二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。

发达地区低龄老年人焦虑状况影响因素分析——以北京市为例

国内外学者从多角度对老龄社会进行了深入研究,但实证研究的相对较少。而实证分析北京市低龄老年人焦虑状况来探究中国发达地区低龄老年人焦虑状况的影响因素,发现:70岁以下低龄老年人比70岁以上高龄老年人更易产生焦虑情绪,其身体状况、记忆力水平、婚姻、性别和文化程度均能显著影响其焦虑水平;低龄老年人记忆力水平与其文化程度、性别和婚姻也存在显著相关性。因此,应从国家、社会和家庭层面进一步完善老年人精神赡养制度,提高老年人活动水平,发扬“大孝”之道,尤其应对弱势老年群体的身心健康给予更多的社会支持。

农村留守老人情感与精神需求困境破解

农村留守老人是中国社会变迁过程中的特殊群体,其精神需求困境十分突出,需要得到社会的重视与解决。文章从探讨留守老人精神需求困境的意义出发,深入分析了留守老人精神需求面临的主要困境,以及困境形成的原因,并在此基础上,提出了建立政府支持、社区服务、家庭支持三个系统的策略。

从英国圈地运动看我国当代农村土地流转及经营问题

作为世界经济史上重要事件,英国圈地运动在一定程度上促成了英国农村土地规模化经营及农业现代化,并最终推动农村城市化进程。而我国当代农村也面临着土地的承包经营权流转、规模化经营,以及农村城市化等问题,圈地运动的成功经验对我国的农村土地经营有一定借鉴价值。本文通过圈地运动的解析,反思了我国农村土地经营中存在的问题,并提出了相应的解决策略。

农村家庭结构变迁及其对农村养老方式的影响

农村家庭结构变迁对农村养老方式产生的影响:家庭养老模式受到挑战、自主养老成为趋势、女儿对老人的赡养作用增强,一定程度上给老年人的物质精神赡养带来困难。鼓励在农村建立多元化养老体系、加强老年人精神赡养、重塑孝道文化来改善老年人的养老困境。

基于伪三维卷积神经网络的手势姿态估计

大多数现有的基于深度学习的手势姿态估计方法都使用标准三维卷积神经网络提取三维特征,估计手部关节坐标。该方法提取的特征缺乏手部的多尺度信息,限制了手势姿态估计的精度。另外,由于三维卷积神经网络巨大的计算成本和内存需求,这些方法常难以满足实时性要求。为了克服这些缺点,提出以空间滤波器和深度滤波器级联的方式模拟三维卷积,减少网络参数量。同时,在各个尺度上提取手势姿态特征并加以整合,充分利用手势的三维信息。实验表明,该方法能有效提高手势姿态估计精度,减小模型尺寸,且在具有单块GPU的计算机上能以超过119 fps的速度运行。

农村社区文化建设困境探究

农村社区文化建设在新农村建设中发挥着重要作用,然而当今农村文化建设却受到多重制约。本文从建设新农村社区文化的意义出发,深入探讨了农村社区文化发展滞后的多种问题,并根据农村现状,提出了加强与促进新农村社区文化建设的实施建议。

基于单一神经网络的多尺度人脸检测

人脸检测是指检测并定位输入图像中所有的人脸,并返回精确的人脸位置和大小,是目标检测的重要方向。为了解决人脸尺度多样性给人脸检测造成的困难,该文提出一种新的基于单一神经网络的特征图融合多尺度人脸检测算法。该算法在不同大小的卷积层上预测人脸,实现实时多尺度人脸检测,并通过将浅层的特征图融合引入上下文信息提高小尺寸人脸检测精度。在数据集FDDB和WIDERFACE测试结果表明,所提方法达到了先进人脸检测的水平,并且该方法去掉了框推荐过程,因此检测速度更快。在WIDERFACE难、适中、简单3个子数据集上测试结果分别为87.9%, 93.2%, 93.4%MAP,检测速度为35 fps。所提算法与目前效果较好的极小人脸检测方法相比,在保证精度的同时提高了人脸检测速度。

基于CNN与关键区域特征的人脸表情识别算法

为了克服目前公开的人脸表情数据集的数据量较少,并且有一些类别的表情表达存在一定的相似这两个因素对人脸表情识别率的影响,提出一种基于关键区域特征融合的人脸表情分类算法。算法首先提取人脸图像中表情表达的关键区域,然后分别提取关键区域的特征信息并融合,最终使用融合的特征进行分类。通过实验验证:算法在JAFFE和CK+公开数据集上均取得了较好的识别准确率。

基于特征图融合的小尺寸人脸检测

人脸检测是指从输入图片或视频中找到人脸的精确位置并确定其大小。为了应对尺度多样性特别是小尺寸人脸给人脸检测任务带来的困难,文中提出一种新的基于特征图融合的小尺寸人脸检测方法。首先,合理地选择待检测特征图,使用不同的特征图检测不同大小的人脸。然后,通过将较深的特征图和较浅的特征图进行融合,合理地引入上下文信息,从而提高小尺寸人脸的检测精度。在NVIDIA GTX TATAN X上,使用WIDERFACE数据集对所提方法进行训练和测试,其在WIDERFACE 3个测试子集上的测试结果分别为88.9%(hard),93.5%(medium),94.3%(easy)AP,检测速度为39 fps,其检测精度和检测速度均优于其他优秀的检测方法。

以学为中心的Python程序设计在线教学组织方案

为落实教育部应对新型冠状病毒肺炎疫情防控下开展大规模在线教学的新举措,针对Python程序设计课应用性强的特点,分析本校学生学情,基于异步SPOC和在线实践平台,从整合教学资源、注重交互反馈、构建分层任务、创设学习情境等方面,阐述以学为中心的在线教学组织实施方案,从学生反馈来看实施效果较好。

基于前馈上下文和形状先验的平面标注方法

针对真实场景中由于互相遮挡导致的场景语义不能完全被理解的问题,提出了一种基于前馈上下文和形状先验的方法来对前景区域和被遮挡的背景区域进行语义标注。首先,将原始图像分割成超像素并提取像素点特征,采用加速决策树方法标注前景,同时采用改进的基于多尺度可形变的部件模型方法进行目标检测。其次,将可见对象信息与前馈上下文预测相结合来推测背景区域的被遮挡部分。然后,根据与当前标签置信度相匹配的多边形为每个标签提供形状先验知识。最后,结合像素预测与可视平面预测和多边形知识,以形成完整的场景标注图像。与现有方法相比,该方法能够得到与街道场景更相符的结果,并在人行道和公路较接近时的标注效果更好。

西南少数民族农村公共经济协同发展模式研究

少数民族农村经济的协同发展需要将国家的制度化理念与市场发展条件以及特定群体的具体需求结合起来,这就要求充分尊重农民的市场主体和农民的利益,构建与政府、企业协同发展的经济模式。分析和揭示了农村西南少数民族农村经济发展矛盾及其成因,探讨了该地区公共选择下的农村经济协同发展模式,为西南少数民族农村地区经济开发和建设提供对策建议。