结合文本监督和多粒度特征的姿态情绪识别

通过分析人体3D骨架的连续运动规律,建模姿态情绪识别方法,在人机交互等领域具有广泛的应用前景。针对姿态特征易混淆导致的骨架局部情绪性特征难捕获问题,提出了一种结合文本监督和多粒度特征的姿态情绪识别方法。通过多粒度特征融合网络模块,对情绪识别问题中人体的动态姿态进行建模。同时,采用文本化描述的标签对融合情绪特征进行监督训练,引导网络提取骨架各个部位的情绪性特征。在MPI情绪身体表达数据集上对该方法进行评估,试验结果表明,该方法准确率达80.50%,验证了其有效性。

土壤检测相关质量控制技术应用研究

本研究旨在探索土壤检测中的质量控制技术应用。我们采用样品预处理、标准曲线建立和内部质量控制等技术,提高了土壤检测的准确性和可靠性。结果显示,质量控制技术显著提高了土壤检测质量水平,对环境监测、农业生产和土壤污染治理具有重要意义。