基于Gabor小波和主成分分析的人脸表情识别

设计一种基于Gabor小波和主成分分析(PCA)的人脸表情识别方法。首先对每一张表情图像采用Haar特征进行人脸检测,然后选择合适的Gabor小波滤波器组进行表情特征提取,最后采用PCA对提取的高维Gabor小波特征进行特征降维,输入到K近邻法(KNN)分类器实现表情分类任务。在标准的JAFFE表情数据集的试验结果表明,PCA方法提取90维的Gabor小波特征用于表情识别时表现最好,能够取得89.52%的人脸表情识别性能。可见,该方法是一种可行的人脸表情识别方法。

基于移动计算平台的语音情感识别系统设计

近年来,情感识别技术备受人工智能领域研究者的关注,因为它可以极大改善人机交互系统的用户体验,从而进一步提升产品的用户粘性。考虑到智能手机等移动终端设备使用的便利性,设计一种基于安卓(Android)移动平台的实时性语音情感识别系统。该系统能够实时性地采集说话人的语音,并对每一句语音提取基音频率、振幅、频谱能量分布等情感特征参数,然后采用模板匹配方法判别每一句语音的情感类型,输出说话人的语音情感识别结果。该系统将语音采集、特征提取、情感判别模型与Android系统有机结合,并具有实时性和识别性能较高的特点。

基于毛细电泳的多重PCR方法检测儿童呼吸道腺病毒感染常见血清型的价值

目的建立一种呼吸道腺病毒常见血清型检测方法,并利用该方法检测温州地区儿童呼吸道人腺病毒(HAdV)感染的主要血清型。方法利用基于毛细电泳的多重PCR法建立呼吸道腺病毒常见12种血清型检测方法,将2018年1月至2019年12月收治于温州医科大学附属育英儿童医院,经直接免疫荧光法检测HAdV阳性的1059例急性呼吸道感染患儿的呼吸道标本作为研究对象,对其进行回顾性分析,采用多重PCR方法测定HAdV-1、2、3、4、5、7、14、21、37、40、41和55型等12种血清型,同时随机抽取部分标本与一代测序法比较检测结果一致性。结果共收集到1059份HAdV抗原阳性的呼吸道标本,多重PCR法检测发现,1种血清型阳性947例(89.4%),2种血清型混合感染13例(1.2%),阴性24例(2.3%),阳性但不能分型75例(7.1%)。947例单种血清型阳性儿童中,B亚群的HAdV-3型415例(43.8%),HAdV-7型318例(33.6%),HAdV-55型12例(1.2%),HAdV-21型2例(0.2%);C亚群的HAdV-2型108例(11.4%),HAdV-1型70例(7.4%),HAdV-5型16例(1.7%);E亚群的HAdV-4型6例(0.6%)。未检出HAdV-14、HAdV-37、HAdV-40和HAdV-41。随机抽取多重PCR法检测的HAdV分型阳性的标本51例,与一代测序的检测进行比较,均符合。结论建立并验证了基于毛细电泳的多重PCR法对儿童呼吸道腺病毒感染常见血清型的诊断价值。B亚群的HAdV-3、HAdV-7和C亚群的HAdV-2、HAdV-1为温州地区儿童呼吸道腺病毒感染的主要血清型,HAdV-14、HAdV-37、HAdV-40和HAdV-41未检出。