基于多粒度与自修复融合的人脸表情识别

为有效提取和融合表情多粒度特征信息,降低自然场景人脸表情数据集存在不确定性和错误数据等因素致使准确率难以满足现实需求的问题,基于深度卷积神经网络提出多粒度与自修复融合的表情识别模型。采用拼图生成器生成不同粒度图像,利用渐进式的训练过程学习不同粒度图像之间互补的特征信息,采用自修复方法避免网络过度拟合错误样本图像,对错误样本进行重新标注。在AffectNet数据集和RAF-DB数据集上准确率分别达到了63.94%和87.10%,实验结果表明,该模型具有较高的准确率和良好的鲁棒性。

计算机视觉下读者行为识别研究初探——以新疆大学图书馆为例

本文探讨计算机视觉技术在高校图书馆中读者各类行为识别的应用研究,通过研究和分析计算机视觉基本原理及其技术应用,结合高校图书馆的实际情况尤其是新疆大学图书馆的实际情况,深入探讨了计算机视觉在提高图书馆服务质量和馆员工作效率方面的潜力。本文研究采用了实证研究方法,通过收集和分析图书馆场景数据,研究了计算机视觉技术在读者行为识别中的应用,并提出了相应的策略和建议。

全媒体时代图书馆阅读推广创新策略研究

结合全媒体时代的特点,进行图书馆阅读的推广创新是当前我国图书馆的发展趋势。基于此,本文就全媒体时代进行图书馆阅读推广创新的意义、现阶段我国图书馆阅读推广中的问题和相关的创新策略做了简单探讨,希望对优化我国图书馆的服务模式起到一定的借鉴作用。

基于层级匹配的维吾尔文关键词文档图像检索

为实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索,提出一种基于由粗到细层级匹配的关键词文档图像检索方法。使用改进的投影切分法将经过预处理的文档图像切分成单词图像库,使用模板匹配对关键词进行粗匹配;在粗匹配的基础上,提取单词图像的方向梯度直方图(HOG)特征向量;通过支持向量机(SVM)分类器学习特征向量,实现关键词图像检索。在包含108张文档图像的数据库中进行实验,实验结果表明,检索准确率平均值为91.14%,召回率平均值为79.31%,该方法能有效实现基于关键词的维吾尔文文档图像检索。

基于深度卷积网络的非接触式掌纹识别与验证

针对非接触式掌纹图像存在手姿态、光照等干扰因素的问题,提出了使用深度卷积网络来提取非接触式掌纹特征的识别方法,对不同网络提取非接触式掌纹特征的性能进行了验证.为了提高实用性,避免非接触式掌纹验证前的ROI提取操作,提出了基于Siamese Network的非接触式掌纹验证方法.选用了ResNet、DenseNet、MobileNetV2和RegNet 4个卷积神经网络模型,在IITD、Tongji和MPD 3个非接触式掌纹数据集上做了非接触式掌纹识别的评估实验,在IITD数据集上进行了训练和验证.MobileNetV2在IITD数据集上的收敛速度最快,RegNet在Tongji、MPD两个数据集上的收敛速度明显快于另外3个网络.RegNet在3个数据集上的识别率均最高,且较传统方法有所提高.实验结果表明,用深度卷积网络提取非接触式掌纹特征的方法有更好的识别结果.基于Siamese Network的非接触式掌纹验证方法对自然场景下的掌纹图像有较好的验证结果,且对光照和手姿态具有一定的鲁棒性.

基于优化GaitSet模型的步态识别研究

为了能够保留更多的输入步态轮廓图的轮廓和纹理等信息,增加深浅特征融合的输入,提出了基于优化GaitSet模型的步态识别研究.首先,在原模型的基础上,采用了联合Loss优化,步态轮廓图的裁剪对齐为较大图片尺寸,并且进行进一步的论证;其次,增加多尺度的感受野的特征输入和深浅特征融合;最后,在CASIA-B数据库上进行了验证.实验结果表明:LT样本规模及非相同视角下,NM状态下的识别率为97.309%,BG状态下的识别率为94.048%,CL状态下的识别率为81.736%.相比较原模型Rank-1的准确率有较大的提升.

疫情环境下图书馆服务创新模式初探——以新疆大学图书馆为例

目的/意义:以新型冠状病毒性肺炎疫情蔓延之势,全国各大数据商和各个高校图书馆开展了前所未有的公共安全突发事件应急服务。方法/过程:本文主要以新疆大学图书馆开展的应急服务模式开展探讨并介绍疆内高校在疫情期间的服务。结果/结论:提出了高校图书馆在疫情环境开展的服务建议和未来展望,为今后积极推进自治区图工委会员作用开展各院校同行交流,共同提升公共安全突发事件应急服务能力而做好准备。

2010年~2019年《新疆大学学报(自然科学版)》载文被引分析

以CNKI“中国引文数据库CCD”和“中国期刊全文数据库”为数据统计来源,利用文献计量学方法对《新疆大学学报(自然科学版)》2010年~2019年10年期间所载论文的被引情况进行了分析,通过载文被引总量、被引作者、被引期刊、被引机构等进行了统计,总结出了《新疆大学学报(自然科学版)》2010年~2019年10年期间的载文被引规律,为提高该刊学术水平和办刊质量和“双一流”建设提供了参考数据。

大学生阅读情况分析——以新疆大学图书馆为例

以新疆大学图书馆为例,通过对2015年1月~2019年12月的流通数据进行统计,从文献分布、资源利用、流通借还等方面分析本校师生的阅读习惯和规律,进一步了解新疆大学师生对新疆大学图书馆文献资源的需求,发现规律,实现图书馆科学优化管理,提供有效客观的参考数据。

多文种离线手写签名识别与鉴别关键技术及应用

手写签名作为文字和行为特征的结合体,能有效实现个人身份的鉴定与识别。同时,在时代的大背景下,科技的发展与研究不仅为我们的生产生活带来了诸多便利,也为我们信息安全问题带来了许多挑战。随着“一带一路”倡议的推进,多文种混排的纸质合同、行政文书、法律条文等资料也屡见不鲜。借力于科技、潮流、地理、人文、政策等优势,手写签名识别技术成为了我们研究的焦点。

基于LTP和HOG纹理特征融合的中亚文档图像文种识别

针对中亚地区存在一些相似度较高的文种,提出一种基于具有旋转不变性的统一局部三值模式(rotation invariant uniform local ternary pattern, riu2-LTP)和方向梯度直方图(histogram of oriented gradients, HOG)特征交叉融合的文档图像文种方法。使用SVM分类器对包含10个文种共10 000张图片的数据库进行试验;为了提高多文种识别效果,采用贝叶斯优化SVM的超参数。对文档图像提取了半径为1,采样点为8的riu2-LTP;重新对数据库提取HOG;采用交叉融合方法将20维riu2-LTP特征与36维HOG特征分别依次融入到新的特征集。试验表明,本研究方法平均查准率达到99%,相较于单一LTP、riu2-LTP和HOG方法有更好性能。