基于多分类器投票组合的语音情感识别

为了提高语音情感的正确识别率,提出一种基于多分类器投票组合的语音情感识别新方法.在提取情感语音的韵律特征和音质特征基础上,利用投票方法将支持向量机、K近邻法和人工神经网络三种分类器构成组合分类器,实现对汉语生气、高兴、悲伤和惊奇4种主要情感类型的识别.实验结果表明,与使用单一分类器相比,组合分类器对语音情感的识别取得了87.4%的平均正确识别率,识别效果优于单一分类器.     

面向深度学习的非侵入式负荷监测研究进展

非侵入式负荷监测, 是智能用电和节能技术的重要部分, 备受研究者关注. 由于近年来新发展起来的深度学习方法在各种任务所表现出来的优越性能, 目前已有一些代表性深度学习方法被成功用于非侵入式负荷监测中的负荷分解任务. 为了系统地总结深度学习方法在非侵入式负荷监测领域中的研究现状与进展, 拟对近年来面向深度学习的非侵入式负荷监测研究文献进行分析与归纳. 首先对非侵入式负荷监测的框架进行简要概述; 随后介绍了非侵入式负荷监测的特征提取方法和公开数据集, 并重点分析和归纳了非侵入式负荷监测中面向深度学习的负荷分解方法; 最后对该领域存在的一些挑战及机遇进行了展望, 并指出了其未来的研究方向.     

一种局部敏感的核稀疏表示分类算法

为了克服核稀疏表示分类(KSRC)算法无法获取数据的局部性信息从而导致获取的稀疏表示系数判别性受到限制的不足,提出一种局部敏感的KSRC(LS-KSRC)算法用于人脸识别。通过在核特征空间中同时集成稀疏性和数据局部性信息,从而获取具有良好判别性的用于分类的稀疏表示系数。在标准的ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库的试验结果表明,本文方法的分类性能优于传统的(KSRC)算法、稀疏表示分类(SRC)算法、局部线性约束编码(LLC)、支持向量机(SVM)、最近邻法(NN)以及最近邻子空间法(NS),用于人脸识别能够取得优越的分类性能。     

多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别

由于视频中的手工特征和主观情感之间的直接相关性很小,识别视频序列中的面部表情是一项很有挑战性的任务,为了克服这个缺陷,有效提高视频中的人脸表情识别性能。本方法采用两个深度卷积神经网络,即空间卷积神经网络和时间卷积神经网络,用于视频中的时空表情特征学习。其中,空间卷积神经网络用于提取视频中每一帧静态的表情图像的空间信息特征,而时间卷积神经网络用于从视频中多帧表情图像的光流信息中提取动态信息特征。然后,将这两个深度卷积神经网络学习到的时空特征进行基于深度信念网络(DBN)的特征层融合,输入到支持向量机实现视频中的人脸表情分类任务。在公共的RML和BAUM-1s视频情感数据集的测试结果表明,该方法分别取得了71.06%和52.18%的正确识别率,明显优于现有文献报导的结果。多模深度卷积神经网络的人脸表情识别方法能提高视频中人脸表情的识别性能。     

基于多尺度信息处理和Gabor初始化的图像显著性对象检测

基于全卷积网络的图像显著性检测获得了广泛的关 注,并取得了令人瞩目的检测性能 。然而,该类型神经网络依然存在许多问题,如高复杂网络导致难以训练、显著性对象边缘 结果不准确等。针对这些问题,本文提出基于Gabor初始化的卷积神经网络。该网络主要特 点包括:1) 利用Gabor特征初始化卷积神经网络,提高神经网络训练效率; 2) 构建多尺 度 桥接模块,有效衔接编码和解码阶段,进而提高显著性检测结果; 3) 提出加权交叉熵损失 函数,提高训练效果。实验结果表明,本文提出的神经网络在三个不同的数据集上均显示出 优异的显著性对象检测性能。     

结合区域和边界信息的图像显著度检测

目的 图像显著度检测是许多图像应用的核心问题,为了能够在复杂背景下准确提取图像中前景对象的位置和尺度信息,提出一种结合区域和边界信息的图像显著度检测方法。方法 对于图像区域信息,提出一种基于图像等照度线的方法检测显著区域信息。该方法针对不同的特征(颜色、亮度和方向)提出统一的计算方法,使得不同特征下获得的显著信息具有一致的度量标准,从而方便后续多特征显著度图的融合。对于图像边界信息,采用一种结合多尺度Beltrami过滤器的全局方法检测显著边界信息。多尺度Beltrami过滤器可以显著增强图像中的边界信息。利用全局显著度检测方法对经过过滤器处理过的图像可以准确地获取图像中最为显著的边界信息。最后,由于区域和边界分别代表图像中的不同类型信息,可以直接采用线性融合方式构建最终的图像显著度图。结果 与其他9种流行图像显著度检测算法相比,本文算法无论在简单还是复杂背景下均能够较为准确地检测出图像中的显著度信息(Precision、Recall、F测试中获得的平均值为0.5905,0.6554,0.7470的最高测试结果)。结论 提出一种结合区域和边界信息的图像显著度检测算法,通过区域和边界信息相结合的方式实现图像中显著对象的准确检测。实验结果表明本文算法具有良好的适用性和鲁棒性,为图像中复杂背景下对象检测打下坚实基础。     

支持向量机应用于语音情感识别的研究

为了有效识别包含在语音信号中情感信息的类型,提出一种将支持向量机应用于语音情感识别的新方法。利用支持向量机把提取的韵律情感特征数据映射到高维空间,从而构建最优分类超平面实现对汉语普通话中生气、高兴、悲伤、惊奇4种主要情感类型的识别。计算机仿真实验结果表明,与已有的多种语音情感识别方法相比,支持向量机对情感识别取得的识别效果优于其他方法。     

面向听视觉信息的多模态人格识别研究进展

人格识别分析是人格计算研究中一个重要的研究内容,在人类行为分析、人工智能、人机交互、个性化推荐等方面具有重要的应用价值,是近年来心理学、认知学、计算机科学等领域中的一个多学科交叉的热点研究课题。本文介绍了与人格识别相关的各种人格类型表示理论和人格识别数据库,阐述了面向听视觉信息的各种听视觉人格特征提取技术,如手工特征和深度特征,并在此基础上对面向听视觉信息人格识别的多模态融合方法做了详细的分类和归纳,最后概括了面向听视觉信息的多模态人格识别发展趋势,并进行了展望。     

基于GPRS的无线抄表系统

利用GPRS技术,通过加装无线抄表终端,设计实现了一个基于GPRS的无线抄表系统,详细阐述了该系统的软硬件设计。该系统成本低廉,性能稳定可靠。     

煤烧辊道窑产品变形原因分析

煤烧辊道窑制品烧成中存在辊上、下温差问题，致使产品变形。本文从工艺控制、窑炉结构、釉料配方及坯体吸水控制等方面，分析了产品易变形的原因，并提出了对策措施。