的后期,通过二维卷积对时序上的信息进行信息聚合,让每一帧图像经过网络提取特征后,都能够结合时序上所有帧序列的信息。在三个常见的视频动作识别数据集（UCF101、HMDB51和Something-Something V1）上进行的大量实验表明,与大多数现有方法相比,所提出的时序建模网络可以获得先进的识别性能。     

基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法

针对融合视觉信息的仿鼠脑海马模型闭环检测精度较低、地图构建不准确的问题,文中提出基于卷积神经网络的仿鼠脑海马结构认知地图构建方法.利用改进的卷积神经网络模型提取视觉输入特征,融合空间细胞计算模型得到位置信息,并构建认知地图.基于汉明距离计算视觉信息与视图库中图像的相似度,实现对复杂动态环境中熟悉场景的识别,完成机器人在环境中的定位及位置纠正.仿真与物理实验验证文中方法的有效性与鲁棒性.     

基于三维卷积神经网络和峰值帧光流的微表情识别算法

针对现有微表情识别技术未能有效利用峰值帧前后时间空间特征的缺点,文中提出基于三维卷积神经网络和峰值帧光流的微表情识别算法.首先,提取峰值帧前后相邻帧间的光流场,在保留微表情重要时间、空间信息的同时,去除冗余信息,减少计算量.然后,利用三维卷积神经网络,从光流场中提取增强的时空特征,实现微表情的分类识别.最后,通过在3个微表情数据库上的对比实验证实文中算法准确度较高.     

时序行为提名的上下文信息融合方法

在针对视频的人体活动定位和识别领域中,现有的时序行为提名方法无法很好地解决行为特征长期依赖性而导致提名召回率较低.针对此问题,提出了一种上下文信息融合的时序行为提名方法.该方法首先采用三维卷积网络提取视频单元的时空特征,然后采用双向门控循环网络构建上下文关系预测出时序行为区间.针对门控循环单元(GRU)存在参数较多和梯...     

结合空间结构卷积和注意力机制的三维点云分类网络

目的 三维点云分类作为一项关键任务,在计算机视觉、机器人和自动驾驶等领域有着广泛的应用场景。现有的三维点云分类网络在使用边卷积进行局部特征提取时通常存在输入特征差异性小,空间结构信息提取、融合不充分等问题。针对上述问题,设计了一种结合空间结构卷积和注意力机制的点云分类网络。方法 首先,提出一种空间结构卷积,在边卷积的基础上引入邻接点之间的相对位置信息来降低输入特征相似性,而后从结构和位置两个角度分别进行特征编码,实现更具多样性的局部几何结构捕获。其次,设计了全局特征编码模块,从坐标信息中提炼全局特征信息,同时在网络中融合了注意力机制,用于关联局部和全局特征表示,有效保留了全局特征信息,实现全局特征的适应性调整。最后,将局部几何结构信息和全局位置信息进行有效的融合,获得更具代表性和差异性的特征表征。结果 设计实验在公开数据集ModelNet40上对提出的网络模型的性能进行评估,点云分类总体准确率和平均准确率分别达到93.0%和89.7%,具备良好的分类性能和预测效率。实验结果表明,空间结构卷积的使用有效增加了输入特征的多样性,位置和结构的单独编码有效提高了局部特征的表达能力。同时,提出的注意力加权方式在保留全局特征前提下实现了局部特征和全局特征的关联。结论 提出的网络有较强的细粒度特征提取能力,具有良好的分类性能。     

基于图卷积网络和自编码器的半监督网络表示学习模型

为了保留网络结构信息和节点特征信息,结合图卷积神经网络(GCN)和自编码器(AE),提出可扩展的半监督深度网络表示学习模型(Semi-GCNAE).利用GCN捕获节点的K阶邻域中所有节点的结构和特征信息,并将捕获的信息作为AE的输入.AE对GCN捕获的K阶邻域信息进行特征提取和非线性降维,并结合Laplacian特征映射保留节点的团簇结构信息.引入集成学习方法联合训练GCN和AE,使模型习得的节点低维向量表示能同时保留网络结构信息和节点特征信息.在5个真实数据集上的广泛评估表明,文中模型习得的节点低维向量表示可以有效保留网络的结构和节点特征信息,并在节点分类、可视化和网络重构任务上性能较优.     

基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别

针对人脸识别在复杂环境下识别率低的问题,提出了一种基于梯度直方图(HOG)多特征融合与随机森林的人脸识别方法.该方法通过HOG特征描述子对人脸进行特征提取.首先以网格作为采样窗在整个人脸图上进行整体HOG特征的提取,并将人脸图像分成均匀子块,在包含有人脸关键部分的子块中提取局部HOG特征.然后通过二维主成分分析(2DPCA)和线性判别分析(LDA)对整体和局部特征进行降维,并进行特征层融合形成最终分类特征,最后通过随机森林分类器对其进行分类.FERET人脸库、CAS-PEAL-R1人脸库、真实场景人脸库实验表明,该方法对光照具有鲁棒性,且有较高的识别率和较短的识别时间.     

基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法

针对主动康复训练中人体运动识别问题,提出了一种基于多路表面肌电（Surface electro myo gram,sEMG）时序特征的人体运动模式识别方法.设计评估类周期sEMG信号波形相似度的方法来对多路sEMG信号进行特征选择;以二维科荷伦自组织竞争网络（Self-organizati on mappingnet,SOM）对多路信息进行编码;最后,建立描述各运动过程多路sEMG时序特征的隐马尔科夫模型（Hidden Markov model,HMM）,基于最大似然估计法对多模型匹配进行综合判决获取识别结果.并在对下肢踏车、椭圆、步行运动模式的识别实验中,相对于经典线性及非线性算法,识别率由72.5%和88.33%提高到91.67%,验证了本文方法的有效性.     

利用柔性神经树的实时肌电信号手势识别模型

传统的手势识别通常采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)芯片或者集合方法(Ensem-ble Methods)研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于表面肌电信号与柔性神经树(Flexible Neural Trees,FNT)模型的实时手势识别模型。表面肌电信号(surface Electromyography,sEMG)具有非入侵式、易于采集特点,故被广泛应用于行为识别和诊断等领域。柔性神经树模型通过简单的预定义来构建,能够解决人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的结构依赖性高的问题。柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率和较低的方均根误差(Root Mean Square Error,RMSE)。实验针对六名参与者的六种手势进行测试,结果表明该模型实时识别率较高,实际应用也证明该算法可行。     

基于有监督Kohonen神经网络的步态识别

表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200ms的信号的特征值,将无监督和有监督的Kohonen神经网络算法应用到大腿截肢者残肢侧的步态识别中,并与传统BP神经网络进行了对比.结果表明,有监督的Kohonen神经网络算法将五种路况下步态的平均识别率提高到88.4%,优于无监督的Kohonen神经网络算法和BP神经网络.     

基于区域特征融合网络的群组行为识别

针对目前群组行为识别方法未充分利用场景空间信息和计算复杂度较高的问题,文中提出基于区域特征融合的群组行为识别方法.首先,利用卷积神经网络提取场景的区域特征.再将场景区域特征依据空间位置分离、排列、组合成一系列区域特征序列.最后,利用长短时记忆网络融合区域特征序列,同时综合多层次和多模态策略提升方法效果.在Collective、Volleyball数据集上的实验表明文中方法性能较优.     

融合多模态数据的人体动作识别方法研究

基于多模态融合的人体动作识别技术被广泛研究与应用,其中基于特征级或决策级的融合是在单一级别阶段下进行的,无法将真正的语义信息从数据映射到分类器。提出一种多级多模态融合的人体动作识别方法,使其更适应实际的应用场景。在输入端将深度数据转换为深度运动投影图,并将惯性数据转换成信号图像,通过局部三值模式分别对深度运动图和信号图像进行处理,使每个输入模态进一步转化为多模态。将所有的模态通过卷积神经网络训练进行提取特征,并把提取到的特征通过判别相关分析进行特征级融合。利用判别相关分析最大限度地提高两个特征集中对应特征的相关性,同时消除每个特征集中不同类之间的特征相关性,将融合后的特征作为多类支持向量机的输入进行人体动作识别。在UTD-MHAD和UTD Kinect V2 MHAD两个多模态数据集上的实验结果表明,多级多模态融合框架在两个数据集上的识别精度分别达到99.8%和99.9%,具有较高的识别准确率。     

基于多通道sEMG小波包分解特征的人手动作模式识别方法

为了满足主动康复训练和人机交互等复杂应用场景对多样性的人手运动模式识别需求,提出了一种基于多通道表面肌电信号sEMG小波包分解特征的人手动作模式识别方法。通过实验对比分析,确定了最佳采样布局方案,通过采集前臂表面肌电信号,设计了基于数字滤波器的肌电信号活动段自动标识算法,能快速准确完成样本动作标签的制作。以原始肌电信号的小波包分解系数作为特征向量训练分类器。通过对比不同隐含层节点数对分类器模式识别准确率的影响,最终确定BP神经网络模式分类器的所有结构参数。设计并训练完成了BP神经网络人手运动模式分类器。对9种手部运动的平均识别率达到93.6%,计算时间小于150ms。     

基于多特征融合和Bagging神经网络的人耳识别

提出了一种多特征信息融合的人耳识别方法。应用Zernike矩方法和非负矩阵分解法(NMF)分别提取出具有旋转不变性的人耳几何特征和人耳子空间投影系数特征,将这两种具有一定互补性的特征串行融合,得到一个分类能力更强的特征。在此基础上,采用神经网络进行人耳识别,为了提高了神经网络的分类准确率和泛化能力,采用Bagging方法构造了Bagging神经网络。给出了一些对比实验,结果验证了方法具有较高识别率。     

基于人工鱼群算法优化SVM的手部动作sEMG识别

为了提高人体手部运动模式识别的准确性,提出了一种基于人工鱼群算法优化支持向量机( SVM)的模式识别方法.该方法对采集的表面肌电信号( sEMG)去噪后提取小波系数最大值作为特征样本,将提取后的特征输入到SVM进行动作模式识别,同时采用人工鱼群算法优化SVM( AFSVM)的惩罚参数和核函数参数,避免参数选择的盲目性,提高模型的识别精度.通过对内翻、外翻、握拳、展拳四种动作仿真结果表明:该方法与传统的SVM方法相比具有更高的识别率.     

基于柔性神经树和表面肌电信号的手势识别模型

表面肌电信号因为具有非入侵式、易于采集特点,被广泛应用于康复医疗和行为识别等领域.传统的基于表面肌电信号sEMG( Surface Electromyography)的手势识别通常采用数字信号处理DSP( Digital Signal Processing)芯片或者集合方法研究实时识别问题.这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低.提出一种基于肌电信号与柔性神经树FNT(Flexible Neural Trees)模型的实时手势识别模型.柔性神经树模型通过简单的预定义建立,能够解决人工神经网络ANN( Artificial Neural Network)的结构高依赖性问题.柔性神经树模型不仅能够避免复杂的计算和电路连接,还具有较高的实时识别率.针对六名参与者的六种手势进行实验,实验结果表明:该模型的均方根误差RMSE(Root Mean Square Error)最低为0.000385,实时识别率最高可达97.53％.     

基于半监督特征融合的监控视频场景识别研究

针对单模态特征条件下监控视频的场景识别精度与鲁棒性不高的问题,提出一种基于特征融合的半监督学习场景识别系统.系统模型首先通过卷积神经网络预训练模型分别提取视频帧与音频的场景描述特征;然后针对场景识别的特点进行视频级特征融合;接着通过深度信念网络进行无监督训练,并通过加入相对熵正则化项代价函数进行有监督调优;最后对模型分...