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针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题,提出一种融合双向长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的混合情感分析模型通过使用双向LSTM和CNN模型对由word2vec编码得到的文本词向量进行训练,运用注意力机制将双向LSTM模型学习到的特征作用于CNN模型上,并进行特征加权,最后将双向LSTM模型和CNN模型得到的结果进行拼接,由分类器得到相应的情感分类结果在NLPCC SCDL数据集上进行实验,结果表明所提出的融合双向LSTM和CNN模型在精度、召回、f1值和准确度方面优于两个单独的模型 相似文献
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在方面信息情感分类中针对使用循环神经网络编码长距离文本的信息丢失问题,以及使用注意力机制提取情感信息时倾向于关注高频信息偏置问题,提出一种多模特征融合的方面信息情感分类方法,区分单点、多点以及局部三类不同表达模式的情感信息,通过对三类情感信息有侧重的关注、提取与融合,实现各类特征间相互确认与纠错,降低信息丢失与关注偏置问题,达到增强复杂情感表达模式下的方面信息情感分类能力的目的。实验结果表明,使用所提出的方法对三类情感信息进行提取与融合,可以使方面信息情感分类任务在准确率和F1值指标上得到进一步提升。 相似文献
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针对人体行为识别难于兼顾速度与精度的问题,提出了一种结合运动历史图像(MHI)与卷积神经网络的行为识别算法.该算法首先从原始视频序列中计算MHI,不仅减少了待处理的信息量,还提取了行为识别中的关键时空信息;接着以MHI作为输入,搭建了深度卷积神经网络,可以更好地表达时空信息;最后利用随机梯度下降法与dropout策略训练网络,实现行为类别分类.对比不同卷积神经网络训练与测试实验,该算法在Weizmann行为识别数据集上取得了95%的平均识别率,相较于未改进的网络结构提升了1.2%;对于持续时间为1.6s的行为动作,该算法的识别时间为1.56s.实验结果表明,所提算法在维持较高识别准确率的同时,实现了人体行为的在线实时识别与分类. 相似文献
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为解决在自然环境中人工检测害虫精度低、速度慢的问题,提出了一种基于注意力机制与YOLOv5s的轻量化目标检测算法.首先,使用Ghost卷积替换YOLOv5s中的普通卷积,得到轻量化的主干特征提取网络.其次,在YOLOv5s中加入加权双向特征融合机制,从而实现高效的双向交叉连接和多尺度特征融合.最后,在主干网络中加入坐标注意力机制,从而增强网络模型对位置信息的关注.与原YOLOv5s算法相比,新算法在IP102农作物害虫检测数据集上的平均精度均值提升了2.1%,模型参数量和计算量分别减少了44.6%和44.3%,检测速度为64.8FPs.实验结果表明,基于注意力机制与YOLOv5s的轻量化目标检测算法不仅提升了农作物害虫检测精度,而且显著降低了模型参数量和计算量,能够满足农作物害虫检测的应用需求. 相似文献
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针对现有手势识别方法在复杂环境中识别率较低的问题,提出了一种HOG与随机森林结合的新型手势识别框架.首先对输入视频进行帧差分处理,使用n帧累积差分来确定具有最大强度的区域.通过识别感兴趣区域(ROI)来提取动作信息.然后提取梯度方向直方图(HOG)作为特征.最后将提取的特征反馈到基于随机森林的分类器以用于手势识别.使用Jochen Triesch静态手势库作为提出算法的评测标准.实验结果表明,提出的新型手势识别框架取得了良好的识别精度. 相似文献
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动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别 总被引:1,自引:1,他引:0
考虑到人脸表情演变是一个持续过程,相比于静态图像,动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型,利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量,通过计算特征向量间的欧氏距离,定位出具有最大表情强度的完全帧,进而获取人脸表情序列数据;为了进一步验证定位模型的准确性,分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验,所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%;利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别,在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%,87.23%和87.88%,结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧,并取得了令人满意的人脸表情识别效果。 相似文献
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语音信号的主分量特征 总被引:7,自引:0,他引:7
利用曲线拟合与主分量神经网络相结合的方法,提出了一种既反映声道变化符合人耳听觉特点和语音识别新特征。与其他神经网络识别特相比,新特征不仅可以提高语音识别准确率,而且具有算法简单,存储容量小,便于实时实现的特点。 相似文献
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分析了增强典型相关方法(Enhanced Canonical Correlation Analysis, ECCA)的不足,提出ECCA与偏最小二乘方法(Partial LeastSquare, PLS)相结合的多特征线性融合识别模型.为解决多特征非线性融合问题,将增强典型相关方法推广到核空间中,得到了核增强典型相关方法(Kernel ECCA, KECCA).最后,将KECCA+PLS模型用到水下底质回声识别.四种底质回声识别实验表明,采用KECCA+PLS模型,识别效果得到进一步改善. 相似文献
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自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射(SOM)神经网络和隐马尔柯夫模型(HMM)法,组成了一种新的语音识别系统,该系统采用SOM网络作为矢量量化器。SOM网络经过优化的自组织学习算法训练后,再用K均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明,该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。 相似文献
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针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。 相似文献
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MHMM和ANN法结合的语音识别方法 总被引:1,自引:1,他引:1
提出了一种改进的隐马尔柯夫模型(MHMM)方法,并在MHMM方法中结合进人工神经网络(ANN)方法,以这种方法为基础建立了语音识别系统。实验结果表明,与隐马尔柯夫模型方法比较,新系统的识别率有所提高,从而,充分地显示了人工神经网络在语音识别中的可行性和有效性。 相似文献
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针对现有计算机语音识别的缺陷,提出一种模仿人耳听觉特性的Mel频率倒频谱特征,对它与现有的线性预测倒频谱特征进行实验对比研究,表明将人耳听觉特性应用于计算机语音识别,能产生更高的识别精度。 相似文献
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针对广播节目在传输过程中易受干扰的问题,提出了基于动态时间轴归整(DTW)算法的多词判别法语音识别技术,根据该方法通过提取Mel尺度倒谱参数,设计出基于DSP的广播节目抗干扰系统,实现广播信号的自动判别,实验表明该系统抗干扰能力显著增强. 相似文献