基于标记分布学习的人脸年龄识别算法

针对人脸年龄识别可用数据集普遍不足的问题,为提升可用数据集不变情况下人脸年龄识别的精度,在深度学习(DL)框架中引入标记分布学习(LDL)策略,命名为DL-LDL,其中卷积神经网络用于自动提取人脸特征,改进的标记分布学习用于学习真实年龄及相邻年龄之间的模糊性和多义性,以丰富年龄信息,提高识别精度.将DL-LDL方法在MORPH和FG-NET这2个公开数据集上进行了试验测试.结果表明：DL-LDL方法提高了年龄识别的精度,与现有最先进的人脸年龄识别方法相比,在MORPH和FG-NET上的平均绝对误差分别降低了8.2%和13.8%.     

基于年龄流形的人脸图像年龄识别

人随着年龄的增长,外貌特征会发生相应的变化。而这种变化导致人脸识别率急剧下降,为此本文提出一种自动估计人脸年龄的方法,即利用流形学习方法从高维的人脸图像空间中的提取低维年龄流形作为人脸图像的年龄特征,然后利用支持向量回归方法构建全局年龄函数,最后用所得的年龄函数估计出未知人脸图像的年龄值。     

一种基于注意力机制的语音情感识别算法研究

随着语音识别和自然语言处理技术的成熟,智能语音技术逐步落地到各行各业,但目前智能语音产品缺乏情感的交互,未实现真正的智能。为了提升智能语音产品的拟人性,学术界对语音情感识别的研究热度越来越高,但是多局限在使用传统特征工程以及通用深度学习模型上。在应用深度学习模型的基础上引入注意力机制对语音情感识别展开研究,选用语谱图作为输入特征,并对CNN输出的特征进行通道维度的注意力关注,分析注意力计算过程中不同池化方式对识别结果的影响,并引入残差,提升模型表现力,最终UA实现了2.83%的提升。     

一种基于InsightFace算法的课堂人脸识别方法研究

采用人脸识别算法可以快速识别出教室中每个学生的身份,以掌握学生的出勤率信息,从而达到提升教学管理效率,促进教学质量提高的目的.为了克服人脸识别算法应用在课堂环境中识别准确率低的问题,本文提出了一种改进的InsightFace人脸识别算法.该算法基于MobileNet V2网络结构,将带有卷积注意力模块的CBAM-MobileNet网络结构代替InsightFace算法的ResNet人脸嵌入网络,同时采用限制对比度自适应直方图均衡化方法对待识别数据进行预处理,从而提高人脸图像的质量,提升了人脸识别准确率.改进后的算法在LFW和AgeDB-30数据集上测试准确率分别达到98.75%和88.60%,并且使用采集自课堂环境的Smart-Classroom数据集分别对教室中前后排学生的大、中、小三种尺寸人脸进行测试,分别较原算法准确率提高0.1%、2.6%、8.0%.     

一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

优化算法在人脸表情识别中的应用研究

在人脸表情识别任务中,适用的优化算法可以有效地提高表情识别的效率。针对人脸表情识别任务中的优化算法选择问题,比较研究了SGD、Momentum以及Adagrad、Adadelta、Adam 3种自适应学习率方法在人脸表情识别任务上的表现。特别是为了检验结果的可靠性,采用相同方法在MNIST数据集上进行手写数字识别测试。实验结果显示,在人脸表情识别与其他任务中,自适应学习率方法和动量法性能优于SGD方法,且自适应学习率方法在提高模型准确率上更为突出,Adadelta在表情识别和手写数字识别任务上的准确率达到了96.12%和99%。研究表明,在人脸表情识别任务中,自适应学习率的优化算法具有明显优势。     

一种基于人脸与语音识别的智慧教室控制系统设计与实现

随着信息和计算机技术的飞速发展以及对更高效便捷的教学方式的追求,人们对多媒体教学系统的安全性与智能性提出了更高的要求.由于现有的多媒体教学系统太过传统并不适应信息时代新型教学方式的需求,而且部分教师对当今多媒体教室的使用不是特别熟悉,教学设备也不够智能,未能充分利用人脸等生物特征,缺乏语音识别交互命令功能,在教学演示的智能性上也有待提高.针对这一现状,本文设计并实现了基于人脸与语音识别的智慧教室系统,该系统基于Python语言开发,利用树莓派完成对硬件的控制,使教师在上课时可以利用语音来控制教室中所有的设备,提高上课效率.     

基于人脸与虹膜的多生物特征融合识别算法研究

在研究传统人脸特征提取算法的基础上,提出基于LDA-LLE的人脸识别算法。该算法同时具有线性方法和非线性方法的优点,对人脸图像的常见变化,如光照、姿态等具有一定的鲁棒性;研究了基于Hough变换的虹膜特征定位算法,该定位算法通过检测两个圆和两条直线来实现虹膜图像的精确定位;然后分别利用SVM和KCCA在匹配层和特征层实现了的人脸图像和虹膜图像的融合;并利用ORL人脸库和IITD虹膜库组成的多模特征库上进行仿真实验。实验结果证明了这两种融合算法的有效性,尤其在小样本的情况下,该融合方法也能取得较高的识别率。     

基于迁移深度模型的人脸表情识别研究

针对表情识别研究对网络的训练要求较高,超参数优化较难,训练效果期望低等问题,提出基于迁移学习的深度学习模型,利用几种较新的模型迁移到表情识别的训练中,即搭建CNN网络和基于迁移学习的ResNet18、ResNet50、MobileNetv2网络,通过大量的训练实验对比四种模型。仿真表明,所提出的模型与常用的模型相比,增强了算法性能,优化了表情网络性能,提高了人脸表情识别率和迁移学习效果。     

一种基于深度学习的辐射源信号调制识别新算法

针对传统的辐射源信号调制识别方法需要大量特征提取的问题,提出一种基于深度学习的辐射源信号自动调制识别算法,该算法通过对辐射源信号进行幅-相域二维图像表征,基于卷积神经网络实现层次化地理解和识别电磁信号。仿真结果表明:相比基于时域的传统信号调制识别算法,所提算法在中、高信噪下识别率分别提升了2.5%和2.3%,单信号的识别时间不大于0.1 ms。     

一种端到端的个体出行轨迹重识别的深度学习方法

对于行人的再识别研究大多采用图像处理和计算机视觉领域的相关方法,在社会治安领域和商业领域内受到了越来越多的关注.从信息检索的角度出发,提出了一种端到端的深度学习框架,对匿名化的基于位置的服务(LBS)数据进行用户再识别.首先,该框架采用嵌入网络对输入的位置序列及其对应的时间序列进行编码;然后采用递归循环网络对用户每天的...     

基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、 识别率低和误分类率较高等问题, 提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法. 利用生成对抗网络的博弈思想, 分别设计特征提取器、 特征合成器和判别器, 通过判别器与特征提取器之间的对抗训练, 不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率, 并将其应用在工作人员工作状态智能监测中, 根据表情识别结果判断工作状态, 从而合理分配实验室资源, 提高实验室资源利用率. 改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明： 该算法有较高的鲁棒性, 能有效提高人脸表情识别率.     

基于多任务深度卷积神经网络的人脸/面瘫表情识别方法

由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时有可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,构造双层树分类器以替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务学习框架,通过利用人脸表情标签和人脸标签共同学习更具辨识力的深度特征,将知识从相关人脸识别任务中迁移过来,从而减弱面部形态对表情识别的影响,提高表情识别性能。实验结果表明,相较于VGGnet,Googlenet和Resnet深度模型,文中提出的方法均提高了人脸表情识别率,且成功推广到面瘫表情识别问题中。     

一种基于Camshift的快速目标识别算法

提出一种基于Camshift的快速目标识别算法,该算法先利用Camshift进行疑似目标区域搜索,再将该区域中物体与目标进行局部尺度不变特征匹配。实验结果表明,改进后的算法能够在复杂背景条件下快速准确地定位出目标在视频中出现的位置,满足视频取证的要求。     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

基于深度学习的纹理图像语义识别

传统的纹理图像识别方法主要对底层的视觉特征进行检测,从而导致对高层语义特征的识别能力不足.为了解决上述问题,提出一种基于深度学习的纹理图像语义特征识别方法.该方法首先把在ImageNet数据集上预先训练的模型作为骨干网络构建模型,然后对输入的纹理图像进行数据增强和预处理,并输入模型进行训练和验证,最后利用训练获得的最佳...     

一种基于剪切波变换的人脸表情识别算法

剪切波变换是一种新型多尺度几何分析方法.利用剪切波变换良好的方向敏感性和各向异性,提出了一种基于剪切波变换的人脸表情识别方法.实验表明,该方法在日本JAFFE和加拿大瑞尔森RML人脸表情数据库上的识别率分别达到了98.58％和95.83％.