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.     

基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%.     

政治课教学提问和举例的艺术

该文主要就政治课教学中提问和举例两个方面 ,结合自身在政治教学中的经验提出课堂提问、课堂举例皆是一种教学艺术。作为一名政治教师在教学过程中恰当做好课堂提问、课堂举例对提高政治课的教学效果至关重要。     

基于对抗学习的讽刺识别研究

为了避免现有讽刺识别方法的性能会受训练数据缺乏的影响, 在使用有限标注数据训练的注意力卷积神经网络基础上, 提出一种对抗学习框架, 该框架包含两种互补的对抗学习方法。首先, 提出一种基于对抗样本的学习方法, 应用对抗生成的样本参与模型训练, 以期提高分类器的鲁棒性和泛化能力。进而, 研究基于领域迁移的对抗学习方法, 以期利用跨领域讽刺表达数据, 改善模型在目标领域上的识别性能。在3个讽刺数据集上的实验结果表明, 两种对抗学习方法都能提高讽刺识别的性能, 其中基于领域迁移方法的性能提升更显著; 同时结合两种对抗学习方法能够进一步提高讽刺识别性能。     

基于线性迭代的分类器最小扰动评估方法

当数据集包含对抗性扰动样本时,其分类结构缺乏稳定性,传统的扰动评估方法效率低且准确率不高.针对该问题,提出一种高效准确的扰动评估方法.首先,根据样本与分类器间的物理属性,定义样本的对抗性扰动,利用线性迭代方法评估计算二类分类器的鲁棒性;然后,为了适应更加一般的情况,将该方法扩展到更加普遍的多类非线性分类器,即超平面包围的区域变为不规则多面体;最后,标记扰动样本对分类器进行优化调整,并对当前估计进行更新,以进一步提高分类器性能.不同数据集和分类器的实验结果表明:与FGSM方法、 L-BFGS方法和未标记方法相比,提出的方法具有更稳定高效的扰动评估性能,且可以构建鲁棒性更高的分类器.     

基于深度学习的小样本流体机械故障诊断方法

主要开展了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）在流体机械故障诊断方面的应用研究,建立了基于深度学习和迁移学习在小样本条件下的流体机械故障诊断方法.仿真实验结果表明：基于DCGAN生成的数据能涵盖原始数据的主要特征,可被用于对流体机械小样本故障诊断数据的扩充.结合迁移学习和深度学习的故障诊断方法,采用不同流体机械的运行数据对模型进行实验验证,结果表明：该模型解决了小样本训练中的过拟合问题,诊断准确率为98%~100%.     

基于GAN的体系能力图谱生成方法

体系能力图谱是体系能力的一种可视化表现形式,是从体系视角对整体能力的刻画,是体系能力分析的一种重要方法。本文提出利用生成对抗网络的方法完成从体系特征到体系能力图谱的预测,设计合理的网络框架和损失函数,并利用体系实验床平台获取体系特征和能力图谱样本对来训练模型。所提方法相比于传统实验方法,不仅可以快速得到能力图谱,还可以根据体系的改变直接得到多维度的能力图谱,为作战提供实时辅助分析。     

基于生成对抗神经网络的雷达遥感数据增广方法

在雷达探测领域,数据样本无论在完备性还是多样性上,均不能满足深度学习模型有效训练的要求,模型极易出现过拟合现象,从而限制了相关技术在雷达探测领域的广泛应用。面向雷达探测领域的智能化应用需求,针对雷达数据样本不足问题,提出基于生成对抗神经网络的微波成像体制雷达数据增广方法。针对雷达数据样本特征不显著问题,结合标签平滑正则化方法,实现增广数据样本的自动标注,通过构建增广样本与真实样本协同的深度学习模型训练框架,实现模型在小规模雷达数据样本集上的鲁棒训练。基于公开雷达探测数据集,验证了该方法的有效性。     

示例学习扩张矩阵的粗糙计算

为了获得高效率和更简洁的知识，一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究。该文基于粗集理论研究扩张矩阵的示例学习问题，并应用遗传算法获取示例学习中的最优概念。实验结果表明该方法是有效的。提出了粗集理论下的几个新概念，如：必要选择子，核选择子集，约简选择子集和所产生复合的评价指标。     

一种利用年龄编辑改进年龄估计的方法

人脸年龄估计(face age estimation)作为一种新兴的生物特征识别技术,是计算机视觉中一个经典的学习问题.基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)强大的数据生成能力,提出了一种利用年龄编辑改进年龄估计的方法,并通过分阶段联合训练年龄编辑网络StarGAN和年...