【摘 要】
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由于人脸面部结构复杂,不同人脸之间结构特征相似,导致难以提取到十分适合用于分类的人脸特征,虽然神经网络具有良好效果,并且有很多改进的损失函数能够帮助提取需要的特征,但是单一的深度特征没有充分利用多层特征之间的互补性,针对这些问题提出了一种基于神经网络多层特征信息融合的人脸识别方法。首先选择ResNet网络结构进行改进,提取神经网络中的多层特征,然后将多层特征映射到子空间,在各自子空间内通过定义的中
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,无锡环境科学与工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502203),江苏省自然科学基金项目(BK20150122),江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB520039),江苏省“333高层次人才培养工程”科研项目(BRA2018147).
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由于人脸面部结构复杂,不同人脸之间结构特征相似,导致难以提取到十分适合用于分类的人脸特征,虽然神经网络具有良好效果,并且有很多改进的损失函数能够帮助提取需要的特征,但是单一的深度特征没有充分利用多层特征之间的互补性,针对这些问题提出了一种基于神经网络多层特征信息融合的人脸识别方法。首先选择ResNet网络结构进行改进,提取神经网络中的多层特征,然后将多层特征映射到子空间,在各自子空间内通过定义的中心变量进行自适应加权融合;为进一步提升效果,将所有特征送入Softmax分类器,同时对分类结果通过相同方
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摘 要：柔性生物电干电极是可穿戴健康监控系统的重要组成部分，近几年，研究领域对于生物电干电极的关注逐渐增多。为探讨基于柔性材料的生物电干电极的研究进展，首先对干电极的几个基本性能进行了介绍，生物电干电极常用的性能表征有导电性能、界面阻抗性能、运动伪影和信号噪声，并与湿电极性能进行对比。然后从界面材料方面对柔性生物电干电极进行了分类总结，银纳米线、PEDOT：PSS、聚吡咯、碳纳米管和石墨烯等新型材
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针对当前文本情感分析中神经网络模型训练时间长,上下文信息学习不足的问题,该文提出了一种结合混合神经网络和条件随机场(conditional random fields,CRF)的模型.该模型将神
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针对自然图像识别过程中不同深度学习模型关注兴趣区域不同的现象,本文引入深度卷积神经网络融合机制,结合深度迁移学习方法,给出了一种基于多感知兴趣区域特征融合的图像识别方法。本文将迁移学习方法引入牛津大学视觉组网络模型(visual geometry group network,VGGNet)和残差网络模型(residual network,ResNet),通过对单个分类模型进行热力图可视化及特征可视
针对真实环境下多目标表情分类识别算法准确率低的问题,提出一种基于改进的快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)面部表情检测算法。该算法利用二阶检测网络实现表情识别中的多目标识别与定位,使用密集连接模块替代原始的特征提取模块,该模块能够融合多层次特征信息,增加网络深度并避免网络梯度消失。采用柔性非极大抑制(soft-NMS)改进候选框合并策略,设计衰减函数替换传统非极大抑制(NMS)贪心算法,
在基于位置的社交网络(LBSNs)中,如何利用用户和兴趣点的属性(或特征)之间的耦合关系,为用户做出准确的兴趣点推荐是当前的研究热点。现有的矩阵分解推荐方法利用用户对兴趣点的评分进行推荐,但评级矩阵通常非常稀疏,并且没有考虑用户和兴趣点在各自属性方面的耦合关系。本文提出了一种基于深度神经网络的兴趣点推荐框架,首先采用K-means算法对兴趣点按地理位置进行聚类,使位置相近的兴趣点聚为一类;然后,构建一个卷积神经网络模型,用来学习用户和兴趣点在各自属性(如用户年龄与兴趣点位置之间)上的显式关联关系;同时,构
为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图
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