基于对象模糊密度赋值的决策层融合算法

针对模糊积分在进行决策层融合识别时,其模糊密度是根据已知类别样本的先验静态信息赋值的,并不能根据具体对象的识别结果进行动态调整使之更接近现实的情形,提出了一种基于对象模糊密度赋值的决策层融合算法。该算法利用各分类器识别具体对象时给出的客观信息计算出其所属类别的区分度,再结合先验静态信息对模糊密度进行动态赋值。将该算法应用于人脸表情识别,实验结果表明,获得了较好的融合效果,提高了表情识别的准确率。

一二次融合配电开关的融合决策及故障诊断研究

针对一二次融合配电开关设备运行过程中实时数据标准化度、采集准确度和处理效率低,导致决策水平融合性差以及故障诊断误差大突出等问题,文中提出了基于不同信息类型的分类、识别与融合决策方法,形成了标准化的数据源。在此基础上开发了基于决策层的融合算法、一二次融合开关设备实时运行数据准确采集与高效处理技术和BP神经网络故障模型的故障快速诊断系统,通过大幅提高实时运行数据采集精度和处理速度,为用户赢得提前处置故障信息的宝贵时间,当运行中的一二次融合配电开关设备发生故障时能够及时向用户发出预警及对故障隔离。经试验验证,该系统具有采样准确率和处理效率高的特点,为一二次融合配电开关设备在电力系统中全面应用提供了技术支持。

基于多方向特征融合的动态人脸微表情识别方法

由于当前已有方法未考虑多方向融合动态人脸特征,导致人脸微表情识别效果较差,识别精度较低,识别耗时较长。为此,提出基于多方向特征融合的动态人脸微表情识别方法。估计噪声动态人脸图像,分块处理噪声动态人脸图像,并求解动态人脸图像块系数,对动态人脸图像完成重构。增强去噪后动态人脸图像,通过AAM模型提取动态人脸图像中距离特征信息,对全部特征进行多方向融合,实现动态人脸微表情识别。实验结果表明,所提方法的人脸微表情识别效果较好,能够精准完成动态人脸微表情识别,减小识别耗时。