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提出一种用于图像搜索系统的用户交互和反馈模型,采用多模式查询方式满足不同用户的查询需求,加之完全基于用户语义理解的反馈策略,有效提高了系统准确性.作为整个图像搜索系统中直接面向用户的模块,整个交互及反馈系统简单易用、灵活方便,更适用于一般用户的"傻瓜式"查询需求.基于内容的图像搜索系统VAST(Visual ＆ Semantic Image Search)及反馈性能测试充分证明了该交互及反馈系统在Web环境下图像搜索领域的优势. 相似文献
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在情感计算、心理治疗、机器人、监视和观众理解等方面,基于步态特征的情感识别有着广泛的应用前景。已有方法表明,考虑手势位置等上下文信息可以显著提高情绪识别性能,且时空信息能显著提高情绪识别精度。但是单纯使用骨骼空间信息无法充分表达步态中的情绪信息。为了充分利用步态特征,本文提出自适应融合的方法,将骨骼时空信息与骨骼旋转角度结合,提升了现有模型的情感识别精度。本文模型利用自编码器,学习人类行走时的骨骼旋转信息,利用时空图卷积神经网络提取骨骼点时空信息,将骨骼旋转信息与时空信息输入自适应融合网络,得到最终特征进行分类。模型在Emotion-Gait数据集上测试,实验结果显示：悲伤、愤怒和中立情绪的AP值比最新HAP方法分别提升5、8、5个百分点;总体分类的平均MAP值提高了5个百分点。 相似文献
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通过对模糊C均值聚类算法进行分析评价,提出了一种高效的自适应图像数据聚类方法,该方法采用曲线的多项式拟合技术自动获取随数据分布动态变化的阈值,改进后的算法克服了模糊C-均值聚类对聚类中心的敏感性以及聚类的局部性,并在此基础上建立了相应的索引机制.仿真实验表明,自适应模糊聚类索引大大提高了检索性能. 相似文献
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在双模态维度情感识别中,存在由于信息不全面而导致预测性能不高的缺陷,且使用决策级融合方法进行融合大多依赖支持向量回归算法,但该算法无法有效处理大样本情况.为了解决以上问题,在语音和文本模态的基础上增加动作捕捉(motion capture,Mocap)数据,并针对该多模态数据提出一种基于随机梯度下降(stochasti... 相似文献
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语音情感识别在人机交互中有重要的作用.在语音情感识别领域中,通常使用迁移学习解决语音情感数据难获取的问题,但忽略了语音数据的时序信息和空间信息.考虑到AlexNet网络中的参数来自图像数据集,不能完全表现语音数据的空间信息,并且不包含时序信息,因此提出通过膨胀卷积网络提取语音频谱图的空间信息,添加双向长短期记忆神经网络... 相似文献
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服装关键点检测是时尚大数据分析和应用的关键技术之一,受到工业界和学术界的共同关注.对多类别、姿态复杂、遮挡等服装关键点检测难点进行了研究,使用目标检测方法对服装分类并消除背景干扰,提出基于亲和度向量的卷积姿态机实现服装关键点检测,利用关键点间空间约束以提高检测的准确度,实现了一个两阶段的服装关键点检测框架.实验表明,该... 相似文献
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