基于时序分析的微弱表情识别方法

依赖现有夸张的表情图像序列数据库,将微弱表情看成是整个夸张表情图像序列中的前面一段,提出基于时序分析的微弱表情识别方法.首先融合二值图像和灰度图像序列的光流运动场,提取眉毛、鼻子和嘴巴的动作方向及强度共5维特征序列.接着采用夸张表情特征序列训练隐马尔科夫模型(HMM),分析特征序列与夸张表情的关系.通过HMM前向学习识别微弱表情序列.同时采用Boosting算法提高识别精度.在Cohn Kanade表情数据库上进行实验验证,取得较好的实验效果.     

CC4神经网络的分类性能理论分析

本文在提出规范、规范满等概念的基础上,对CC4神经网络分类计算的倾向性进行了理论分析.并针对文本分类,提出了基于神经网络的增量式索引建立方法,将以词频为基础表示的高维文本信息映射到低维数据空间.为了使CC4神经网络应用到基于文本信息空间索引的分类技术中,将空间索引变换为CC4神经网络可以接受的二值向量,使得CC4神经网络以空间索引为基础,进行文档分类.最后给出了相应的实验结果.     

基于内容的情感图像获取模型

随着信息技术的迅猛发展，情感信息处理已成为21世纪人工智能领域所面临的重要挑战之一。其中，情感图像获取的研究属于多学科交叉研究，举文以形容词作为处理对象，借鉴认知心理学、绘画艺术的研究成果，在图像内容的基础上，提出了一种包括公共情感和个性化情感的情感图像获取模型。在该模型中，借鉴心理学中的“维量”思想，建立情感空间；同时，抽取图像的主色调、不变矩、颜色和灰度分布，这些较容易引起情感变化的特征作为图像的视觉特征，建立图像的特征空间；采用支持向量机的方法建立图像的低层特征空间到用户的高层情感空间之间的映射，自动注释用户未曾评估的图像，实现了图像情感注释，在情感空间进行公共情感检索，快速获得用户情感信息，在此基础上，采用可视化交互式遗传算法实现因人而异的个性化情感检索，该模型应用于风景图像的情感检索，取得了较好的实验结果。     

基于事例的面部动作单元识别算法

本文提出基于事例的交互式遗传算法进行面部动作单元识别的算法,将用户的比较能力融入到搜索过程,快速检索到与待识别图像匹配的事例图像,从而实现动作单元的半自动识别。该方法不需抽取图像特征,因而可用于识别非控制成像条件下自发面部图像或图像序列中的动作单元,具有较好的鲁棒性和实用性。文中采用16幅受控成像条件下收集的简单图像进行实验,单独AU的平均识别率达到77.5%,AU组合的平均相似度为82.8%。采用10幅有干扰的非受控成像条件下收集的复杂图像进行实验,单独AU的平均识别率为82.8%,AU组合的平均相似度为93.1%。相对于特征脸算法,本文算法的平均识别率和相似度都有较大程度的提高。     

利用双层胶方法去除负性光刻胶残胶效果研究

提出了一种双层胶工艺去除表面残胶的新方法,即以正性光刻胶为底层胶膜、负性光刻胶为顶层胶膜,能有效地去除基底残胶。研究了正性光刻胶粘度和厚度对平均残胶量的影响,实验表明:转速为3000 r/min、厚度为1.36μm旋涂的低粘度正胶AZ703对去胶有明显效果;研究了底层胶膜缩进距离d和图形完整性的关系,实验表明:当底层胶膜缩进距离d达到8μm时,图案完整,且使顶层胶膜与基底接触面积最小化,达到进一步减少残胶的效果。     

一种新的个性化的图象分类方法

图象分类系统的建立是信息检索以及模式识别中一个重要部分，其中，特征选择问题，即确定描述图象的特征参数是需要解决的关键问题，基于和图象检索技术的研究，近来得到了广泛的关注，由图象特征向量维数过高而引起的图象检索困难是基于内容的图象检索技术研究所面临的一个挑战，因此需要寻找一个有效降维技术，为解决此问题，设计了一个新的图象分类标准模型，通过寻找不同的特征组合来作为分类标准，进而提出了一种算法，用于实现此模型，实验结果显示，该模型能实现图象特征向量降维，并且算法能够极大地降低计算所花费的时间，同时，多种不同分类标准的引入，使得本方法能与信息检索技术进行有效的结合，为个性化信息检索提供一种实现思路。     

建筑结构设计探析

建筑结构设计需要综合考虑各种运用科学的设计理念，做到建筑设计与结构设计的紧密结合，选择合理的结构体系。本文介绍了结构设计工程、建筑结构设计中的结构概念应用，并且强调了结构设计中应注意的问题。     

岩巷穿煤施工技术要求浅析

巷道穿煤期间,特别是爆破施工时,容易造成围岩松动,如果巷道支护不及时或支护强度达不到要求时,巷道容易发生冒顶事故。下面结合城郊煤矿二十辅助采区胶带巷外段现场施工实践,提出了巷道穿煤施工时的技术要求。     

多任务学习和对抗学习结合的自发与非自发表情识别

目的 如何提取与个体身份无关的面部特征以及建模面部行为的时空模式是自发与非自发表情识别的核心问题,然而现有的自发与非自发表情识别工作尚未同时兼顾两者。针对此,本文提出多任务学习和对抗学习结合的自发与非自发表情识别方法,通过多任务学习和对抗学习捕获面部行为的时空模式以及与学习身份无关的面部特征,实现有效的自发与非自发表情区分。方法 所提方法包括4部分：特征提取器、多任务学习器、身份判别器以及多任务判别器。特征提取器用来获取与自发和非自发表情相关的特征;身份判别器用来监督特征提取器学习到的特征,与身份标签无关;多任务学习器预测表情高峰帧相对于初始帧之间的特征点偏移量以及表情类别,并试图迷惑多任务判别器;多任务判别器辨别输入是真实的还是预测的人脸特征点偏移量与表情类别。通过多任务学习器和多任务判别器之间的对抗学习,捕获面部行为的时空模式。通过特征提取器、多任务学习器和身份判别器的协同学习,学习与面部行为有关而与个体身份无关的面部特征。结果 在MMI（M&M initiative）、NVIE（natural visible and infrared facial expression）和BioVid（biopotential and video）数据集上的实验结果表明本文方法可以学习出与个体身份相关性较低的特征,通过同时预测特征点偏移量和表情类别,有效捕获自发和非自发表情的时空模式,从而获得较好的自发与非自发表情识别效果。结论 实验表明本文所提出的基于对抗学习的网络不仅可以有效学习个体无关但表情相关的面部中特征,而且还可以捕捉面部行为中的空间模式,而这些信息可以很好地改善自发与非自发表情识别。     

基于心理量表的情感图像检索性能评价方法研究

情感图像检索中检索算法优劣的有效评估是一个尚未解决的问题。本文提出基于心理量表的情感图像检索性能评价方法,采用等级排列法或对偶比较法对不同算法检索出的图像进行排序,建立顺序量表,并在样本满足正态分布假设的前提下,将顺序量表转化成等距量表,以比较检索算法的优劣。文中将本实验室实现的情感检索算法检索出的厚重的、简洁的服装图像以及热情的、视野宽广的风景图像与随机检索出的图像进行了比较,验证了基于心理量表的情感图像检索性能评价方法的有效性。