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空气污染是影响公共卫生的重要因素,空气质量预测是空气污染预警的关键,是近年来环境学、统计学、计算机科学等领域中的热点研究课题.本文综述了空气质量预测方法的研究现状与进展,尤其对近年来新发展起来的深度学习方法在空气质量预测方面的应用进行了系统分析与总结.首先,介绍了空气质量预测方法的演变历程和空气污染数据集.然后,阐述了传统空气质量预测方法.随后,从时间信息、时空信息、注意力机制等角度出发,重点分析和比较了现有面向深度学习的空气质量预测方法的进展.最后,对空气质量预测方法的未来发展趋势进行了总结与展望. 相似文献
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抑郁症是一种精神疾病,严重时会导致自杀行为的发生。当前抑郁症患者人数正变得越来越多,越来越普遍化、年轻化。采用机器学习方法开展面向音频、视频等模态信息的多模态抑郁症识别研究已成为一个计算机科学、心理学、医学等多学科交叉的热点课题。近年来,新发展起来的深度学习技术也逐渐被应用于面向音频、视频等模态信息的多模态抑郁症识别中的深度特征提取任务。为了系统总结和归纳近年来深度学习技术在多模态抑郁症识别领域的研究进展,首先介绍了抑郁症的临床表现及心理学诊断方法,随后简要总结了现有的抑郁症数据集,并阐述了代表性深度学习技术的基本原理及进展情况;然后,系统分析和总结了面向音频、视频的多模态抑郁症识别涉及到的关键技术,包括手工特征提取和深度特征提取,以及多模态信息融合策略;最后,指出了该领域存在的机遇与挑战,并对下一步的研究方向进行了总结与展望。 相似文献
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基于一种改进的监督流形学习算法的语音情感识别 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效提高语音情感识别的性能,需要对嵌入在高维声学特征空间的非线性流形上的语音特征数据作非线性降维处理。监督局部线性嵌入(SLLE)是一种典型的用于非线性降维的监督流形学习算法。该文针对SLLE存在的缺陷,提出一种能够增强低维嵌入数据的判别力,具备最优泛化能力的改进SLLE算法。利用该算法对包含韵律和音质特征的48维语音情感特征数据进行非线性降维,提取低维嵌入判别特征用于生气、高兴、悲伤和中性4类情感的识别。在自然情感语音数据库的实验结果表明,该算法仅利用较少的9维嵌入特征就取得了90.78%的最高正确识别率,比SLLE提高了15.65%。可见,该算法用于语音情感特征数据的非线性降维,可以较好地改善语音情感识别结果。 相似文献
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目的 相比于静态人脸表情图像识别,视频序列中的各帧人脸表情强度差异较大,并且含有中性表情的帧数较多,然而现有模型无法为视频序列中每帧图像分配合适的权重。为了充分利用视频序列中的时空维度信息和不同帧图像对视频表情识别的作用力差异特点,本文提出一种基于Transformer的视频序列表情识别方法。方法首先,将一个视频序列分成含有固定帧数的短视频片段,并采用深度残差网络对视频片段中的每帧图像学习出高层次的人脸表情特征,从而生成一个固定维度的视频片段空间特征。然后,通过设计合适的长短时记忆网络(long short-term memory network,LSTM)和Transformer模型分别从该视频片段空间特征序列中进一步学习出高层次的时间维度特征和注意力特征,并进行级联输入到全连接层,从而输出该视频片段的表情分类分数值。最后,将一个视频所有片段的表情分类分数值进行最大池化,实现该视频的最终表情分类任务。结果 在公开的BAUM-1s(Bahcesehir University multimodal)和RML(Ryerson Multimedia Lab)视频情感数据集上的试验结果表明,该... 相似文献
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针对数字图像中对象检测问题,提出一种基于感知 哈希和搜索策略的通用 对象检测算法,提取图像中有可能包含对象的子区域并以矩形的形式输出。算法首先对输 入图像进行分割,并计算该图像的显著度信息;其次根据图像每个子区域显著度信息,自适 应 地确定搜索策略的起始子区域;最终利用选择性搜索策略,实现图像中通用对象检测。利用 选择性搜索策略检测通用对象时,引入感知哈希算法实现相邻子区域的相似度计算, 在保证准确度的基础上简化算法复杂度。实验结果显示,本文算法具有良好的图像对象检测 准确度。 相似文献
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为了提高人脸表情的正确识别率,提出了一种组合模糊支持向量机(FSVM)和K-近邻(KNN)的人脸表情识别的新方法.该方法通过主成分分析(PCA)提取人脸表情特征,对于待分类的不同区域,根据区分程度自适应划分为不同区域类型;并结合FSVM和KNN算法的特点,对不同区域类型切换分类算法.实验表明,此方法既能保证分类的精确度,又能简化计算复杂度. 相似文献
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时空预测任务在污染治理、交通、能源、气象等领域应用广泛. PM2.5浓度预测作为典型的时空预测任务, 需要对空气质量数据中的时空依赖关系进行分析和利用. 现有时空图神经网络(ST-GNNs)研究所使用的邻接矩阵使用启发式规则预定义, 无法准确表示站点之间的真实关系. 本文提出了一种自适应分层图卷积神经网络(AHGCNN)用于PM2.5预测. 首先, 引入了一种分层映射图卷积架构, 在不同层级上使用不同的自学习邻接矩阵, 以有效挖掘不同站点之间独特的时空依赖. 其次, 以基于注意力的聚合机制连接上下层邻接矩阵, 加速收敛过程. 最后, 将隐藏的空间状态与门控循环单元相结合, 形成一个统一的预测架构, 同时捕捉多层次的空间依赖关系和时间依赖关系, 提供最终的预测结果. 实验中, 我们与7种主流预测模型进行对比, 结果表明该模型可以有效获取空气监测站点之间的时空依赖, 提高预测精确度. 相似文献
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