基于阶层多观测模型的多人行为识别

为解决多人行为识别中高维特征空间、角色分配不准确和复杂的时间结构等问题,该文分析了多人行为的特点,提出了一种递归的多层随机网络模型。该模型通过多层网络表达行为的多尺度特性,并由高层体现行为的长时间依赖性。通过对观测的分解大大降低了特征空间的维数,从而降低了问题的复杂度,并在一定程度上消除了目标角色分配不准确带来的影响。实验结果表明:该文提出的模型比其他常用模型具有更好的识别效果,即使对复杂行为依然具有91.3%以上的识别率。     

基于机器视觉的婴儿全身运动质量智能评估

针对婴儿全身运动质量评估问题，本文基于姿势识别对婴儿运动特征进行提取与分析，提出基于ResNet和反卷积层的婴儿姿势热力图识别模型，平均识别率达到86.9%；利用婴儿的二维姿势坐标，建立基于DenseNet的3D人体姿势识别模型，使用1D卷积网络及1D连接层，实现婴儿的2D姿势坐标到3D姿势坐标的升维推算；使用四元数作为空间向量表示方式，对婴儿主要肢体运动的角度、角速度、角加速度进行提取，并提出基于SVM的由婴儿肢体运动角度特征进行判定的婴儿异常行为识别模型。针对模型参数过多的问题，在保证模型整体识别率的情况下，使用主成分分析的方式对模型进行特征降维，提高整体识别速度，将维度由18维度降低至8维度后，整体运行时间减少近50%，且对于不同的视频样品均能正确分类。     

基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别

人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。     

基于RGB-D的多线性异构信息的动作识别研究

本文提出了一种新的动作识别的方法,该方法是在前人的基础上增加了一个模态特征.为了能更好的提高动作识别的准确率和泛化能力,在前人的RGB特征和深度特征模态的双线性异构信息的动作识别的方法的基础上,增加了一个骨骼特征模态,使三个特征模态经过压缩映射到一个共享学习空间上,同时这样也有利于减少噪声和捕捉有用的识别信息.本文采用和前人一样的方法—矩阵形式来表示三种模态特征以便获得复杂的动作时空信息.用矩阵的行和列参数组成低维的多线性模型,最小化模型维度后建立一个低维分类器实现动作识别.该方法在RGB-D和骨骼两个公共数据集上进行了评估,取得了不错的效果.即使三种模态数据在训练或者测试中部分丢失也能通过其他模态实现识别.     

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域（region of interest,ROI）的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数（radial basis function,RBF）的支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.      

用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

基于多层复杂网络的微信用户行为分析

多层网络的概念源于复杂网络研究中对"超网络"的研究,其侧重于刻画网络节点之间链接含义的多样化、权重的差异化特性。多个科学领域引起了广泛关注,特别是社会网络中,对用户行为进行分析时,单一的网络结构无法表征其复杂多变的性质.本文基于多层复杂网络分析方法研究了某大学生班级微信使用群体的行为,通过微信用户的特点建立了实体用户、实体行为、兴趣内容和兴趣板块四层网络模型结构,并通过社会网络分析软件分析了大学生微信用户群体的潜在好友关系.     

结合二阶注意力机制的多尺度人体姿态估计

为解决人体姿态估计任务中存在的不同视角下人体实例尺度变化、遮挡问题导致的人体关键点定位不准确问题，提出融入二阶注意力机制的多尺度人体姿态估计网络模型（GOS-HRNet）。首先，在特征提取阶段为了获得高质量的特征图，通过在多分辨率网络结构中使用Octave卷积，保留更多的图像空间特征信息以提高关键点定位准确率；然后，为有效的利用图像上下文信息，融入二阶注意力模块Gsop使网络能更好的学习各分辨率表征的空间信息；最后，为了应对尺度变换对关键点定位的影响采用尺度增强训练方法，提高模型对尺度变化的鲁棒性。本文提出模型在MS COCO 2017数据集上进行实验，结果表明：提出的GOS-HRNet模型平均检测精度比HRNet模型提升了2.2%，能够更加准确的利用上下文信息、丰富空间特征信息以提高对关键点定位的准确性。     

基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先,以壁面障碍物准确识别为目标,构建壁面障碍物图像库;然后,通过对VGG-16网络简化后进行优化,得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上,设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成,进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作,并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后,通过学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型.实验结果表明,障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.     

面向移动端的多人高效行为识别方法

视频行为识别是有前景并且有挑战性的任务，但现有的大部分方法依赖大量的参数和运算.该文提出了一种基于连续多帧缓存的高效行为识别方法：首先针对多人场景的问题，输入单帧图片，结合人体检测器给出所有人的动作分类和得分；然后通过使用时序位移模块缓存之前帧的特征，使网络具有时序信息处理的能力.实验结果表明：该方法取得了较好的轻量化效果，搭配额外的目标检测网络，可以做到多人场景实时的行为识别，体现了一定的识别速度和准确率优势.     

基于多标签核判别分析的人脸身份与性别识别方法

为解决多标签线性判别分析(MLDA)方法在非线性维数约简方面的局限性,提出了一种多标签核判别分析(MKDA)方法,并将其用于人脸的身份与性别识别中.该方法的基本思想是通过非线性映射将训练样本从输入空间映射到高维核特征空间中,并在该特征空间中进行基于MLDA的数据降维.在身份和性别识别中,首先采用MKDA方法对人脸图像特征向量进行降维,获取判别特征矢量集;其次,为每幅人脸图像赋予一个表征身份和性别的多标签类别矢量;最后,采用减秩回归模型(RRR)描述判别特征矢量与多标签类别矢量之间的回归关系,并利用该模型进行未知人脸的身份和性别识别.AR人脸数据库上的实验结果表明:在人脸身份和性别识别中,MKDA方法的识别率高于传统核判别分析(KDA)方法.     

基于多域流形的行星齿轮箱局部故障识别

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰,频谱具有复杂的边带结构,容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下,行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同,根据这一特点,提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题,增强对噪声干扰的鲁棒性,采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和,提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题,采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法,并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号,根据样本流形特征聚类结果,分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障,从而验证了上述方法的有效性.     

基于自适应交互式多模型粒子滤波的分布式说话人跟踪算法

针对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题,提出一种自适应交互式多模型粒子滤波算法,以实现复杂环境下对说话人的分布式跟踪.首先,对分布式麦克风网络中的说话人跟踪问题建立状态空间模型,并利用贝叶斯滤波理论求解该问题.然后,将交互式多模型与粒子滤波相结合,提出一种双粒子滤波方法对运动模型的转换概率进行自适应估计,以更好地对多种运动模式的说话人进行跟踪.最后,应用一致性算法对分布式麦克风网络中各节点说话人位置矢量的后验分布进行最优融合,从而可能得到全局的最优估计结果.该算法不要求状态空间模型中运动模型转换概率已知,相比传统IM M PF算法对声源复杂运动具有更好的鲁棒性.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

连续时变自编码机在人体行为识别中的应用

针对人体行为数据的识别与分类问题,提出一种连续时变自编码机(Continuous Time-varying Autoencoder,CTAE)模型.该模型在激活函数中增加高斯随机单元,强化对非线性连续型数据的特征学习与提取.在人体行为识别实验中,从原始数据信号中提取十维频域特征和四维时域特征;利用主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)方法实现特征数据降维;针对预处理完的人体行为数据,训练由多个CTAE组成的深度信念网络(Deep Belief Network,DBN),实现行为识别与非线性分类.仿真验证了模型的有效性.     

基于多特征I-Vector的说话人识别算法

针对单一声学特征无法精准高效地辨识说话人身份的问题,提出了一种基于多特征I-Vector的说话人识别算法.该算法首先采集不同的声学特征并将其构成一个高维特征向量,然后通过主成分分析法有效地剔除高维特征向量的关联,确保各种特征之间正交化,最后采用概率线性判别分析进行建模和打分,并在一定程度上降低空间维度.在TIMIT语料库上利用Kaldi进行实验,算法运行结果表明,该算法较当前流行的基于I-Vector的单一梅尔频率倒谱系数和感知线性预测系数的特征系统在等错误率上分别提高了8.18%和1.71%,在模型训练时间上分别减少了60.4%和47.5%,具有更好的识别效果和效率.     

基于超限学习机的深度网络时间分组行为识别

为准确识别视频目标个体完整行为动作序列, 增强视频行为识别精度, 提出一种基于超限学习机的深度网络时间分组行为识别方法。 首先按照人体行为关键姿态个数明确行为识别模型的状态数量, 建立人体运动行为多尺度结构关联, 把运动轨迹及边缘轮廓小波矩的不同尺度特征引入行为模型中, 获取人体运动行为概略特征; 其次利用视频分组稀疏抽样法, 将视频分割成等时长分组, 运用标准反向传播法优化模型参数, 实现低成本视频级时间建模, 并确保建模过程信息完整性; 最后根据隐含层激活函数输出及对应输出层权重系数,得到灵敏度解析式, 按照灵敏度参数对隐含节点进行排序, 删除次要节点, 实现深度网络时间分组行为的精准识别。 仿真实验结果表明, 该方法具备较高水准的识别精度, 且耗时少, 拥有极强的鲁棒性。     

基于节点相似性有偏游走的多层时序网络节点重要性评估

时序网络中关键节点的挖掘引起了社会广泛的关注。针对时序网络建模中存在忽略时间信息、未考虑时间切片间的交互关系进而影响关键节点识别的准确性和科学性的问题,构建了多层时序网络模型,并提出了一种基于节点相似性有偏游走的关键节点识别算法：多层时序有偏PageRank（MTB-PR）。本文中网络模型的构建引入多层网络分析方法,完整涵盖了时序网络的结构演变。同时,基于所构建的网络模型,综合层内相邻节点间相互作用及其层间影响的双重因素来区分节点的不同影响力;通过数据分析,探讨了一些偏差参数变化对节点重要性能指标的影响。最后,将模型和算法应用于真实网络中,通过实验数据验证了该方法的合理性和有效性。     

基于改进UNet3+网络的雷达辐射源信号识别

针对传统识别辐射源信号的方法需要手动提取并选取特征、在低信噪比条件下难以准确识别信号的问题,提出了一种基于改进UNet3+网络的辐射源信号识别方法。通过删减UNet3+的网络层级,保留网络特征融合能力的同时降低了网络的复杂度,并引入注意力机制优化模型性能,构建了一个新的网络模型。通过对8种常见的雷达信号进行仿真实验,实验结果表明：改进模型的识别准确率达到96.63%,对比一些经典网络模型,训练总用时更短,在低信噪比条件下能更加有效识别辐射源信号, 可以适应复杂的电磁环境。     

融合场景及交互性特征的多人行为识别

人类的行为复杂多样,场景、外观、位置等信息均与行为息息相关.本文针对如何高效地综合利用这些信息的问题,提出了融合场景及交互性特征的多人行为识别方法,使用双通道的方式分别提取个体外观特征与场景特征.对于个体通道,采用注意力机制模块来关注与行为相关度更大的区域,并将提取的个体外观特征结合位置特征输入图卷积网络进行关系推理.其中,图卷积网络采用了余弦相似度的方法度量个体特征之间的相关性,并结合个体之间的位置特征进行关系推理;对于场景通道,使用在place365数据集上预训练的ResNet 50提取场景特征.最后,本文将个体以及场景通道所得的特征进行加权融合,得到群组以及所有个体的行为识别结果.在Collective Activity Dataset（CAD）数据集上的实验表明,该方法能提高行为识别的准确率,群组行为以及个体行为的准确率分别达到了92.29%与78.19%.     

多尺度时空信息融合驱动的图神经网络故障诊断方法

行星齿轮箱作为机械系统中常见的减速装置,由于长期在强噪声环境和变工况工作条件下运行,导致采集到的振动信号故障特征微弱、信号模式多变难以识别,针对行星齿轮箱故障诊断效果不佳,泛化能力差的问题,提出一种多尺度时空信息融合驱动的图神经网络故障诊断方法来提高故障诊断模型准确率和泛化能力。该方法首先构建多尺度卷积核对原始时序信号进行不同尺度特征提取,削弱强噪声信号对有效信息的掩盖作用并增强故障特征的表达能力;然后再构造通道注意力机制,根据通道特征重要程度,给不同尺度卷积核提取的特征自适应分配不同权重,对含有关键故障特征的信息片段进行特征强化;最后对卷积输出的多尺度特征,构造空域下的图数据并通过图卷积网络聚合多尺度特征,从而有效利用数据的时序多维信息和空域结构关联信息,实现多尺度下时空域故障信息的深度融合,提高诊断的准确精度和模型的泛化性能。通过利用具有行星齿轮箱结构的风电装备故障数据集对所提方法进行验证,并与其他深度学习方法（第一层宽卷积核深度卷积神经网（WDCNN）、长短时记忆网络（LSTM）、残差网络（ResNet）、多尺度卷积神经网络（MSCNN））进行比较,结果表明：本研究提出的方法在跨...