基于多特征融合的表情识别算法

针对轻量级面部表情识别算法泛化能力的不足,提出了一种结合多特征融合和注意力机制的表情识别方法。使用局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算子减少面部图像中无关信息的干扰,双分支神经网络提取原始人脸图像和LBP图像的特征,融合两个网络提取的中高层特征,并通过注意力机制加强重要特征,在保持较少参数量的同时生成大量的有效特征信息提高算法的识别效果。实验结果表明,该方法在Fer2013和CK+数据集上的识别率分别为70.21%和95.59%,有效地提高了轻量级表情识别算法的性能。

基于加权KNN与随机森林的表情识别方法

针对传统KNN算法计算量大、识别率低的问题,提出一种加权K最近邻法(KNN)结合随机森林(RF)的表情识别方法。首先通过监督下降方法(SDM)提取人脸特征点,然后计算样本间的平均距离,并借此划分测试样本,结合加权KNN与随机森林的特点,对不同样本采用不同的分类器,最后采用JAFFE表情数据库进行实验。结果表明,改进后的方法不仅识别率更高,而且简化了计算复杂度。

PVA/PF复合凝胶磨具精密磨削碳化硅陶瓷工艺实验研究

目的针对传统粉末热压成形细粒度金刚石磨具存在颗粒团聚、磨削碳化硅陶瓷容易在表面产生较深划痕的问题,提出一种基于冷冻-解冻凝胶成形的细粒度金刚石磨具,用于精密磨削碳化硅陶瓷,并研究其加工工艺。方法制备聚乙烯醇-酚醛树脂复合凝胶胶水,将金刚石和填料在凝胶胶水中剪切分散,得到的浆料浇筑在模具中,在–20℃低温条件下反复冷冻,形成胶体,再经干燥、烧结,得到粒度为2.5µm的细粒度金刚石磨削磨具。采用制备的金刚石凝胶磨具磨削碳化硅平面反射镜,对比不同磨具转速、进给速度、磨削深度工艺条件下的表面磨削质量。结果在低温条件下,聚乙烯醇-酚醛树脂分子链发生了物理交联,形成凝胶体,凝胶结合剂结合强度高,且分布均匀,所制备的凝胶磨具强度高于热压磨具,该方法可以解决传统粉料压制成形方法容易出现物相团聚、微观结构不一致的问题。磨削结果显示,当磨削进给速度为0.008 mm/min、磨具转速为1450 r/min、磨削深度为0.016 mm、转台转速为60 r/min时,获得了表面粗糙度Ra低于3.5 nm的镜面磨削效果,表面质量好于热压磨具磨削效果,3个ϕ100 mm区域平面度PV值均小于0.5µm。结论采用聚乙烯醇-酚醛树脂复合凝胶成功制备了细粒度金刚石磨削磨具,通过优化磨削工艺参数,为碳化硅平面反射镜镜面加工提供了一种新的加工工艺。

基于全卷积网络的胎儿脑部超声图像分割算法

胎儿脑部超声图像中颅骨光环之外的区域包含大量无关信息,不利于超声图像分类或识别任务。提出一种改进的全卷积网络实现胎儿脑部超声图像中颅骨光环的分割与提取。使用多种生产环境下的数据集,在原始U-Net神经网络中加入空洞卷积和原方法进行比较。实验表明,加入空洞卷积的分割模型更高效地提取胎儿脑部超声图像中的颅骨光环,能够作为胎儿脑部超声图像识别和分类任务中消除噪声的有效方法。

一种低功耗高共模抑制比运算放大器设计

为了解决传统伪差分跨导运算放大器共模抑制比较差的问题,提出了一种新型低功耗伪差分CMOS运算跨导放大器.通过共模前馈技术消除了电路输出节点处的输入共模信号,以便以最小的面积成本、功耗和寄生分量来提高共模抑制比(CMRR),并采用TSMC 0.18μm CMOS工艺对该OTA进行模拟仿真.仿真结果表明,在2 pF电容负载下,该OTA的直流增益为46.4 dB,增益带宽为14.5 MHz,相位裕度为85°.该OTA的CMRR高达110.1 dB,且在1.2 V单电源电压下,其功耗仅为28.6μW,面积仅为33×10^-5 mm^2.

一种基于VGG的手写字母识别算法

文章主要论述的是应用VGG的算法进行的对于物品的识别,在卷积神经网络的基础上使用较小的卷积滤波器,运用相关的VGG算法进行物品进行识别,并且提高其精准度。在现实中通过采集数据,把此的程序与其他的识别程序做了对比,比较了我们的算法的效果,并且应用于实际生活中。结果表明,此算法取得了更好的结果。

Research of Natural Gesture Recognition and Interactive Technology Compatible with YCb Crand HSV Color Space

In view of the current gesture recognition algorithm based on skin color segmentation is not flexible and has weak resistance to the environment, this paper puts forward a new method of skin color modeling to improve the adaptability of gesture segmentation when it face to different states. The modeling built by double color space instead of only one is compatible both in YCbCr and HSV color space to training the Gaussian model which can update the threshold value for binarization. Finally, this paper designed a natural gesture recognition and interactive systems based on the double color space model. It has shown that the system has a good interactive experience in different environments.

基于划分图像内容分级的语义分割算法

语义分割的任务是将给定图片的每一个像素进行分类,为了解决当类数目急剧增多或类的特征频繁改变的时候,语义分割的准确性会急剧地下降的问题。本研究提出将像素分类任务按照分类难度划分成不同的子任务。具体工作分为两部分:为每一个子任务训练一个神经网络,训练一个集成神经网络。根据图像像素的多少来划分难度等级的数量。通过为每一个不同的难度等级训练神经网络,可以获得各个子任务的概率图,然后通过这些概率图来训练集成网络。在实验部分,本研究将数据集上的11个类别划分成容易、中等、困难三类进行训练,在CamVid数据集上使用平均IoU衡量该方法语义分割准确率。实验结果表明,本研究方法与单一U-net对比传统方法对比在各类平均IoU上有了2%的提升。尤其是在围栏,人行道,自行车手这三类上有超过5%的提升。