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基于像素距离图和四维动态卷积网络的密集人群计数与定位方法
1
作者
高阳峄
雷涛
+3 位作者
杜晓刚
李岁永
王营博
闵重丹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期2233-2242,共10页
基于卷积神经网络(CNN)获得回归密度图的方法已成为人群计数与定位的主流方法,但现有方法仍存在两个问题:首先传统方法获得的密度图在人群密集区域存在粘连和重叠问题,导致网络最终人群计数和定位错误;其次,常规卷积由于其权重不变,无...
基于卷积神经网络(CNN)获得回归密度图的方法已成为人群计数与定位的主流方法,但现有方法仍存在两个问题:首先传统方法获得的密度图在人群密集区域存在粘连和重叠问题,导致网络最终人群计数和定位错误;其次,常规卷积由于其权重不变,无法实现对图像特征的自适应提取,难以处理复杂背景和人群密度分布不均匀的图像。为解决上述问题,提出一种基于像素距离图(PDMap)和四维动态卷积网络(FDDCNet)的密集人群计数与定位方法。首先定义了一种新的PDMap,利用像素级标注点之间的空间距离关系,通过取反操作提高人头中心点周围像素的平滑度,避免人群密集区域的粘连重叠;其次,设计了一种FDDC模块,自适应地改变卷积四个维度的权重,提取不同视图提供的先验知识,应对复杂场景和分布不均匀导致的计数与定位困难,提高网络模型的泛化能力和鲁棒性;最后,采用阈值过滤局部不确定预测值,进一步提高计数与定位的准确性。在NWPU-Crowd数据集的测试集上:在人群计数方面,所提方法的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)分别为82.4和334.7,比MFP-Net(Multi-scale Feature Pyramid Network)分别降低了8.7%和26.9%;在人群定位方面,所提方法的综合评价指标F1值和精确率分别为71.2%和73.6%,比TopoCount(Topological Count)方法分别提升了3.0%和5.9%。实验结果表明,所提方法能够处理复杂背景的密集人群图像,取得了更高的计数准确率和定位精准度。
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关键词
卷积神经网络
人群计数
人群定位
距离变化
动态卷积
局部极大值检测
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职称材料
基于混合神经网络的脑电时空特征情感分类
被引量:
8
2
作者
陈景霞
郝为
+2 位作者
张鹏伟
闵重丹
李玥辰
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3869-3883,共15页
提出一种脑电图(electroencephalograph,简称EEG)数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二...
提出一种脑电图(electroencephalograph,简称EEG)数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络(CASC_CNN_LSTM)与级联卷积-卷积神经网络(CASC_CNN_CNN)这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASC_CNN_LSTM和CASC_CNN_CNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中.
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关键词
脑电图
情感识别
二维网状
时空特征
卷积循环神经网络
混合模型
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职称材料
基于3D矩阵特征与多维卷积网络的脑电信号情感识别
被引量:
3
3
作者
陈景霞
闵重丹
+2 位作者
林文涛
郝为
刘洋
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第2期178-186,共9页
人类大脑皮层能够对不同情感产生动态响应,在这一神经科学研究成果的启发下,提出一种基于3D矩阵特征与多维卷积神经网络的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号情感识别方法,用MCNN表示.该3D矩阵特征是指每个时间点上提取的6个频带的PSD...
人类大脑皮层能够对不同情感产生动态响应,在这一神经科学研究成果的启发下,提出一种基于3D矩阵特征与多维卷积神经网络的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号情感识别方法,用MCNN表示.该3D矩阵特征是指每个时间点上提取的6个频带的PSD特征按大脑电极位置分布,转换为9×9网状矩阵后连接得到的一个9×9×6的三维矩阵,该表征方法能够直接准确反应大脑皮层EEG信号的空间相关性和时频动态,再将该特征输入一个多维卷积神经网络进一步提取相关深度语义特征并进行情感分类.所提方法在DEAP数据集中脑电信号的唤醒度和效价维度上两类情感分类的平均准确率分别达到了85.88%和87.32%,相同实验条件下,比目前较优手工特征的平均分类准确率分别提升了5.41%和5.69%,比最优深度模型的平均分类准确率分别提升了3.52%和4.18%,验证了该方法的先进性和有效性.
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关键词
多通道脑电信号
三维特征
CNN
多元卷积
情感识别
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职称材料
题名
基于像素距离图和四维动态卷积网络的密集人群计数与定位方法
1
作者
高阳峄
雷涛
杜晓刚
李岁永
王营博
闵重丹
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
陕西省人工智能联合实验室(陕西科技大学)
中铁第一勘察设计院集团有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第7期2233-2242,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62271296)
陕西省杰出青年基金资助项目(2021JC-47)。
文摘
基于卷积神经网络(CNN)获得回归密度图的方法已成为人群计数与定位的主流方法,但现有方法仍存在两个问题:首先传统方法获得的密度图在人群密集区域存在粘连和重叠问题,导致网络最终人群计数和定位错误;其次,常规卷积由于其权重不变,无法实现对图像特征的自适应提取,难以处理复杂背景和人群密度分布不均匀的图像。为解决上述问题,提出一种基于像素距离图(PDMap)和四维动态卷积网络(FDDCNet)的密集人群计数与定位方法。首先定义了一种新的PDMap,利用像素级标注点之间的空间距离关系,通过取反操作提高人头中心点周围像素的平滑度,避免人群密集区域的粘连重叠;其次,设计了一种FDDC模块,自适应地改变卷积四个维度的权重,提取不同视图提供的先验知识,应对复杂场景和分布不均匀导致的计数与定位困难,提高网络模型的泛化能力和鲁棒性;最后,采用阈值过滤局部不确定预测值,进一步提高计数与定位的准确性。在NWPU-Crowd数据集的测试集上:在人群计数方面,所提方法的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)分别为82.4和334.7,比MFP-Net(Multi-scale Feature Pyramid Network)分别降低了8.7%和26.9%;在人群定位方面,所提方法的综合评价指标F1值和精确率分别为71.2%和73.6%,比TopoCount(Topological Count)方法分别提升了3.0%和5.9%。实验结果表明,所提方法能够处理复杂背景的密集人群图像,取得了更高的计数准确率和定位精准度。
关键词
卷积神经网络
人群计数
人群定位
距离变化
动态卷积
局部极大值检测
Keywords
Convolutional Neural Network(CNN)
crowd counting
crowd locating
distance variation
dynamic convolution
local maximum detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于混合神经网络的脑电时空特征情感分类
被引量:
8
2
作者
陈景霞
郝为
张鹏伟
闵重丹
李玥辰
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3869-3883,共15页
基金
国家自然科学基金(61806118)
陕西科技大学科研启动基金(2020BJ-30)。
文摘
提出一种脑电图(electroencephalograph,简称EEG)数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络(CASC_CNN_LSTM)与级联卷积-卷积神经网络(CASC_CNN_CNN)这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASC_CNN_LSTM和CASC_CNN_CNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中.
关键词
脑电图
情感识别
二维网状
时空特征
卷积循环神经网络
混合模型
Keywords
EEG
emotion recognition
2Dmesh-like
spatiotemporal feature
convolutional recurrent neural networks
hybrid model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于3D矩阵特征与多维卷积网络的脑电信号情感识别
被引量:
3
3
作者
陈景霞
闵重丹
林文涛
郝为
刘洋
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第2期178-186,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61806118)
陕西科技大学博士科研启动基金项目(2020BJ-30)。
文摘
人类大脑皮层能够对不同情感产生动态响应,在这一神经科学研究成果的启发下,提出一种基于3D矩阵特征与多维卷积神经网络的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号情感识别方法,用MCNN表示.该3D矩阵特征是指每个时间点上提取的6个频带的PSD特征按大脑电极位置分布,转换为9×9网状矩阵后连接得到的一个9×9×6的三维矩阵,该表征方法能够直接准确反应大脑皮层EEG信号的空间相关性和时频动态,再将该特征输入一个多维卷积神经网络进一步提取相关深度语义特征并进行情感分类.所提方法在DEAP数据集中脑电信号的唤醒度和效价维度上两类情感分类的平均准确率分别达到了85.88%和87.32%,相同实验条件下,比目前较优手工特征的平均分类准确率分别提升了5.41%和5.69%,比最优深度模型的平均分类准确率分别提升了3.52%和4.18%,验证了该方法的先进性和有效性.
关键词
多通道脑电信号
三维特征
CNN
多元卷积
情感识别
Keywords
multi-channel EEG
3D-feature
CNN
multivariate convolution
emotion recognition
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于像素距离图和四维动态卷积网络的密集人群计数与定位方法
高阳峄
雷涛
杜晓刚
李岁永
王营博
闵重丹
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于混合神经网络的脑电时空特征情感分类
陈景霞
郝为
张鹏伟
闵重丹
李玥辰
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
8
下载PDF
职称材料
3
基于3D矩阵特征与多维卷积网络的脑电信号情感识别
陈景霞
闵重丹
林文涛
郝为
刘洋
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022
3
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职称材料
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