基于视觉感知机制的织物疵点轮廓检测

针对传统人工织物疵点检测存在的误检及低效等问题,提出了一种基于视觉感知机制的自适应织物疵点轮廓检测方法.首先,模拟视觉系统中视网膜感受野对视觉信息的处理机制对织物疵点图像进行滤波及疵点增强;其次,依据初级视皮层(V1)区对视觉信息响应的方向选择性机制构建织物疵点图像边缘检测模型,实现对织物疵点图像的边缘检测.最后,采用自适应阈值选择的方法对检测到的边缘进行二次处理,获得织物图像疵点的轮廓.为验证本文方法的有效性和准确性,对4类织物疵点图像进行测试,并定性和定量两方面进行比较分析,结果表明文中提出的方法能够较好地检测出织物疵点轮廓信息,不仅可以得到质量较高的织物疵点轮廓图像,而且在整个检测过程中能够自适应的选择参数,避免受人的主观因素影响,具有实际的应用价值.     

基于信道状态特征的手势动作识别技术研究

手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。     

DEAR-MULSEMEDIA: Dataset for emotion analysis and recognition in response to multiple sensorial media

Traditionally, emotion recognition is performed in response to stimuli that engage either one (vision: image or hearing: audio) or two (vision and hearing: video) human senses. An immersive environment can be generated by engaging more than two human senses while interacting with multimedia content and is known as MULtiple SEnsorial media (mulsemedia). This study aims to create a new dataset of multimodal physiological signals to recognize emotions in response to such content. To this end, four multimedia clips are selected and synchronized with fan, heater, olfaction dispenser, and haptic vest to augment cold air, hot air, olfaction, and haptic effects respectively. Furthermore, physiological responses including electroencephalography (EEG), galvanic skin response (GSR), and photoplethysmography (PPG) are observed to analyze human emotional responses while experiencing mulsemedia content. A t-test applied using arousal and valence scores show that engaging more than two human senses evokes significantly different emotions. Statistical tests on EEG, GSR, and PPG responses also show a significant difference between multimedia and mulsemedia content. Classification accuracy of 85.18% and 76.54% is achieved for valence and arousal, respectively, using K-nearest neighbor classifier and feature-level fusion strategy.     

TP-FER：基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法

针对人脸五官在表达不同情绪时所起的作用不同,利用单一的卷积神经网络对人脸面部特征进行特征提取和表情识别可能会导致提取表情关键特征信息时聚焦性不够,而仅对眼部或者嘴部等重点部位进行特征提取,又有可能造成特征提取不够充分的问题,提出了一种基于优化卷积神经网络的三通道人脸表情识别方法TP-FER(tri-path networks for facial expression recognition).该方法基于构建的卷积神经网络训练,采用三个输入渠道,分别聚焦面部、眼部和嘴部区域进行特征提取和表情判别,最后采用基于决策层的融合技术将三个渠道的识别结果进行相对多数投票决策,获取整体最优识别率.将此方法应用于JCK+数据集和自建数据集上进行了实验判别分析,结果表明该方法在两个数据集上均提高了整体表情识别率.该方法既考虑了脸部整体特征的提取,又兼顾了某些表情主要聚焦在眼部、嘴部表达的特性,相互辅助,整体提高了表情的识别率;该方法也能对神经心理学研究提供数据支持.     

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。     

动作识别中基于深度神经网络和GA合并算法的分类决策方法

针对人体动作识别中传统方法在分类决策方面存在问题和缺陷,提出了一种新颖的基于深度神经网络(DNN)和遗传算法(GA)合并算法的非线性分类决策方法。首先,提出的合并算法在整个训练集合上对特征提取器进行组合,进而组合成不同的两个独立网络;再利用DNN对两个独立网络进行初始化,进一步利用GA对两个网络进行合并。然后将网络的偏差和权重表示为每层网络间的一个矩阵;最后,利用DNN对网络的偏差和权重进行训练,并在合并过程中将矩阵中的每一行当作一个染色体。实验采用了标准MNIST数据集对提出算法的性能进行评估。评估结果显示实验过程中的交叉和突变操作增加了神经元节点,提高了识别性能,并且弱化了不相关和相关神经元节点。因此,提出算法的错误率更低,网络性能更优异。     

PATTERN RECOGNITION APLLIED TO STABILITY OF FILLED Ti_2Ni PHASES

Pattern recognition method is used for the investigation of stability,region of filled Ti_2Niphases in multi-dimensional bond-parameter space.The filling of C,N and O atoms intoT_6 octahedra consisting of atoms of earhy-transition elements makes the expansion of thestability region of Ti_2Ni phase,and the relative stability of AI_2Cu and MoSi_2 type com-pounds decreases after the introduction of non-metallic elements such as C,N and O.     

在线半监督Kohonen网络的预抓取手势识别

为实现智能仿生手的抓取,提高模式识别的实时性和灵敏性,提出一种在线半监督Kohonen网络。该网络针对表面肌电信号(s EMG)的特性,在有监督Kohonen网络基础上,将有监督和无监督网络的优势进行结合,应用数据剪辑方法处理训练集更新识别网络,在线识别侧边抓取、球形抓取、三指精确抓取和圆柱形抓取4种预抓取手势。实验表明,与不同Kohonen网络相比,此识别方法具有很好的在线识别能力和正确率。     

基于纹理特征与随机森林的生态声音识别

针对真实环境中普遍存在的非平稳噪声,提出一种基于纹理特征与随机森林的生态声音识别方法。该方法首先使用一种基于噪声估计的音频增强算法,即短时谱估计对输入端声音信号进行前端处理,得到增强信号功率谱;然后根据得到的增强信号功率谱图的纹理信息,采用和差统计法对其进行纹理特征提取;最后,利用基于决策树的组合分类器,即随机森林进行识别和分类。设计了两组对比实验,结果表明该方法不仅有良好的识别性能,而且具有噪声鲁棒性。     

基于逻辑回归模型的木片和树皮的图像识别

为了提高木片生物能的利用率,需要除去木片中的树皮杂质。识别木片和树皮的图像对于实现二者分离具有重要作用。提出一种基于逻辑回归模型来对木片和树皮进行图像识别的算法。算法流程包括计算各种可以描述木片和树皮纹理的参数,利用SAS统计分析出最佳参数,将最佳参数计算所得的样本数据用于SAS LOGISTIC过程得到预测方程,再将预测方程用于逻辑回归模型来实现木片和树皮的图像识别。通过实验可知,最佳参数为灰度方差,该图像识别算法的正确率能达到97.4%。