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.     

基于CNN-LSTM双流融合网络的危险行为识别

针对目前人体危险行为识别过程中由于时空特征挖掘不充分导致精度不够的问题,对传统双流卷积模型进行改进,提出了一种基于CNN-LSTM的双流卷积危险行为识别模型。该模型将CNN网络与LSTM网络并联,其中CNN网络作为空间流,将人体骨架空间运动姿态分为静态与动态特征进行分别提取,两者融合作为空间流的输出;在时间流中采用改进的可滑动长短时记忆网络,以增加人体骨架时序特征的提取能力;最后将两个分支进行时空融合,利用Softmax对危险动作做出分类识别。在公开的NTU-RGB+D数据集和Kinetics数据集上的实验结果表明,改进后模型的平均跨角度（Cross view,CV）精度达到92.5%,平均跨视角（Cross subject,CS）精度为87.9%。所提方法优于改进前及其他方法,可以有效地对人体危险动作做出识别,同时对于模糊动作也有较好的区分效果。     

面向人体行为识别的深度特征学习方法比较*

针对人体行为识别问题,比较了两种基于智能手机惯性加速度传感器数据的深度特征学习方法。与传统的人工特征提取方法相比,基于深度特征学习方法可以实现端到端训练,网络结构简单直观,避免了繁琐的特征工程,通过深度神经网络模型的学习自动获得特征。本文通过对比深度卷积神经网络、长短期记忆网络两种深度学习方法在公开网站UCI的机器学习知识库的人体行为识别数据集上的识别效果,论证了基于Dropout深度卷积神经网络特征学习方法的有效性。     

基于多特征融合的移动流量应用识别

移动应用识别是移动网络安全与管理研究领域的一项关键技术。针对移动应用更新后人工提取特征失效及特征提取不充分等问题,文章提出一种基于流量的移动应用识别模型MAITSF。该模型采用多通道并行架构,利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）提取移动应用流量的空间特征,使用长短时记忆（Long ShortTerm Memory,LSTM）网络提取移动应用流量的时间特征,并融合各通道提取的特征。在此基础上,引入一个通道注意力模块对每个通道赋予不同权重,使模型能够集中关注神经网络提取的关键特征,增强流量特征的表征能力。文章在公开数据集（CICAAGM2017）和实验室采集的实际数据集上进行对比实验,实验结果表明,MAITSF在两个数据集上的分类准确率均达98%,相较于现有典型模型提高了4%以上。     

基于卷积长短时记忆网络的人体行为识别研究

人体行为识别利用深度学习网络模型自动提取数据的深层特征,但传统机器学习算法存在依赖手工特征提取、模型泛化能力差等问题.提出基于空时特征融合的深度学习模型(CLT-net)用于人体行为识别.采用卷积神经网络(CNN)自动提取人体行为数据的深层次隐含特征,利用长短时记忆(LSTM)网络构建时间序列模型,学习人体行为特征在时...     

基于融合模型的人体行为识别方法

可穿戴设备的人体行为识别研究通常是提取传感器数据的特征值,然后结合分类算法识别人体行为动作.针对特征提取与分类器问题,提出一种融合模型的人体行为识别方法(HBRM).首先将加速度传感器采集的数据转换为二维张量格式,然后结合卷积神经网络(CNN)提取张量的特征,同时考虑到人体行为动作在时间序列上前后具有较强的关联性,提出...     

结合Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型

针对单一模态情感识别精度低的问题,提出了基于Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型算法.该算法采用带有词嵌入的双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory network,Bi-LSTM)和卷积神经网络(convolutional neural networ...     

多特征融合的行为识别模型

目的 视频行为识别和理解是智能监控、人机交互和虚拟现实等诸多应用中的一项基础技术,由于视频时空结构的复杂性,以及视频内容的多样性,当前行为识别仍面临如何高效提取视频的时域表示、如何高效提取视频特征并在时间轴上建模的难点问题。针对这些难点,提出了一种多特征融合的行为识别模型。方法 首先,提取视频中高频信息和低频信息,采用本文提出的两帧融合算法和三帧融合算法压缩原始数据,保留原始视频绝大多数信息,增强原始数据集,更好地表达原始行为信息。其次,设计双路特征提取网络,一路将融合数据正向输入网络提取细节特征,另一路将融合数据逆向输入网络提取整体特征,接着将两路特征加权融合,每一路特征提取网络均使用通用视频描述符——3D ConvNets （3D convolutional neural networks）结构。然后,采用BiConvLSTM （bidirectional convolutional long short-term memory network）网络对融合特征进一步提取局部信息并在时间轴上建模,解决视频序列中某些行为间隔相对较长的问题。最后,利用Softmax最大化似然函数分类行为动作。结果 为了验证本文算法的有效性,在公开的行为识别数据集UCF101和HMDB51上,采用5折交叉验证的方式进行整体测试与分析,然后针对每类行为动作进行比较统计。结果表明,本文算法在两个验证集上的平均准确率分别为96.47%和80.03%。结论 通过与目前主流行为识别模型比较,本文提出的多特征模型获得了最高的识别精度,具有通用、紧凑、简单和高效的特点。     

基于特征自动提取的跌倒检测算法

跌倒是导致老年人受伤甚至死亡的主要原因。准确及时的跌倒检测系统可以帮助跌倒者获得紧急救援。 目前基于传感器的跌倒检测方法主要利用人工设计提取的信号特征来区分跌倒和非跌倒运动,但人工提取的特征往往会限制算法的精确度,增大算法时延。为提高跌倒检测的精确度和实时性,本文提出了一种基于深度学习的跌倒检测算法。该算法可以自动提取数据特征,实现从原始数据到检测结果的端到端的处理。算法模型主要由两层级联的长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）循环神经网络组成,通过神经网络提取加速度计和陀螺仪数据内部的特征,并判断是否有跌倒状况发生。我们使用两个公开数据集MobiAct和SisFall对算法性能进行评估。 实验结果显示,算法在两个数据集都达到了较高的精确度（99.58%以上）和较低的时延（2.2毫秒以内）。     

基于改进特征融合的微表情识别方法

微表情的变化是非常微小的,这使得微表情的研究非常困难。微表情是不能伪造和压制的,因此也成为判断人们主观情感的重要依据。本文提出了以卷积神经网络及改进长短时记忆网络特征融合为依托的微表情识别方法,先介绍了相关的背景知识,再介绍了实验的预处理过程、特征提取以及相应的特征融合的过程,将所得的结果用于实验模型的预测分类。实验结果表明,新模型具有更好的识别率。     

基于人脸图像和脑电的连续情绪识别方法

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途,但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性,情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据,且依赖于同源被试数据.本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法.在人脸图像模态,为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题,本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型...     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

基于准循环神经网络的语音增强方法

在基于深度学习的语音增强模型中,长短时记忆网络能较好地解决序列语音增强问题,但该模型在处理大规模含噪语音数据时存在训练速度缓慢的问题.为此,提出一种基于准循环神经网络的语音增强方法.利用门函数和记忆单元确保含噪语音序列上下文的相关性,门函数的计算不再依赖上一时刻的输出,且该模型在含噪语音序列的输入和门函数的计算中都引入矩阵的卷积运算,使模型可以同时处理多个时刻的语音序列信息,从而增强模型并行计算的能力.实验结果表明,与长短时记忆网络相比,该方法能在保证语音增强性能的前提下,有效提高网络模型的训练速度.     

基于交互式特征融合的嵌套命名实体识别

现有命名实体识别模型在字嵌入过程中多采用字符向量、字向量等不同单词表示向量的拼接或累加方式提取信息,未考虑不同单词表示特征之间的相互依赖关系,导致单词内部特征信息获取不足。提出一种基于交互式特征融合的嵌套命名实体识别模型,通过交互的方式构建不同特征之间的通信桥梁,以捕获多特征之间的依赖关系。采用交互机制得到包含不同单词表示信息的字嵌入向量,基于双向长短时记忆网络提取单词的表示特征,并对不同单词的表示特征进行交互,捕获特征之间的相互依赖关系。为进一步提取序列特征的上下文信息,采用基于特征交互的多头注意力机制捕获句子上下文的依赖关系。在此基础上,采用二元序列标记法过滤非实体区域,得到粗粒度候选区间,并对其进行细粒度划分以判断实体类别。实验结果表明,该模型的召回率和F1值为72.4%和71.2%,相比现有的嵌套命名实体识别模型,F1值平均提高了1.72%。     

基于变分自编码器的谣言立场分类算法

针对当前谣言检测任务中社交媒体推特平台的推文数据分布复杂且不均衡的特点,提出基于变分自编码器（VAE）的谣言立场分类算法VAE-LSTM。对数据进行预处理后,利用word2vec模型提取推文词向量并输入VAE中进行训练,得到符合简单概率分布的深度特征序列再从中采样获取有效特征,以避免数据量较大的推文类别影响特征向量。在此基础上,使用长短时记忆（LSTM）网络处理向量序列数据进而实现分类。理论分析和实验结果表明,VAE-LSTM算法无须手动提取或添加特征,训练过程简单高效,同时能缓解类间不平衡问题,其应用于实际场景准确率和F1得分分别为0.800和0.494,与时序注意力机制算法、Turing算法、霍克斯过程算法等相比分类性能更好,且较SVM等早期机器学习方法节省了大量数据预处理时间。     

基于融合式神经网络的微生物生长环境关系抽取

为了构建完整的微生物生长环境关系数据库,提出基于卷积神经网络-长短时记忆(CNN-LSTM)的关系抽取系统.结合卷积神经网络(CNN)和长短时记忆(LSTM),实现对隐含特征的深度学习,提取分布式词向量特征和实体位置特征作为模型的特征输入.对比实验验证加入特征后CNN-LSTM模型的优势,并将CNN模型的特征输出作为LSTM模型的特征输入.在Bio-NLP 2016共享任务发布的BB-event语料集上得到目前最好的结果.