多尺度注意力机制下的人脸表情识别算法设计

为了优化在人脸表情较模糊情况下的识别效果,并更好地获取表情的表征数据,设计一种多尺度注意力机制下的人脸表情识别方法。对人脸表情图像进行缩放与扩充预处理操作,从图像中提取人脸表情解耦表征皮沟数据,通过卷积神经网络对提取到的解耦表征皮沟数据进行特征捕捉。引入了多尺度注意力机制,有选择性地关注重要的表情特征。同时,利用多通道的表情识别方法,自适应地提取人脸组件区域内的表情信息,从而识别人脸表情。实验分析结果表明,所提方法在四类不同表情标签对应的人脸表情识别召回率始终高于对照组,均达到了98%以上,识别效果优势显著。     

计算机视觉艺术在数字媒体领域的应用研究

如今,随着社会科技的不断进步,人们的经济水平也在不断提高.对于物质方面的追求,已经不能够满足人们的需要,因而,人们开始渴望能在精神方面有所提升.在生活和科技的不断融合之下,视觉艺术已经逐渐成为人们生活中的主角.     

基于AHP法的信息安全风险评估研究

信息安全风险评估所涉及的4个基本要素是信息资产、信息资产的脆弱性、信息资产面临的威胁和信息资产存在的可能风险。风险评估的一个关键问题是风险因素之间的权重。该文以某企业为实证,介绍了一种方法——层次分析法（AHP）对系统进行风险评估。实验结果表明,该方法能有效地应用于信息安全风险评估。     

基于生成对抗网络的多姿态人脸识别算法

头部姿态角转换会造成人脸成像多姿态变化,人脸离散数据的高斯分布混乱,无法准确地反映人脸多姿态的任意性和连续性,存在识别效果差的问题。引入生成对抗网络理论,设计多姿态人脸识别算法。对获取到的不同角度人脸图像,实施多姿态人脸校正与旋转残差注意力计算,解决当前头部姿态估计方法对不同人脸兴趣区域不稳健的问题。设计生成对抗网络进行双路循环优化,在生成的对抗网络中,参考CASIA-Net网络结构,使用深层次网络结构,每一层都有一个3*3的卷积核。所提出的设计可以降低网络参数,增强网络的非线性度,实现高效的面部特征提取,构建人脸多姿态识别模型,并完成人脸识别。通过实验结果表明,所提算法针对多姿态人脸识别效果好,在人脸不同姿态变化过程中,识别率始终在97%以上,更适用于多姿态人脸识别。     

Visual Basic在数据库中的应用

Visual Basic作为一种流行的编程软件，以其易学得到初学者的青睐并被广泛应用，本文从Visual Basic在数据库的应用方面总结出几点经验．以期为开发出高效、美观的数据库应用程序提供一些便利。