基于D-S证据的多语段融合语音情感识别

为获得更丰富的情感信息、有效识别长语音的情感状态,提出基于D-S证据理论的多粒度语段融合语音情感识别方法。采用2种分段方法对语音样本分段,用SVM对语段进行识别,再利用D-S证据理论对各语音段识别结果进行决策融合,得到2种分段方法下语音的情感识别结果,将这2个识别结果进一步融合得到最终结果。实验结果表明,该方法具有较好的整体识别性能,能有效提高语音情感的识别率。     

基于深度学习的人体行为识别算法综述

人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于语音识别、图形识别等各个领域.深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、独立子空间分析(Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)以及递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和总结.     

基于轻量级深度神经网络的环境声音识别

针对传统卷积神经网络（CNN）模型存在大量冗余参数的问题，提出了两个基于SqueezeNet核心结构Fire模块的轻量级网络模型Fnet1和Fnet2。之后结合移动端分布式数据采集和处理的特点，在Fnet2模型基础上，依据Dempster-Shafer（D-S）证据理论将Fnet2与深度神经网络（DNN）融合，提出新的网络模型FnetDNN。首先，建立一个具有四层卷积层的神经网络Cent作为基准，以梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征输入来对比分析Fnet1、Fnet2和Cent的网络结构特点、计算量、卷积核参数数量及识别准确率，结论是Fnet1仅使用Cnet参数数量的10.3%就可达到86.7%的分类准确率；然后，将MFCC与全局特征向量输入到FnetDNN模型中，使得该模型的识别准确率提高到了94.4%。实验结果表明，Fnet网络模型不仅可以压缩冗余参数，还可以与其他网络相融合，具备模型扩展能力。     

融合深度及边界信息的图像目标识别

为精确定位候选目标,提高目标识别效果,提出一种融合图像边界信息和深度信息的目标识别方法,该方法可以产生数量更少、定位更准确的图像候选目标。然后提取深度学习特征,通过支持向量机分类模型,实现目标识别。在两个常用数据集上进行对比实验显示,与Baseline和选择性搜索等方法相比,该方法显著地提高了目标识别的性能。     

多传感器信息融合在滚动轴承故障诊断中的应用

针对单一传感器在滚动轴承故障诊断中存在故障识别率不高,敏感特征不易提取,诊断系统可靠性差等问题,提出了采用多传感器特征层、决策层信息融合的故障诊断方法.对振动信号采用经验模式分解(EMD)、小波包和局部均值分解(LMD)方法进行处理并提取特征向量,构建支持向量机分类器.经过特征层交叉诊断,得到初步诊断结果,在决策层采用D-S证据理论进行决策融合.试验表明:该方法可以提高滚动轴承故障识别率.     

基于轻量级深度神经网络的环境声音识别

针对传统卷积神经网络（CNN）模型存在大量冗余参数的问题,提出了两个基于SqueezeNet核心结构Fire模块的轻量级网络模型Fnet1和Fnet2。之后结合移动端分布式数据采集和处理的特点,在Fnet2模型基础上,依据Dempster-Shafer（D-S）证据理论将Fnet2与深度神经网络（DNN）融合,提出新的网络模型FnetDNN。首先,建立一个具有四层卷积层的神经网络Cent作为基准,以梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征输入来对比分析Fnet1、Fnet2和Cent的网络结构特点、计算量、卷积核参数数量及识别准确率,结论是Fnet1仅使用Cnet参数数量的10.3%就可达到86.7%的分类准确率;然后,将MFCC与全局特征向量输入到FnetDNN模型中,使得该模型的识别准确率提高到了94.4%。实验结果表明,Fnet网络模型不仅可以压缩冗余参数,还可以与其他网络相融合,具备模型扩展能力。     

基于深度学习和证据理论的表情识别模型

表情识别是在人脸检测基础之上的更进一步研究,是计算机视觉领域的一个重要研究方向.将研究的目标定位于基于微视频的表情自动识别,研究在大数据环境下,如何使用深度学习技术来辅助和促进表情识别技术的发展.针对表情智能识别过程中存在的一些关键性技术难题,设计了一个全自动表情识别模型.该模型结合深度自编码网络和自注意力机制,构建了...     

基于深度学习的鱼类分类算法研究

回顾近年来国内外对鱼类分类的研究进展,指出传统方法存在的缺陷。深度学习是目前图像分类的主流方法。研究基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的鱼类分类模型,并以该模型为基础,进一步提出利用迁移学习,以预训练网络的特征结合SVM算法(Pre CNN+SVM)的混合分类模型。实验以Fish4-Knowledge(F4 K)作为数据集,使用Tensor Flow训练网络模型。实验结果表明,利用Pre CNN+SVM算法,取得了98.6%的准确率,较传统方法有显著提高。对于小规模数据集,有效解决了需要人工提取特征的不可迁移性。     

基于深度学习的无人机声音识别算法

深度学习在图像识别和声音处理方面已经展现了它优越的性能和广阔的发展前景,对于在禁飞区设立的无人机侦测系统,使用深度学习的方法判断无人机的声音信号具有一定的意义.为了获得更优的侦测效果,首先列举了目前具有代表性的特征提取和分类方法,并分析其优缺点;然后提出了一种扩大可用样本数量的数据处理方式,同时在实验中使用不同组合的深...     

基于Dezert-Smarandache理论的递归目标识别融合方法

多源信息融合的一个主要应用方向是目标识别, Dezert-Smarandache理论(DSmT)是一种有用的不确定推理方法, 能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题. 在经典DSmT的融合过程基础上提出3种递归时空信息融合的方法: 集中式、分布式无反馈和分布式有反馈的融合方法. 当系统引入完整性约束条件时, 需要采用证据的冲突系数来确定组合顺序, 这在一定程度上克服了混合DSm组合规则不满足结合律的缺陷. 最后用数值算例说明了本文所提出方法的有效性.     

基于深度学习的人脸识别算法研究

考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度,对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进,同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作,并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明,改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%,高于原始网络结构的99.05%;在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%,高于原始网络结构的97.10%;在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%,低于原始网络结构的12.28%。可以看出,与原始网络结构相比,改进网络结构提升了人脸识别的准确率且降低了误识别率。     

基于对比散度受限玻尔兹曼机深度学习的产品评论情感分析

针对目前大部分情感分析技术需要人工标注建立情感词典提取情感特征的问题,提出一种基于对比散度-受限玻尔兹曼机(CD-RBM)深度学习的产品评论情感分析方法。该方法在对产品评论时进行数据预处理并利用词袋模型产生产品评论的向量表示,然后通过CD-RBM提取产品评论的情感特征,最后结合支持向量机(SVM)将提取出来的情感特征进行文本情感分类。CD-RBM无需人工标注情感词典,即可获得情感特征,且可以提高特征的情感语义关联性;同时,SVM可以保证产品评论情感分类的准确度。通过实验确定了RBM最优训练周期为10,在此训练周期下对RBM、SVM、PCA+SVM,以及RBM+SVM方法进行了比较。实验结果表明,RBM特征提取和SVM分类结合方法能够获得最好的准确率和F值,并获得较好的召回率。     

基于深度学习的人体动作识别方法

针对人体动作深度视频的四维信息映射到二维空间后,动作分类容易发生混淆的问题,提出一种基于深度学习的人体动作识别方法。首先构建空间结构动态深度图,将深度视频的四维信息映射到二维空间,进行信息降维处理;然后提出基于联合代价函数的深度卷积神经网络,结合交叉熵损失函数与中心损失函数作为联合代价函数,指导卷积层学习到更具分辨力的深度特征,以进行更精确的分类。在MSRDailyActivity3D和SYSU 3D HOI两个数据集的实验结果表明,与现有方法相比,该方法识别率得到了较明显的提升,验证了其有效性和鲁棒性。该方法较好地解决了动作分类容易发生混淆的问题。     

Dempster-Shafer证据融合金字塔韦伯局部特征的表情识别

目的 针对韦伯局部特征(WLD)在局部细节表征上的局限性,提出一种基于金字塔韦伯局部特征(PWLD)的人脸表情识别方法。方法 首先对人脸图像进行预处理,分割出表情显著区域;然后根据显著区域大小进行分层并加以分块,对每一层的不同块提取PWLD特征,将测试集与训练集的PWLD直方图的卡方距离归一化作为独立证据来构造基本概率分配(BPA);最后利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论联合规则得到融合后的BPA,进而得出识别结果。结果 在JAFFE库与Cohn-Kanade库上进行交叉验证,平均识别率分别为95.81%和97.47%。结论 PWLD特征在局部细节表征上比WLD特征更具有优势。与目前典型的方法进行对比实验,验证该方法的有效性和容错性,同时证明该方法在噪声和光照条件下具有一定的鲁棒性。     

基于深度卷积神经网络的物体识别算法

针对传统物体识别算法中人工设计出来的特征易受物体形态多样性、光照和背景的影响,提出了一种基于深度卷神经网络的物体识别算法。该算法基于NYU Depth V2场景数据库,首先将单通道深度信息转换为三通道;再用训练集中的彩色图片和转换后的三通道深度图片分别微调两个深度卷积神经网络模型;然后用训练好的模型对重采样训练集中的彩色和深度图片提取模型第一个全连接层的特征,并将两种模态的特征串联起来,训练线性支持向量机（LinSVM）;最后将所提算法应用到场景理解任务中的超像素特征提取。所提方法在测试集上的物体分类准确度可达到91.4%,比SAE-RNN方法提高4.1个百分点。实验结果表明所提方法可提取彩色和深度图片高层特征,有效提高物体分类准确度。     

基于深度迁移学习的烟雾识别方法

针对传统的基于传感器和图像特征的烟雾识别方法易被外部环境干扰且识别场景单一,从而造成烟雾识别精度较低,而基于深度学习的识别方法对数据量要求较高,对于烟雾数据缺失或数据来源受限的情况模型识别能力较弱的问题,提出一种基于深度迁移学习的烟雾识别方法。将ImageNet数据集作为源数据,利用VGG-16模型进行基于同构数据下的特征迁移。首先,将所有的图像数据进行预处理,对每张图像作随机变换（随机旋转、剪切、翻转等）;其次,引入VGG-16网络,将其卷积层特征进行迁移,并连接预先使用烟雾数据在VGG-16网络中训练过的全连接层;进而构建出基于迁移学习的深度网络,从而训练得到烟雾识别模型。利用公开数据集以及真实场景烟雾图像进行实验验证,实验结果表明,和现有主流烟雾图像识别方法相比,所提方法有较高的烟雾识别率,实验精度达96%以上。