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基于图像融合与深度学习的人脸表情识别

传感器与微系统 2024年第3期43卷 148-151页

作者：焦阳阳黄润才万文桐张雨上海工程技术大学电子电气工程学院上海201600

针对纹理特征提取方法单一及深度学习不能有效提取图像局部特征的问题,提出一种基于图像融合与深度学习的人脸表情识别方法。首先,对人脸表情图像分别提取局部二值模式(LBP)图像与韦伯局部描述符(WLD)图像;然后,将2种纹理图像进行融合... 详细信息

针对纹理特征提取方法单一及深度学习不能有效提取图像局部特征的问题,提出一种基于图像融合与深度学习的人脸表情识别方法。首先,对人脸表情图像分别提取局部二值模式(LBP)图像与韦伯局部描述符(WLD)图像;然后,将2种纹理图像进行融合作为输入图像送入改进后的残差神经网络(Res-Net)提取表情特征;将ResNet中的卷积核替换为空洞卷积,并在网络中添加改进后的注意力机制,使模型更加关注有效特征;最后,使用SoftMax进行表情分类。在JAFFE和CK+数据集上进行实验,准确率分别为97.0%与99.3%。实验结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别的准确率。

关键词：人脸表情识别注意力机制卷积神经网络特征提取

融合LSTM和注意力机制的新闻文本分类模型

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传感器与微系统 2022年第9期41卷 38-41页

作者：孙刘成黄润才上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

互联网中的文本数据呈现爆炸性增长,其中蕴含着巨大的商业和科研价值,由此文本分类技术得到广泛关注。文本表示和文本特征提取是自然语言的基础工作,直接影响文本分类的性能。针对卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LS... 详细信息

互联网中的文本数据呈现爆炸性增长,其中蕴含着巨大的商业和科研价值,由此文本分类技术得到广泛关注。文本表示和文本特征提取是自然语言的基础工作,直接影响文本分类的性能。针对卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)获取文本特征存在丢失、梯度爆炸、长期依赖等问题。提出了融合LSTM和注意力(attention)机制的新闻文本分类模型,在LSTM网络基础上引入注意力机制。加强每一层特征之间的传递,更好捕捉上下文之间的关系,为不同语句生成不同的权重。采用2个数据集验证,都取得良好的分类效果。

关键词：文本分类深度学习长短期记忆网络注意力机制

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基于接替性领航机制的多机器人编队

制造业自动化 2022年第6期44卷 67-71页

作者：孙延标黄润才上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对多机器人编队在货物搬运、猎物捕捉以及环境探索等一些关键的任务中,存在队形运行时领航者机器人的依懒性等问题,提出了一种基于接替性领航机制的多机器人编队控制策略。该策略主要是在领航-跟随法多机器人编队的基础上,每一定时间... 详细信息

针对多机器人编队在货物搬运、猎物捕捉以及环境探索等一些关键的任务中,存在队形运行时领航者机器人的依懒性等问题,提出了一种基于接替性领航机制的多机器人编队控制策略。该策略主要是在领航-跟随法多机器人编队的基础上,每一定时间内领航者与跟随者通信一次,若通信成功,则机器人继续编队运行;反之,在跟随者中根据各自的综合优势选取新的领航者,由该机器人接替上一任领航者组织队形继续运行。通过仿真实验结果表明,该机制能够有效的实现,并且保证编队队形的完整性。

关键词：多机器人编队接替性领航机制领航-跟随法综合优势

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基于鲁棒主成分分析法的红外可见光图像融合

制造业自动化 2022年第6期44卷 4-7,16页

作者：杨彬黄润才王从澳上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

针对红外可见光图像融合效果较差且容易丢失主要信息等问题,提出一种基于鲁棒主成分分析法(RPCA)的红外可见光图像融合方法。应用RPCA将图像数据矩阵分解得到低秩矩阵和稀疏矩阵,对于更好的区分红外图像的目标信息和可见光图像的背景信... 详细信息

针对红外可见光图像融合效果较差且容易丢失主要信息等问题,提出一种基于鲁棒主成分分析法(RPCA)的红外可见光图像融合方法。应用RPCA将图像数据矩阵分解得到低秩矩阵和稀疏矩阵,对于更好的区分红外图像的目标信息和可见光图像的背景信息本身就是模糊问题。利用区域能量和模糊逻辑隶属度函数来计算得到权重系数从而融合低秩分量;在稀疏分量,选用自适应PCNN对稀疏分量融合,以信息熵作为反馈输入来调节自适应PCNN参数。结果表明相比传统方法来说,该方法可以更好的保持红外图像目标信息和可见光图像背景信息,而使得融合效果更好。

关键词：图像融合 RPCA 模糊逻辑隶属度函数脉冲耦合神经网络

基于K-BERT和残差循环单元的中文情感分析

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数据与计算发展前沿 2023年第4期5卷 127-138页

作者：王桂江黄润才黄勃上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

【目的】利用自然语言处理技术可以为网络舆论安全提供技术支持。为解决文本情感分析中存在的循环神经网络无法获取深层加浅层的特征信息,以及动态词向量偏离核心语义的问题,本文提出了基于K-BERT和残差循环单元的K-BERT-BiRESRU-ATT的... 详细信息

【目的】利用自然语言处理技术可以为网络舆论安全提供技术支持。为解决文本情感分析中存在的循环神经网络无法获取深层加浅层的特征信息,以及动态词向量偏离核心语义的问题,本文提出了基于K-BERT和残差循环单元的K-BERT-BiRESRU-ATT的情感分析模型。【方法】首先使用K-BERT模型获取包含背景知识的语义特征向量;之后使用提出的双向残差简单循环单元(Bidirectional Residual Simple Recurrent Unit,BiRESRU),对上下文特征进行序列提取,获取深层和浅层的特征信息;然后利用注意力机制对BiRESRU的输出进行关键词权重增强;最后使用softmax进行结果分类。【结果】在ChnSentiCorp和weibo数据集上,分别达到了95.6%和98.25%的准确率;在计算速度上较使用其他循环网络每轮迭代减少了接近5分钟,提高了计算效率。【结论】K-BERT-BiRESRU-ATT解决了动态词向量偏离核心语义的问题,获得了深层加浅层的特征信息,加速模型计算的同时也提高了分类准确率,但仍对计算能力有较大需求。

关键词：简单循环单元 K-BERT 情感分析网络舆论安全

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基于特征融合与选择的小样本表情识别

传感器与微系统 2022年第10期41卷 112-116页

作者：王从澳黄润才孙延标杨彬孙刘成上海工程技术大学电子电气工程学院上海201600

针对小样本数据集的数据量不足和深度学习的模型复杂、参数冗余等问题,提出了一种基于特征融合与选择的小样本表情识别算法。该模型将手工提取的人脸关键区域特征与DenseNet网络提取的深度学习特征相融合,再利用基于熵的特征约简技术对... 详细信息

针对小样本数据集的数据量不足和深度学习的模型复杂、参数冗余等问题,提出了一种基于特征融合与选择的小样本表情识别算法。该模型将手工提取的人脸关键区域特征与DenseNet网络提取的深度学习特征相融合,再利用基于熵的特征约简技术对特征维度进行熵减和选择,以使用多分类支持向量机(MCSVM)进行识别分类,通过在JAFFE和CK+公开数据集上的实验测试结果表明:该模型在小样本数据集上具有更高的识别准确率和实时性,显著提升了人脸表情的识别性能。

关键词：特征融合 DenseNet网络特征约简多分类支持向量机表情分类

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文本挖掘在新能源汽车领域中的应用

智能计算机与应用 2023年第6期13卷 84-89页

作者：张雨黄润才上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

在新能源汽车领域中使用文本挖掘,可以回顾新能源汽车的发展历程、预测未来发展趋势及研究热点。本文从中国国家知识基础设施数据库(CNKI)和科学网(WOS)数据库中分别获取了16293篇(2011~2020)和10328篇(2012~2020)论文,并使用文本挖掘... 详细信息

在新能源汽车领域中使用文本挖掘,可以回顾新能源汽车的发展历程、预测未来发展趋势及研究热点。本文从中国国家知识基础设施数据库(CNKI)和科学网(WOS)数据库中分别获取了16293篇(2011~2020)和10328篇(2012~2020)论文,并使用文本挖掘算法对这些论文进行研究,包括词嵌入、T-SNE降维、小批量K-Means聚类等,得出国内外新能源汽车领域的研究热点、作者分布及其相互关系。最后,通过可视化分析,对新能源汽车领域未来的研究方向进行了展望。

关键词：文本挖掘新能源汽车小批量K-Means聚类词嵌入 T-SNE降维