基于微信小程序的SCN人脸表情识别系统设计

针对人脸表情识别技术,利用自修复网络(Self-Cure Network,SCN)人脸表情识别算法模型的优势,实现SCN在移动端设备上的应用,利用训练好的模型构建人脸表情识别系统,以微信小程序为系统平台,开发了一款表情识别微信小程序。经过系统测试,结果表明该系统表情识别准确率高、操作方便、运行流畅、功能完备,基于微信小程序的SCN人脸表情识别系统具有广泛的应用前景。

《道林·格雷的画像》中人画换脸的悲剧新解

王尔德在《道林·格雷的画像》中对肖像画的艺术处理和情节设定更加复杂和成熟,他以肖像画为核心构建了一场人画换脸的悲剧,设定了三个与肖像画相关的三个谜题,这表明王尔德已认识到肖像画的独特意义,而肖像画也成为他表达唯美主义理念的常用媒介和解读作品的关键。《道林·格雷的画像》中以肖像画为核心串联起与身体、道德和自我相关的议题,肖像画对模特的相似性再现和肖像画具有的典范性和相对独立性使小说中人画换脸的情节设定成为可能,人画换脸的实质是主体脸的置换、感官的丧失和身体的缺席,以及由此造成的人的生命力和可能性的丧失。同时,道林对肖像画的刺杀从根本上源于本就不甚稳固的认知基础和价值建构的坍塌。

融合PVT多级特征的口罩人脸识别研究

呼吸系统疾病的流行使口罩扮演着重要角色,这给人脸识别算法带来了新的挑战。受到多尺度特征融合模型的启发,提出一种基于金字塔视觉Transformer(Pyramid Vision Transformer,PVT)的提取口罩人脸特征的模型。该模型引入自注意力机制来提取丰富的人脸信息,通过融合PVT多个层级的特征向量,来实现对口罩人脸的多尺度关注,相较于传统特征融合模型,具有更高的识别精度和更少的参数量。此外,模型采用Sub-center ArcFace损失函数来提升鲁棒性。模型在大规模模拟口罩人脸数据集上进行训练,并分别在普通人脸、模拟口罩人脸和真实口罩人脸数据集上进行了测试和评估。实验结果表明,所提出的方法与其他主流方法相比,具有较高的识别精度,是一种有效的口罩人脸识别方法。

改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法

智慧课堂是人工智能领域热门的应用场景。针对课堂场景下摄像头位置较远且偏,图像中目标存在人脸过小和遮挡导致漏检或错检等问题,提出了一种改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法YOLOv5-SASA。该算法主要包括三个部分,在backbone层沿用了CSPDarknet53网络,通过在最后的空间池化层中使用BasicRFB模块来有效增强网络的特征提取能力;采用NWD损失函数来提高模型对小目标检测的鲁棒性,同时在head层中引入了独立自注意力机制模块SASA,以解决人脸遮挡的问题,并降低模型的参数量;通过降低中间层通道神经元的数量、调节学习率等方式,对改进的YOLOv5网络进行了优化,以避免模型过拟合。实验结果表明,所提出的方法在WiderFace验证集的easy、medium和hard难度下的效果均优于原网络,分别达到了97.5%、96.3%和86.5%的准确率,能够有效提升课堂场景下人脸检测的精度。

综掘巷道迈步式自移机尾智能控制技术研究

针对现有综掘巷道迈步式自移机尾设备智能化水平低,智能控制技术研究不足等问题,阐释了自移机尾工作原理,分析了智能化煤矿验收办法中针对带式输送机自移机尾智能化的要求,提出自移机尾控制系统的总体设计方案,设计了一键自移控制、多机联动控制和人员接近识别与闯入预警软硬件系统。在此基础上,在神华集团神东煤炭有限责任公司哈拉沟煤矿31107运输巷掘进工作面自移机尾应用该智能控制系统,现场试验结果表明:该智能控制系统可实现自移机尾的一键自移控制;人员接近识别与闯入预警系统可以对自移机尾周边人员进行精准定位,并且能够在人员进入危险区域后进行识别,提高了自移机尾设备使用的安全性。

大党“破题之钥”:以全过程人民民主健全全面从严治党体系

如何跳出治乱兴衰历史周期率,破解大党独有难题,是中国共产党坚持探索的重要问题,也是关系民族复兴大业的关键所在。基于对大党独有难题理论意蕴的把握,可以发现,全过程人民民主和全面从严治党是在实践中形成的跳出历史周期率的“两个答案”:全面从严治党具有从严以尚贤、任贤而兴民、民主护安邦的思想基础,并蕴含在其全面性、严格性和治理性的内在特质之中;而全过程人民民主既为全面从严治党提供了实践标尺,同时其发展也需要以全面从严治党作为保障。未来应通过发展维护党的全面领导的有效体制机制,探索人民群众监督与党内监督有机结合的有效方式,拓宽全面从严治党“靠人民”的有效渠道,进一步以全过程人民民主健全全面从严治党体系,将中国共产党的执政优势转化为实现中华民族伟大复兴的强大动能。

矿用自清洗精密过滤装置设计

针对当前煤矿综采工作面过滤设备存在过滤网易堵塞、使用寿命短、操作清洗复杂、人工检修繁杂等问题,设计了一种矿用自清洗精密过滤装置。该装置产水水质优良,保障了综采工作面喷雾除尘、设备冷却等用水水质安全。通过装置结构集成化设计和智能化控制系统开发,使得该装置具有体积小、无人值守化运行、故障报警及装置保护等优点及功能,对建设安全、高效、智能化的现代化煤矿具有重要的现实意义。

掘进工作面自移设备列车研制与应用

针对掘进工作面动力设备、临时料场的跟机前移主要靠人工搬运、劳动强度大、安全隐患突出、与快速掘进系统不匹配、影响掘进效率的问题,研制了适用于掘进工作面的自移设备列车。设计了智能控制系统,实现了设备列车与掘进成套装备的协同控制,提高了设备列车在复杂顶底板条件下的适应性。实际应用表明:自移设备列车将掘进工作面辅助作业装备集中管理,大大提高了作业的安全性和工作效率。

自嘲行为研究文献综述——基于2003—2023年研究的分析

自嘲作为一种言语现象,在不同文化背景下,既可以造成群体间的分裂也可以建立包容性。自嘲行为的使用可以构建积极的自我形象,促进团结。该研究从自嘲行为入手,基于中国知网(CNKI)收录的核心期刊、CSSCI期刊和Web of Science数据库中的期刊论文,对国内外2003—2023年自嘲行为的研究进行述评。研究发现:该研究虽然已经受到国内外学者的关注,但国内研究成果较国外研究成果明显不足,且专门研究较少,存在研究对象覆盖面有限、研究样本量过少、研究方法单一等问题。基于研究现状,未来研究选题可以考虑深化相关研究并扩大研究的样本数量和范围,完善研究方法并运用新的研究理论,丰富自嘲行为的本土化研究,寻求新的研究视角,最终获得对自嘲行为更全面的认识。

一种基于自注意力机制的自动人脸替换方法

针对DeepFakes人脸替换方法生成人脸图像分辨率低、质量差等问题,提出一种基于自注意力机制的生成对抗网络的自动人脸替换方法,生成对抗网络主体采用类似U型自编码对称结构减少特征信息的损失,引进自注意力机制能够更好地学习图像的纹理特征,提高生成图像的重建质量,应用卡尔曼滤波器平滑处理每一帧上的边界框位置,降低人脸抖动。在FaceForensics++数据集上与DeepFakes替换方法进行对比实验,定性和定量的实验结果证明了该方法能够较好地提升生成图像质量,减少脸部抖动。

“时刻保持解决大党独有难题的清醒和坚定”——学习习近平总书记关于大党独有难题重要论述

习近平总书记关于大党独有难题的重要论述通过对党的悠久历史的深刻考量、对党的极大体量的精准研判和对党的领导地位的清醒认知,科学归置出大党独有难题的形成原因。以联系的观点谋划体系健全、以发展的观点明确战略部署、以矛盾的观点分析尺度依止,是辩证理解习近平总书记对大党独有难题破解之道的三重维度。在新时代新征程上,习近平总书记关于大党独有难题的重要论述指明了自我革命的前进方向,提高了全党上下的忧患意识,筑牢了民族复兴的坚强保障,彰显出深厚的政治智慧和独特的创新价值。

煤矿掘进工作面长距离供电方案设计及应用

为解决煤矿井下掘进工作面长距离供电存在的负载压降大、掘进设备可靠运行能力差的问题,提出基于供电电压自动调节装置的长距离供电方案。利用AC/DC、DC/AC及串联补偿原理,根据供电距离动态调节负载末端电压,使其满足掘进设备可靠工作的最低电压要求。最后分析了某煤矿A、B掘进工作面试验数据,验证了所提供电方案的正确性和有效性。应用结果表明:采用长距离供电方案后,能够延长掘进工作面设备供电距离,抬升负载末端电压,保证掘进工作面安全、高效、稳定生产。

注氮防灭火技术在综采工作面回采期间的应用

针对薛虎沟矿2-113综放工作面上隅角出现CO有害气体的问题,结合现场实际情况采取注氮防灭火技术对采空区遗煤自燃进行治理,取得良好效果,经治理后工作面上隅角CO气体浓度从23ppm左右基本降为零,保证了工作面的安全回采。

金凤煤矿沿空留巷挂模装置的运输与安装

为了解决金凤煤矿011815沿空留巷工作面机械自移式挂模装置的运输与安装问题,结合金凤煤矿现有的辅助运输设备及条件,提前制定了详细的运输安装方案,并采取了一系列的安全技术措施,保证了挂模装置的运输安装工作安全顺利进行,为今后金凤煤矿在留巷工作面大型设备的运输安装工作提供了一些参考。

基于内容风格增强和特征嵌入优化的人脸活体检测方法

针对现有人脸活体检测算法的特征表示不佳,以及在跨数据集上泛化性能较差等问题,提出了一种基于内容风格增强和特征嵌入优化的人脸活体检测方法。首先,使用ResNet-18编码器提取来自多个源域的通用特征,并经过不同注意力机制的两个自适应模块进行分离,增强全局内容特征与局部风格特征表征;其次,基于AdaIN算法将内容特征与风格特征进行有机融合,进一步提升特征表示,并将融合后的特征输入到特定的分类器和域判别器进行对抗训练;最后,采用平均负样本的半难样本三元组挖掘优化特征嵌入,可以兼顾类内聚集和类间排斥,更好地捕捉真实和伪造类别之间的界限。该方法在四个基准数据集CASIA-FASD、REPLAY-ATTACK、MSU-MFSD和OULU-NPU上进行训练测试,分别达到了6.33%、12.05%、8.38%、10.59%的准确率,优于现有算法,表明该方法能够显著提升人脸活体检测模型在跨数据集测试中的泛化性能。

基于人脸部件掩膜的自监督三维人脸重建

三维人脸重建旨在从二维人脸图片中恢复出三维人脸模型。自监督三维人脸重建能够缓解三维人脸数据缺乏的问题,因此成为了近年来的研究热点。现有的自监督方法通常聚焦于使用全局监督信号,对人脸的局部细节关注不足。为了更好地恢复出细节生动的精细化三维人脸,提出了一种基于人脸部件掩膜的精细化三维人脸重建方法,该方法在不需要任何三维人脸标注的情况下,可以重建出精细化三维人脸。其主要思想是在二维图片一致性损失、图片深层感知损失等基本损失函数上,通过人脸部件掩膜,给予人脸区域精细化约束,并对人脸部件掩膜进行自监督约束,从而提高重建的三维人脸局部的准确性。在AFLW2000-3D和MICC Florence数据集上进行了定性以及定量实验,验证了所提方法的有效性和优越性。

基于改进YOLOv4的综采工作面目标检测

综采工作面关键设备及人员的准确检测是实现煤炭智能化开采信息感知的重要环节。传统目标检测算法通过人工提取特征实现目标检测,易受环境影响,不具有普适性。基于卷积神经网络的目标检测算法可以自适应地提取深层信息,但复杂环境下检测精度不高、网络参数多、计算量大。针对上述问题,提出了一种改进YOLOv4模型,并将其应用于综采工作面目标检测。为准确从综采工作面复杂环境中检测到目标,在CSPDarkNet53网络中融入残差自注意力模块,保证参数共享及高效局部信息聚合的同时增强全局信息获取能力,提升图像关键目标特征表达能力,进而提高目标检测精度;为适应综采工作面目标检测高效性需求,引入深度可分离卷积替代传统卷积,以减少模型参数量和计算量,有利于模型的工业部署,提高目标检测速度。实验结果表明,与YOLOv3、CenterNet及YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型平均精度均值最高,达92.59%,且在参数量、计算量、检测精度上具有更优的平衡,可在煤尘干扰、光照不均、目标运动等复杂环境下对目标准确检测。

改进视觉Transformer的人脸识别方法

目前大多数人脸识别方法依赖于卷积神经网络,通过级联的形式构建多层处理单元,利用卷积操作融合局部特征,忽略了人脸全局语义信息,缺乏对人脸重点区域的关注度。针对上述问题,提出一种基于改进视觉Transformer的人脸识别方法,引入Shuffle Transformer作为特征提取骨干网络,通过自注意力机制以及Shuffle操作捕捉特征图全局信息,建立特征点之间的长距离依赖关系,提高模型的特征感知能力;同时,结合ArcFace损失函数和中心损失函数的特点,设计融合损失作为目标函数,利用类内约束扩大角度间隔,提高特征空间的辨别性。该方法在LFW、CALFW、CPLFW、AgeDB-30和CFP五个具有挑战性的基准测试人脸数据集上分别取得了99.83%、95.87%、90.05%、98.05%、97.23%的平均准确率,能够有效提升人脸特征提取能力,识别效果优于同等规模卷积神经网络。

接结方式对双面全显色提花织物的呈色影响

针对分层组合设计模式下由于接结方式的改变造成全显色组织设计的调整现象,是否对双面提花织物表面呈色产生影响的问题,进行双面织物样品色彩实验验证。通过相同组织循环R、组织点加强数E的组合全显色组织和可遮盖全显色组织设计,相同的双面织物参数设置,织造自身接结、附加纬接结、添加附加纬未接结的3组双面织物样品,进行3组织物样品的色彩范围、色彩过渡均匀性和色差对比实验。结果表明:虽然组合全显色组织和可遮盖全显色组织之间2R/E个灰度级差造成接结方式不同时双面提花织物表面的呈色范围具有可接受及更轻微程度的差别,但在色彩过渡均匀性方面并未产生明显影响,并且附加纬接结方式本身也不会对双面提花织物表面色彩产生明显影响,设计师可根据产品需要自由选择接结方式。

有非自杀性自伤行为大学生对情绪面孔效价的加工特点

目的:探讨有非自杀性自伤(NSSI)行为的大学生情绪面孔知觉的特点。方法:通过渥太华自我伤害问卷(1个月内至少1次)和青少年自我伤害量表(半年内至少1次)确定NSSI行为。最终获得有NSSI行为(NSSI组)和无NSSI行为(对照组)的大学生志愿者各23、24名。采用2(组别:NSSI组,对照组)×4(情绪面孔:愤怒,开心,中性,惊讶)的混合实验设计,探究两组在判断面孔效价(面孔表情为积极还是消极)时的正确率和反应时的差异。结果:与对照组相比,NSSI组对所有情绪面孔效价的判断更快[(757±43)msvs.(959±41)ms,P<0.01],但两组的正确率差异无统计学意义(P>0.05)。两组均判断开心表情效价的反应时最短,而判断惊讶表情效价的反应时最长(均P<0.001)。结论:有非自杀性自伤行为的大学生对情绪面孔效价更为敏感。