基于降维的堆积降噪自动编码机的表情识别方法

堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力。基于主成分分析（principal component analysis,PCA）技术和堆积降噪自动编码机（stacked denoising autoen-coders,SDAE）模型,提出一种新的表情识别算法PCA＋SDAE。该算法对人脸图片进行裁剪及归一化等预处理,采用主成分分析技术对人脸特征进行线性降维,再利用堆积降噪自动编码机逐层进行特征学习并同时实现对人脸表情数据的非线性降维,可以得到更好的、维度更低的表情特征,并据此进行表情分类。对PCA＋SDAE算法的仿真测试实验结果表明,其综合性能比其他的基于深度学习模型的表情识别方法更好,同时与传统的非深度学习表情识别方法相比,它具有更高的表情识别正确率。     

说话人识别的参量研究和语音库建设

本文对说话人识别中的几个基本问题进行了研究。语音参量是说话人识别的基础,用矢量量化方法,使用自建的语音库中的材料,研究了说话人识别中的各种参量的效果。实验表明,所采用的参量中,一种混合参量MC最好,倒谱系数CE次之。     

对一俱变异金猫骨骼鉴定的探讨

我们通过对九俱金猫骨骼的鉴定,发现一俱金猫骨骼的头骨发生较大的变异,与三种色型的金猫头骨均不相符,本文从分类学角度对此进行了探讨。     

色彩在工业生产中应用的研究

本文探讨了生产环境、原材料、零、部件和生产过程色彩的应用与管理,以及使用色彩应注意的问题,并提出在某些场合以色彩代替数字的设想。     

砂体分类评价的模糊综合评判

依据模糊综合评判法,分别采用相关分析法和相对值比较法确定了砂体分类的评价标准;用层次分析法确定了因数权重;用函数分段法确定了单因数隶属度。经过多个变换模型的对比分析,选择合适的模型,利用最大隶属原则评价出砂体类属。大芦家地区东营组13个单砂层砂体分类的实验表明,正判率达90%以上。     

基于人工智能的舞蹈动作识别与评分系统开发

为解决线上线下融合式成绩评定一体化难以实现的问题,文中将人工智能的动作识别理论应用到舞蹈教学中,开发了人机互动的评分系统,实现了移动端的实时查询。在教学时通过使用可穿戴传感器惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)来收集舞蹈动作的数据信息,之后对数据进行标准化处理和滑动窗口数据分割,从而建立了长短期记忆(long short-term memory, LSTM)深度学习模型。通过研究模型动作识别的测试结果,发现模型准确率可达到94.28%。同时,利用LSTM深度学习模型和HTML5、CSS3等技术实现了人机互动形式的可视化实时成绩查询功能。文中提出的智能评分系统促进了课内外一体化的动态结合,实现了大学体育课程的智能化教学。     

运用专家系统识别虚假会计信息的探索

会计信息失真是证券市场的一大"痼疾",而识别假账是个专业性强的工作,文章试图将专家系统应用于虚假会计信息识别,对应用的原因及可行性加以分析,并着重对构建该系统的技术难点与技术依托加以描述,以期达到将会计信息失真抑制到最低程度的目的。     

基于支持向量机的多类形状识别系统

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,文中研究了支持向量机的分类机理,并将其应用于形状识别中,利用一对一判别策略构建了多类形状识别系统,实验中以交通标志图像为实验对象进行分类,结果表明该方法的泛化能力优于一般的识别方法。     

关于人体部位识别的一种模糊算法

提出了一种运用模糊逻辑算法,把“星形骨架”法和apar区域方法结合起来,通过定义适合度函数识别人体部位。这种方法充分利用了人体部位的形状特征和各块之间的位置关系,提高了识别人体部位的准确度。实验证明此方法是有效的。     

氮杂对环吩主体分子的合成及对萘衍生物的分子识别

通过在氮杂对环吩大环分子中引入氯取代基和甲基对其进行化学修饰,成功合成新的氮杂对环吩主体化合物,并对其与萘衍生物客体２,３二羟基萘６磺酸,α萘酚,β萘酚及２,６二羟基萘包结配合行为进行研究．化学计量法表明这４种萘衍生物与主体均形成１∶１的超分子体系．研究结果发现,具有正电子荷氮杂对环吩主体不仅能识别萘衍生物的磺酸基与羟基的差异,而且还可以识别同分异构体α萘酚,β萘酚之间的差异,表明了主客体间的静电引力、分子结构、几何互补在分子受体选择性键合底物形成超分子体系的重要作用