基于多任务学习的人脸属性识别方法

针对传统深度卷积神经网络模型复杂、识别速度慢的问题,提出一种基于多任务学习的人脸属性识别方法。通过轻量化残差模块构建基础网络,根据属性类之间的关联关系设计共享分支网络,以大幅减少网络参数和计算开销。以多任务学习的方式联合优化各分支网络与基础网络的参数,利用关联属性间的共同特征实现人脸属性识别。采用带权重的交叉熵作为损失函数监督训练网络模型,改善正负样本数不均衡问题。在公开数据集CelebA上的实验结果表明,该方法的识别错误率低至8.45%,空间开销仅2.7 MB,在CPU上每幅图预测时间低至15ms,方便部署在资源有限的移动或便携式设备上,具有实际应用价值。     

基于深度学习的人脸属性识别方法综述

人脸属性识别是计算机视觉和模式识别领域的热门研究课题之一,对人脸图像的分析和理解具有重要的研究意义,同时在图像检索、人脸识别、微表情识别和推荐系统等诸多领域具有广泛的实际应用价值.随着深度学习的快速发展,目前国内外学者已提出许多基于深度学习的人脸属性识别(deep learning based facial attribute recognition, DFAR)方法.首先,阐述人脸属性识别方法的总体流程.接着,按照不同的模型构建方式,分别对基于部分的与基于整体的DFAR方法进行详细地概述与讨论.具体地,对基于部分的DFAR方法按是否采用规则区域定位进行分类,而对基于整体的DFAR方法则分别从基于单任务学习、基于多任务学习的角度进行区分,并对基于多任务学习的DFAR方法根据是否采用属性分组来进一步细分.然后介绍了常用的人脸属性识别数据集与评价指标,并对比与分析了新近提出的DFAR方法的性能.最后对DFAR方法的未来研究趋势进行展望.     

基于多网络学习的人脸属性分类

为解决传统人脸属性分类训练效率低、模型参数量巨大等问题,本文提出了一种多网络学习框架.该框架包含两个子网络:人脸区域定位网络和属性分类网络,从而实现动态选择不同的人脸区域进行人脸属性预测.此外,本文提出了基于提示的模型压缩技术,在不明显降低准确率的前提下大大压缩网络参数.最后,通过仿真在CelebA人脸属性分类数据集上...     

基于多任务卷积神经网络的车辆多属性识别

细粒度车辆识别极具挑战性,尤其在两辆车的外型差异及其细微的时候。通过车辆的附加属性能够提高车辆识别效果,但一般的神经网络模型忽略了附加属性间的联系,提出一种基于改进的triplet loss作为损失函数的车辆多属性学习的卷积神经网络,用于实现细粒度车辆多属性识别。具体而言,通过对传统神经网络结构的改变,将车辆识别问题转化为多属性学习问题。对三元组损失函数进行改进用于训练网络以实现细粒度车辆识别。同时,创建了一个车辆多属性数据集并完成训练工作,结果显示了该方法的潜力。     

人脸属性识别系统的设计与实现

目前,精确地进行人脸识别在现实场景中得到了大量的应用,如监控、门禁等,而只针对人脸属性进行的识别在娱乐、安防和社交媒体领域同样有着广泛的应用。因此,基于深度卷积神经网络MTCNN进行人脸检测,基于Resnet50网络进行人脸属性的识别,同时使用Python语言设计开发实现人脸属性识别应用界面的系统。通过数据实验,该系统使用基于深度卷积神经网络的人脸属性识别模型在性别、年龄以及种族属性的识别上准确率分别达到了97.32%、71.64%及92.13%,同时人脸属性识别应用系统能够稳定地运行,具有一定的应用价值。     

基于深度模型的属性学习在人脸验证中的应用研究

人脸属性,如性别,年龄等对于特征人脸的构成具有唯一性。针对传统人脸验证方法的研究,提出了一种基于深度模型的属性预测方法。该方法是基于深度卷积神经网络模型提取的人脸特征表示,通过标记属性信息的数据训练分类器进行属性预测,并将其用于人脸验证环节以提高验证准确率。该方法提供了一种从深度模型提取的人脸特征表示中分析人脸属性的思路,实验证明,该方法在实际应用中能够有效提高人脸验证的准确率。     

基于多级子网络和排序性Dropout机制的人脸属性识别

如何提高自然环境下或非受限环境下人脸属性识别的准确率是应用人脸属性的一个重要问题。在日常生活中,人脸姿势和光照等不可控制的因素对识别人脸属性产生了较大影响,如何在上述因素影响下提高识别的精度是我们研究人脸属性识别的关键问题。目前卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）在图像分类中已经取得显著性成果,本文通过采用多级子网络和排序性Dropout机制算法重新构建一个网络结构,该结构对处理人脸姿势变化等具有较强的鲁棒性,在CelebA数据集和LFWA数据集中取得较好的效果,且大大降低了网络体积。     

基于性别和年龄因子分析的鲁棒性人脸表情识别

针对非可控环境下人脸表情识别面临的诸如种族、性别和年龄等因子变化问题, 提出一种基于深度条件随机森林的鲁棒性人脸表情识别方法.与传统的单任务人脸表情识别方法不同, 设计了一种以人脸表情识别为主, 人脸性别和年龄属性识别为辅的多任务识别模型.在研究中发现, 人脸性别和年龄等属性对人脸表情识别有一定的影响, 为了捕获它们之间的关系, 提出一种基于人脸性别和年龄双属性的深度条件随机森林人脸表情识别方法.在特征提取阶段, 采用多示例注意力机制进行人脸特征提取以便去除诸如光照、遮挡和低分辨率等变化问题; 在人脸表情识别阶段, 根据人脸性别和年龄双属性因子, 采用多条件随机森林方法进行人脸表情识别.在公开的CK+, ExpW, RAF-DB, AffectNet人脸表情数据库上进行了大量实验：在经典的CK+人脸库上达到99%识别率, 在具有挑战性的自然场景库(ExpW, RAF-DB, AffectNet组合库)上达到70.52%的识别率.实验结果表明：与其他方法相比具有先进性, 对自然场景中的遮挡、噪声和分辨率变化具有一定的鲁棒性.     

基于区域神经网络的TFT-LCD电路缺陷检测方法

对薄膜晶体管液晶显示器（TFT-LCD）边框电路中细微、复杂的缺陷进行检测,一直是自动光学检测（AOI）的一个难点。本文提出基于改进的快速区域神经网络（FasterR-CNN）算法对TFT-LCD边框电路的缺陷进行检测。首先在共享卷积层进行特征提取,然后通过多层的区域提议网络结构生成精确候选区域,根据候选区域的特征和目标分类实现对缺陷的识别和定位。同时设计多种有效的网络结构并详细分析网络层深度及卷积核大小对检测效果的影响,最后进行不同算法的比较。在实际构建的数据集上实验,结果表明本文方法具有良好的检测效果,对6种类别的液晶屏边框电路缺陷识别定位达到平均每张0.12s的检测速度和94.6%的准确率。     

Understand Students Feedback Using Bi-Integrated CRF Model Based Target Extraction

Educational institutions showing interest to find the opinion of the students about their course and the instructors to enhance the teaching-learning process. For this, most research uses sentiment analysis to track students’ behavior. Traditional sentence-level sentiment analysis focuses on the whole sentence sentiment. Previous studies show that the sentiments alone are not enough to observe the feeling of the students because different words express different sentiments in a sentence. There is a need to extract the targets in a given sentence which helps to find the sentiment towards those targets. Target extraction is the subtask of targeted sentiment analysis. In this paper, we proposed the innovative model to find the targets of the given sentence using Bi-Integrated Conditional Random Fields (CRF). A Parallel fusion neural network model is designed to perform this task. We evaluate the model using the Michigan dataset and we build a dataset for target extraction from student reviews. The experimental results show that our proposed fusion model achieves better results compared to baseline models.     

基于卷积神经网络的敏感文件检测方法

近几年,电力行业信息化建设取得了巨大成就。企业办公文件、项目方案、项目合同等涉及行业秘密的文件越来越多地在互联网中传输,导致企业级敏感文件泄露。传统敏感文件识别方法基于敏感词库进行特征检测,检测速度快,但是存在较高的漏报率和误报率。本文提出一种基于深度学习的敏感文件检测方法,引入词向量及卷积神经网络算法,实现敏感文件精准分类。本文提出的识别企业级敏感文件的检测方法优点是不再依赖于特征关键字,降低了漏报率和误报率。     

复杂场景下基于YOLOv5的口罩佩戴实时检测算法研究

在新型冠状病毒疫情防控常态化要求下,目前的口罩佩戴检测装置受复杂场景下人员数量多、相互间易遮挡以及待检目标尺度小的影响,易出现误检漏检等情况;为解决以上问题,提出一种基于YOLOv5的口罩佩戴检测算法以实现复杂场景下的实时检测;首先对数据集做Mosaic数据增强等处理;再经过Focus处理为后续的特征提取保留更完整的图片下采样信息,然后利用SPP融合多尺度信息实现特征增强,在Neck部分保留空间信息;最后考虑目标框与检测框之间的重叠面积、中心点距离和长宽比选用CIoU损失函数以提高定位精度,并且在训练过程中对学习率采用动态调整策略;实验结果表明,改进后算法的平均精度均值可达到99.6％.     

联合语义分割与边缘重建的深度学习图像修复

目的 传统图像修复方法缺乏对图像高级语义的理解,只能应对结构纹理简单的小面积受损。现有的端到端深度学习图像修复方法在大量训练图像的支持下克服了上述局限性,但由于这些方法试图在约束不足的情况下恢复整个目标,修复的图像往往存在边界模糊和结构扭曲问题。对此,本文提出一种语义分割结构与边缘结构联合指导的深度学习图像修复方法。方法 该方法将图像修复任务分解为语义分割重建、边缘重建和内容补全3个阶段。首先重建缺失区域的语义分割结构,然后利用重建的语义分割结构指导缺失区域边缘结构的重建,最后利用重建的语义分割结构与边缘结构联合指导图像缺失区域内容的补全。结果 在CelebAMask-HQ(celebfaces attributes mask high quality)人脸数据集和Cityscapes城市景观数据集上,将本文方法与其他先进的图像修复方法进行对比实验。在掩膜比例为50%■60%的情况下,与性能第2的方法相比,本文方法在Celebamask-HQ数据集上的平均绝对误差降低了4.5%,峰值信噪比提高了1.6%,结构相似性提高了1.7%;在Cityscapes数据集上平均绝对误差降低了4.2%...     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

正~~