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基于低分辨率辅助特征和卷积神经网络的脑部图像配准方法

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光学技术 2021年第1期47卷 80-86页

作者：薛湛琦王远军上海理工大学医学影像工程研究所上海200093

针对目前深度学习方法应用于医学图像配准精度不高的问题,提出了增加低分辨率辅助特征的无监督3D卷积神经网络的脑部图像配准模型。使用无监督学习的卷积网络回归出位移场,再通过空间变换层对浮动图像进行变换,然后根据构建的损失函数... 详细信息

针对目前深度学习方法应用于医学图像配准精度不高的问题,提出了增加低分辨率辅助特征的无监督3D卷积神经网络的脑部图像配准模型。使用无监督学习的卷积网络回归出位移场,再通过空间变换层对浮动图像进行变换,然后根据构建的损失函数优化网络参数,实现端到端的无监督学习。通过添加注意力模块,在网络对应层间的连接中加入低分辨率的辅助特征,增加结构特征的同时减少多余的背景信息。方法与无监督的U-Net和VoxelMorph在MICCAI2012多图谱数据中比较,结果表明,有更高的配准精度和更快的配准速度,且不需要专家标注信息,因此在医学图像配准上具有较好的应用潜力。

关键词：无监督学习图像配准辅助特征卷积神经网络脑部图像

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逆向工程曲面模型辅助特征提取技术研究

现代制造工程 2012年第4期 6-9页

作者：赵璐芳成思源张湘伟杨雪荣广东工业大学机电工程学院广州510006

作为逆向工程的关键步骤之一,曲面模型辅助特征提取有力地支持了产品创新再设计,以CATIA、Geomagic Qualify商业CAD软件为平台,并结合逆向工程中的相关理论,针对逆向工程曲面模型辅助特征提取,提出了一种新的对称面和拉伸方向提取方法,... 详细信息

作为逆向工程的关键步骤之一,曲面模型辅助特征提取有力地支持了产品创新再设计,以CATIA、Geomagic Qualify商业CAD软件为平台,并结合逆向工程中的相关理论,针对逆向工程曲面模型辅助特征提取,提出了一种新的对称面和拉伸方向提取方法,并通过实例证明方法的有效性。

关键词：逆向工程曲面辅助特征提取

基于语音分解和辅助特征的多模态语音逆推研究

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基于语音分解和辅助特征的多模态语音逆推研究

作者：赵隆轩天津大学

学位级别：硕士

语音逆推是为了从语音信号中获取发音器官的运动情况,即实现从声学信号到发音器官运动的反转。到目前为止,由于受到发音器官运动数据的限制,实现一个说话人无关的语音逆推任务仍然是一项挑战。此外,当前大多数工作仅仅使用语音声学信号... 详细信息

语音逆推是为了从语音信号中获取发音器官的运动情况,即实现从声学信号到发音器官运动的反转。到目前为止,由于受到发音器官运动数据的限制,实现一个说话人无关的语音逆推任务仍然是一项挑战。此外,当前大多数工作仅仅使用语音声学信号作为唯一输入信息,从而因为信息不足导致模型性能出现瓶颈。为解决上述两个问题,论文提出基于语音分解和辅助特征的多模态语音逆推模型。首先,为适应说话人无关的语音逆推,通过预训练语音分解模块,将语音声学特征分解为说话人身份特征向量和语义内容特征向量,作为新的个性化声学特征。其次,为进一步提高语音逆推模型的性能,提出一种全新的唇部辅助特征预测模块和音素辅助特征预测模块,基于语音分解模块得到的个性化声学特征来估计唇部特征表示和音素特征表示。最后,为增强这些特征表示之间的相关性,通过将个性化声学特征,唇部辅助特征和音素辅助特征进行转换,构建多模态特征融合模块。在三个公开数据集(MNGU0、MOCHA-TIMIT和HPRC)上的实验结果表明,在说话人有关的情况下,与仅使用语音特征作为唯一输入的最新技术相比,论文的方法将均方根误差降低0.25,并将皮尔逊系数提高2.0%。更重要的是,对于说话人无关的情况,均方根误差减少0.29,皮尔逊系数增加5.0%。

关键词：语音逆推语音分解个性化声学特征辅助特征说话人无关

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哈萨克语句法分析辅助特征提取研究

哈萨克语句法分析辅助特征提取研究

作者：陈雪新疆大学

学位级别：硕士

哈萨克语的信息处理目前已经完成了基本短语自动识别、固定短语抽取和词性标注。本文对哈萨克语进行短语结构的句法分析研究,主要采用了基于移进-归约的句法分析方法,使用感知器算法和柱搜索算法在句法分析过程中进行训练与解码,并通过... 详细信息

哈萨克语的信息处理目前已经完成了基本短语自动识别、固定短语抽取和词性标注。本文对哈萨克语进行短语结构的句法分析研究,主要采用了基于移进-归约的句法分析方法,使用感知器算法和柱搜索算法在句法分析过程中进行训练与解码,并通过加入神经网络为解码过程添加辅助特征,帮助更高效地解析出哈萨克语句法结构。本文的主要研究工作如下:1.在哈萨克语句法分析过程中,以基于移进-归约的句法分析方法为整体框架,通过每一步的移进-归约动作,最终得出哈萨克语短语结构的句法树。2.在哈萨克语句法分析训练阶段,采用感知器算法对标准的哈萨克语句法结构的句子进行训练,传统的句法分析主要依赖语言的规则库,而感知器算法训练是一个不断调整参数不断学习哈萨克语句子特征的过程。它初始化参数向量全为零,并通过对训练样本进行解码来更新参数。3.在哈萨克语句法分析解码阶段,采用柱搜索算法进行解码,在解析句子过程中,通过放弃一些权重比较小的小概率节点,来控制搜索空间的大小,以获得概率较大的句法树。既控制了解码过程中所占用的搜索空间,又通过统计的方法获得最合适的句法树。4.在解码过程中通过神经网络添加辅助特征,在解析句子过程中,本文构建了一个双向LSTM模型,利用它提取句子中每个单词之间组成结构的信息,以预测每个单词在句法树中的句法组成部分,然后将结果作为辅助特征传递给句法分析过程,帮助生成哈萨克语句法树。经实验证明,使用基于移进-归约的句法分析方法可以解析出哈萨克语句法结构,对于句法分析过程中使用神经网络提取一些辅助特征来辅助解码后,在解析速度和准确性上都有所提高。

关键词：哈萨克语移进-归约解码算法感知器算法神经网络辅助特征

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基于辅助特征的Web服务QoS预测

计算机系统应用 2016年第10期25卷 154-161页

作者：黄坤王丹丹崔强郝春亮王青中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心北京100190 中国科学院大学北京100190

随着互联网以及Web服务技术的快速发展,相同功能的Web服务数量越来越多.在构建面向服务的应用时,服务质量(Qo S)作为Web服务的非功能特性开始被越来越多的用户所重视.为了向用户推荐高质量的服务,首先我们需要对服务质量进行预测.现今... 详细信息

随着互联网以及Web服务技术的快速发展,相同功能的Web服务数量越来越多.在构建面向服务的应用时,服务质量(Qo S)作为Web服务的非功能特性开始被越来越多的用户所重视.为了向用户推荐高质量的服务,首先我们需要对服务质量进行预测.现今有很多关于Web服务Qo S预测的工作,这些研究大都关注在建模方法的优化上,忽视了辅助特征对于Qo S预测的影响.着重分析辅助特征对于Qo S预测的影响,例如服务类别和用户地理位置.为了实现此目标,基于因子分解机(Factorization Machines)设计并构建了一个统一的Qo S预测架构,该架构可以灵活、方便地考虑进多个辅助特征.结合服务类别和用户地理位置这两类辅助特征,提出了一种Qo S预测方法,并通过在真实数据上的实验证明了我们的方法的优越性.

关键词： Web服务 QoS预测辅助特征基于因子分解机

肝脏影像报告和数据系统(LI-RADS)中MRI辅助特征的解读

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国际医学放射学杂志 2019年第5期42卷 584-592页

作者：吕蓉于长路天津市第三中心医院放射科天津市肝胆疾病研究所天津市人工细胞重点实验室卫生部人工细胞工程技术研究中心

增强MRI是临床常用的对肝细胞癌(HCC)进行准确诊断和分期的无创性检查方法。HCC的典型表现为动脉期明显强化和门静脉/平衡期廓清,但直径<20 mm的结节常表现为非典型的强化模式。肝脏影像报告和数据系统(LI-RADS)描述了一些影像辅助特征... 详细信息

增强MRI是临床常用的对肝细胞癌(HCC)进行准确诊断和分期的无创性检查方法。HCC的典型表现为动脉期明显强化和门静脉/平衡期廓清,但直径辅助特征来帮助诊断,包括非特异性恶性特征(轻至中度T2高信号、DWI扩散受限、病灶中乏脂、病灶中乏铁、直径增加小于阈值生长和晕环状强化)及HCC特异性征象(病灶内含脂、结节中结节、马赛克结构和出血)。现就上述MRI影像辅助特征进行详细阐述。

关键词：肝癌辅助特征磁共振成像肝脏影像报告和数据系统

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构音障碍说话人自适应研究进展及展望

计算机科学 2024年第8期51卷 11-19页

作者：康新晨董雪燕姚登峰钟经华北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 清华大学人文学院计算语言学实验室北京100084 清华大学心理学与认知科学研究中心北京100084

自动化语音识别工具让构音障碍者和正常人的沟通变得顺畅,因此,近年来构音障碍语音识别成为了一项热门研究。构音障碍语音识别的研究包括:收集构音障碍者和正常人的发音数据,对构音障碍者和正常人的语音进行声学特征表示,利用机器学习... 详细信息

自动化语音识别工具让构音障碍者和正常人的沟通变得顺畅,因此,近年来构音障碍语音识别成为了一项热门研究。构音障碍语音识别的研究包括:收集构音障碍者和正常人的发音数据,对构音障碍者和正常人的语音进行声学特征表示,利用机器学习模型比较和识别发音的内容并定位出差异性,以帮助构音障碍者改善发音。然而,由于收集构音障碍者的大量语音数据非常困难,且构音障碍者存在发音的强变异性,导致通用语音识别模型的效果往往不佳。为了解决这一问题,许多研究提出将说话人自适应方法引入构音障碍语音识别。对大量相关文献进行调研发现,当前此类研究主要围绕特征域和模型域对构音障碍语音进行分析。文中重点分析特征变换和辅助特征如何解决语音特征的差异性表示,以及声学模型的线性变换、微调声学模型参数和基于数据选择的域自适应方法如何提高模型识别的准确率。最后总结出构音障碍说话人自适应研究当前遇到的问题,并指出未来的研究可以从语音变异性的分析、多特征多模态数据的融合以及基于小数量的自适应方法的角度,提升构音障碍语音识别模型的有效性。

关键词：构音障碍说话人自适应辅助特征变换微调域自适应

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基于二次特征提取的表情识别

计算机工程与设计 2018年第8期39卷 2621-2627页

作者：梁华刚孙凯李怀德长安大学电子与控制工程学院陕西西安710064

为解决非均匀光照下和训练库外个体表情识别率低的问题,提出自适应阈值LBP和二次特征提取的表情识别方法。采用自适应阈值LBP作为表情主要特征,Kirsch响应后的Canny特征作为辅助特征,剔除表情无关区域后,用两个深度信念网络(deep belief... 详细信息

为解决非均匀光照下和训练库外个体表情识别率低的问题,提出自适应阈值LBP和二次特征提取的表情识别方法。采用自适应阈值LBP作为表情主要特征,Kirsch响应后的Canny特征作为辅助特征,剔除表情无关区域后,用两个深度信念网络(deep belief network,DBN)进行二次特征提取和表情分类,利用验证集确定两个DBN所占权重。在CK+表情库和自制表情库上与其它方法的对比实验结果表明,该方法对库外实验个体具有更强的泛化性。

关键词：表情识别自适应阈值二次特征提取辅助特征深度信念网络

基于特征变换融合与注意力机制的发音反演研究

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基于特征变换融合与注意力机制的发音反演研究

作者：王善宇天津大学

学位级别：硕士

发音反演是根据语音信号反推发音器官运动的一种研究,在语言学习、康复指导等方面有着巨大应用价值。目前的发音反演研究只使用音频语音特征作为输入,不可避免地造成了一定的性能瓶颈。且近年来在反演框架方面也进展不多,以双向循环神... 详细信息

发音反演是根据语音信号反推发音器官运动的一种研究,在语言学习、康复指导等方面有着巨大应用价值。目前的发音反演研究只使用音频语音特征作为输入,不可避免地造成了一定的性能瓶颈。且近年来在反演框架方面也进展不多,以双向循环神经网络为主要方法。为了解决上述问题,本文提出一种新的基于辅助特征融合的网络（Auxiliary Feature Fusion Network,AFFN）来实现舌位的发音反演。本文主要研究了发音反演的特征处理和反演网络两方面。在输入特征上,本文将EMA数据集中的非舌部位置的运动轨迹作为辅助特征与语音特征一起提升输入特征上的多样性。在验证了所提出的辅助特征的有效性后,为了进行反演网络的改进,因此在保持输入只有语音特征的前提下,采用提取模块来预测辅助特征。同时借鉴基于典型相关分析的特征融合思想,我们提出了一个特征变换模块来生成一个具有较高相关性的联合特征作为反演模块的输入。最后,使用带注意力机制的编码器-解码器网络代替一般的多层LSTM网络,进一步增强上下文相关性。通过在公开数据集mngu0和MOCHA上进行说话人相关的发音反演实验,验证了特征变换融合和注意力机制对反演结果的有效性。最终的结果表明,本文所提出的基于特征融合与注意力机制的发音反演模型在不改变输入特征的情况下能够大大提升系统的反演性能,在各数据集上与现存的最佳方法相比误差均下降了15%以上。

关键词：发音反演 DBLSTM 辅助特征特征变换融合注意力机制