【摘 要】
：
人脸表情识别是计算机视觉领域的经典问题,在教育评价、辅助驾驶、人机交互等领域存在广泛的应用。随着计算机软硬件水平的不断提高和深度学习理论的不断完善,相较于传统方法,基于深度学习的人脸表情识别表现更加优秀,但是依然存在着网络泛化能力不足和冗余信息难以分离的问题。本论文对人脸表情识别相关内容展开了研究与实验,主要包括以下几项贡献:第一,针对小规模人脸表情数据集在深层神经网络中产生过拟合问题,提出了基于
论文部分内容阅读
人脸表情识别是计算机视觉领域的经典问题,在教育评价、辅助驾驶、人机交互等领域存在广泛的应用。随着计算机软硬件水平的不断提高和深度学习理论的不断完善,相较于传统方法,基于深度学习的人脸表情识别表现更加优秀,但是依然存在着网络泛化能力不足和冗余信息难以分离的问题。本论文对人脸表情识别相关内容展开了研究与实验,主要包括以下几项贡献:第一,针对小规模人脸表情数据集在深层神经网络中产生过拟合问题,提出了基于紧凑卷积网络的浅层模型,并与全连接网络模型进行网络融合,同时为扩充数据集进行数据增强,从网络结构和数据处理两个方面缓解过拟合问题同时提升网络泛化能力。第二,针对人脸表情特征与其他非表情信息混合在一起难以分离,导致较大类内差异的问题,通过引入注意力机制实现了表情特征的自适应学习,能够在特征图的空间域和通道域上寻找与表情特征相关的关键位置,并利用残差模块对施加注意力的特征图元素进行抑制或加强。第三,为进一步对网络性能进行优化,在卷积网络中添加了监督块,能够提高中下层网络对表情特征的表达能力,同时缓解网络的训练难度。此外,紧凑的卷积网络结构中先实例规范化后批规范化,能够在消除特征外观差异的同时保证内容语义信息向后传播。本论文提出的网络模型在三个常用数据集CK+、Oulu-CASIA和MMI上分别达到97.75%、81.72%、76.16%的准确率。通过对比实验,验证了注意力机制和添加监督块等改进措施的有效性。实验结果表明本论文网络模型在人脸表情识别任务上具有出色的表现。
其他文献
目前,现有的柔性直流输电系统的拓扑结构大多为点对点连接。而点对点柔性直流输电的进一步发展,将促使多端柔性直流输电系统成为未来电网的潜在发展方向。多端柔性直流输电系统具有许多优势,但是多端柔性直流输电系统由于换流站数目较多,在设计控制策略时远比点对点柔性直流输电系统复杂。多端柔性直流输电系统能否稳定运行的关键点之一在于是否拥有稳定可靠的控制策略。从这一层面上讲,研究多端柔性直流输电系统的协调控制策略
随着智能电网技术的快速发展,以智能电表为核心的高级量测体系（Advanced Metering Infrastructure,AMI）也迅速应用在电力管理与测量中。借助于通信、控制、物联网以及计算机技术,智能电表可以实现细粒度用电信息的测量与远程通信,为能源管理带来极大的方便。与此同时,细粒度的智能电表量测技术也给用户的个人隐私带来了极大威胁。本文针对智能电表记录的细粒度数据会造成用户用电模式、个
当前世界,随着各项事业的发展进步,电能越来越成为人类社会赖以生存的基础能源。进入21世纪以来,工业化、信息化的发展程度日益提高,新能源的发展和智能电网的建设使电网结构日趋复杂,电网中接入大量波动性、冲击性负荷,由此引发的电能质量问题导致供用电双方对电能质量的关注度也不断上升。当前我国对于各项电能质量指标都有相应的国家标准作出规定,但在实际中,经常遇到各项指标不属于同一等级的情况。因此,科学有效的实
神经元在不同的空间尺度上连接成各种并行网络结构,使大脑拥有了高度复杂的结构和功能,类脑计算根据大脑工作机制采用非冯·诺依曼架构来模仿大脑的高速并行特性,进而实现复杂功能。如何仿照大脑神经元网络的结构和功能实现类脑计算是当前人工智能领域一个具有挑战性的科学问题,本文设计了一种多级嵌入式神经元网络仿真系统——EmPaas,采用高效的映射方式与混合拓扑结构提高仿真过程中的计算效率与通信效率,实现不同层次
UV遮蔽环氧,即四酚基乙烷环氧树脂（也称四官能环氧树脂）,能够提高固化物耐热性能,提高固化物的玻璃化转变温度。在高温条件下,该固化物体系具有良好的强度和刚性,并显示出良好的耐水性能和电气性能。具有荧光和紫外光遮蔽功能,因此可用于印刷线路板的制造。
糖尿病视网膜病变是糖尿病常见的微血管并发症之一，相当于中医学“视瞻昏渺”“雀目”等范畴，现代中医称之为“消渴目病”。糖尿病视网膜病变严重危害患者的身心健康，是造成失明的主要原因之一。对于糖尿病视网膜病变的防治是现代医学及中医学研究的热点及重点。现代医学对糖尿病视网膜病变的发病机制尚未完全阐明，其生理病理复杂，各种机制之间存在不可分割的相关性。目前认为与血管内皮生长因子上调诱发新生血管形成，氧化应激
当今时代,最优化问题普遍存在于人们的生产生活中。区别于传统优化算法高复杂度、遍历全域等局限性,智能优化算法逻辑较为清晰,对目标函数的约束相对较低,渐渐脱颖而出并迅速发展,为解决大维数下的复杂优化问题提供了全新的思路,已经成为最优化领域研究的热点之一。本论文以经典和声搜索算法（Harmony Search,HS）为背景,在三个维度上进行离散化预处理,从不同角度提出若干改进方式,旨在解决不同规模下的N
＜正＞发展林业碳汇是全球公认的最经济、最环保的固碳减排措施,是应对气候变化的重要举措之一。福建山地资源和森林资源丰富,发展林业碳汇优势和潜力巨大,对助力实现碳达峰碳中和具有重要战略意义和现实意义。自2016年实施碳排放权交易市场建设以来,福建不断创新发展林业碳汇,积极推动生态产品价值实现。
人体动作识别是计算机视觉领域的重点,同时也是难点。随着深度学习的发展、计算机性能的提高,也推动着人体动作识别的进步。解决人体动作识别任务的一个经典算法则是双流网络,其基础是目标检测。目标检测可以分为两类:一类是具有较好实时性的单阶段检测算法和另一类是具有较高准确率的两阶段检测算法。本文综合考虑,选取两阶段目标检测算法的经典网络快速区域卷积神经网络（Faster Region-CNN,Faster
电力系统实时仿真可以模拟实际电网的运行特性,重现电网的实际故障。可用于电力系统的规划和调度,控制系统的试验和检测,以及电力系统专业的教学培训。本文在分析了含MMC-HVDC的电力系统运行特性的基础上,对电力系统实时仿真问题进行了研究。为了解决含MMC-HVDC的电力系统的仿真计算量大的问题,提出了一种新的MMC仿真模型。该模型将MMC中小部分子模块看成故障子模块,大部分子模块看成无故障子模块。对故