多级细节信息融合的人脸表情识别

在自然环境中各种因素的干扰下,人脸表情信息匹配的识别率受到严重影响,针对此问题,提出一种改进的基于VGGNet16(visual geometry group network16)的网络模型.在VGGNet16模型的侧方添加一系列的侧输出层,并在该侧输出层添加不同的卷积核,通过上采样和下采样方法连接侧输出层的上下2层,并通过训练使侧输出层能够对其上下2层的表情信息进行加权融合.在VGGNet16第5层的后方添加2种不同的卷积核.将侧输出层最终得到的特征图进行局部卷积操作,将VGGNet16输出的最终特征图进行全局特征卷积操作,使局部特征与全局特征融合得到最终要进行分类的特征.该模型在CK+(the extended cohn-kanade)数据集上的识别率为98.6％,在RAF-DB(real-world affective faces)数据集上的表情识别率为79.59％,通过对比常用模型在这2种数据集上的识别率发现该模型具有一定的优势.     

考虑边界稀疏样本的非平衡数据处理方法

针对现有非平衡数据处理方法存在的局限性,提出一种考虑边界4稀疏样本的混合采样方法(considering boundary sparse samples-hybrid sampling,CBSS-HS)。通过计算每个样本的边界因子识别边界点,将样本空间划分为边界域和非边界域,对非边界域内的负类样本进行欠采样,而由于边界域上样本的稀疏性,对其上正类样本使用基于最大距离的合成少数类过采样技术(max distance-synthetic minority oversampling technique,MD-SMOTE)进行过采样,最大限度地保留正类样本的信息,最终达到2类样本基本平衡。将Recall,F1-value,G-mean和AUC(area under the curve)值作为评价指标,使用CBSS-HS+支持向量机(support vector machines,SVM)算法在5个不同平衡度的数据集上验证其有效性,并与其他4种组合模型的分类效果做对比。结果表明,提出的CBSS-HS算法在不同数据集上各个评价指标都有良好的表现,平均提高了4.6%。因此,该方法可以作为处理非平衡数据的一种有效手段。     

基于Web的工艺参数远程监控系统设计

本文提出了基于Web的工艺参数远程监控系统.系统中监控计算机对现场采集的工艺参数进行实时监控,并通过内嵌于组态王6.5中的Web服务器系统的接口和Internet上的客户端建立连接,以较低的成本完成了现场工艺参数的远程监控.