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基于局部区域方法的微表情识别

计算机应用 2019年第5期39卷 1282-1287页

作者：张延良卢冰洪晓鹏赵国英张伟涛河南理工大学物理与电子信息学院河南焦作454150 奥卢大学机器视觉和信号分析研究中心芬兰奥卢fi90014 西安电子科技大学电子工程学院西安710071

微表情(ME)的发生只牵涉到面部局部区域,具有动作幅度小、持续时间短的特点,但面部在产生微表情的同时也存在一些无关的肌肉动作。现有微表情识别的全局区域方法会提取这些无关变化的时空模式,从而降低特征向量对于微表情的表达能力,进... 详细信息

微表情(ME)的发生只牵涉到面部局部区域,具有动作幅度小、持续时间短的特点,但面部在产生微表情的同时也存在一些无关的肌肉动作。现有微表情识别的全局区域方法会提取这些无关变化的时空模式,从而降低特征向量对于微表情的表达能力,进而影响识别效果。针对这个问题,提出使用局部区域方法进行微表情识别。首先,根据微表情发生时所牵涉到的动作单元(AU)所在区域,通过面部关键点坐标将与微表情相关的七个局部区域划分出来;然后,提取这些局部区域组合的时空模式并串联构成特征向量,进行微表情识别。留一交叉验证的实验结果表明局部区域方法较全局区域方法进行微表情识别的识别率平均提高9.878%。而通过对各区域识别结果的混淆矩阵进行分析表明所提方法充分利用了面部各局部区域的结构信息,并有效摒除与微表情无关区域对识别性能的影响,较全局区域方法可以显著提高微表情识别的性能。

关键词：微表情识别特征向量动作单元全局区域方法局部区域方法

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脑源成像技术及其应用研究进展

中国科学：技术科学 2024年第2期54卷 196-224页

作者：魏玉烜王旭江海腾孟建军上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所上海200240 浙江大学医学院附属精神卫生中心(杭州市第七人民医院) 杭州310013

脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)为观察和分析人脑活动提供了重要的无创测量工具. EEG/MEG可采集大规模神经集群放电活动引起的体表电势/磁场,采集的信号具备高时间分辨率,因而在神经科学、临床医学与神经工程等领域得到广泛的应用.然而, EEG/... 详细信息

脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)为观察和分析人脑活动提供了重要的无创测量工具. EEG/MEG可采集大规模神经集群放电活动引起的体表电势/磁场,采集的信号具备高时间分辨率,因而在神经科学、临床医学与神经工程等领域得到广泛的应用.然而, EEG/MEG测得的是颅内神经集群活动经过脑组织、脑脊液、颅骨和头皮等人体容积导体组织弥散传播后引起的颅外电势/磁场,其空间分辨率低,无法反映神经活动的真实空间分布.源成像是一种结合人体头部组织的数学模型,用EEG/MEG来推导颅内神经活动源的成像技术,是目前公认的提高无创测量空间分辨率的有效技术.典型的源成像问题包括正问题建模和逆问题求解两个方面,其中逆问题求解是源成像的核心,而正问题建模是逆问题求解的基础,两者相辅相成.本文通过文献检索梳理和归纳目前存在的正问题建模和逆问题求解的典型方法和常用软件,介绍影响源成像精度的因素和评价源成像性能的指标和方法.另外,本文还着重介绍了源成像技术在神经科学、临床医学以及神经工程-脑机接口方面的应用和研究进展.最后,讨论了当前源成像技术面临的挑战,以及针对这些挑战该领域内的研究前沿和趋势,展望了源成像在推动神经科学、临床医学等科学研究和技术进步方面的潜力.

关键词：源成像源定位源重建脑电图脑磁图逆问题

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光散射反演光学元件缺陷的级联机器学习算法

激光与光电子学进展 2024年

作者：蔡炜滨吴飞斌李如意韩军中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心福州大学电气工程与自动化学院

表面缺陷类型的判定和尺寸识别对于精密光学元件表面质量评价至关重要。针对利用角分辨散射信号反演表面缺陷结构特征参数时，传统反演算法在反演维度和尺度上存在的局限，提出了一种基于决策树模型的级联机器学习反演算法，为了构建训... 详细信息

表面缺陷类型的判定和尺寸识别对于精密光学元件表面质量评价至关重要。针对利用角分辨散射信号反演表面缺陷结构特征参数时，传统反演算法在反演维度和尺度上存在的局限，提出了一种基于决策树模型的级联机器学习反演算法，为了构建训练模型所需的数据集，基于时域有限差分(FDTD)法建立了角分辨散射系统的电磁仿真模型，通过仿真计算获得数据集。测试集数据的反演结果表明，所建立的算法分别以0.99的AUC(Area under the curve)和平均0.932的R2(Goodness of Fit)实现缺陷类型和深度的预测，拓宽了反演维度，并且能够以平均0.997的R2在各缺陷深度尺度范围下实现缺陷宽度的准确预测，拓展了反演尺度。本方法为精确定量分析光学元件表面的微小尺寸缺陷提供了新思路。

关键词：测量与计量角分辨散射级联机器学习时域有限差分表面缺陷反演

机器视觉在小麦粉加工精度检测中应用的研究进展

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中国粮油学报 2024年

作者：陈卫东刘超王莹范冰冰粮食储运国家工程研究中心河南工业大学信息科学与工程学院

小麦粉加工精度是关系小麦粉产量、质量以及市场价格的重要指标。机器视觉检测技术作为一种无损、快速、低成本的检测方法已得到广泛应用，本文介绍了机器视觉检测系统典型硬件结构，分析了小麦粉加工精度检测中的图像处理流程，着重探... 详细信息

小麦粉加工精度是关系小麦粉产量、质量以及市场价格的重要指标。机器视觉检测技术作为一种无损、快速、低成本的检测方法已得到广泛应用，本文介绍了机器视觉检测系统典型硬件结构，分析了小麦粉加工精度检测中的图像处理流程，着重探讨了机器学习算法在小麦粉加工精度等级分类方面的应用与发展，总结了机器视觉技术在小麦粉加工精度检测中的优势与不足，并对未来研究方向进行了展望。

关键词：小麦粉加工精度智能检测机器视觉

直观图像定位机器人辅助经皮椎体后凸成形术治疗骨质疏松性椎体压缩骨折

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中华骨科杂志 2024年第12期44卷 803-810页

作者：姜宇李危石陈仲强齐强郭昭庆孙垂国钟沃权北京大学第三医院骨科(骨与关节精准医学工程研究中心脊柱疾病研究北京市重点实验室)北京100191

目的探讨应用直观图像定位机器人辅助穿刺完成经皮椎体后凸成形术(percutaneous kyphoplasty,PKP)治疗骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fracture,OVCF)的临床疗效。方法回顾性分析2021年6月至2022年11月北... 详细信息

目的探讨应用直观图像定位机器人辅助穿刺完成经皮椎体后凸成形术(percutaneous kyphoplasty,PKP)治疗骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fracture,OVCF)的临床疗效。方法回顾性分析2021年6月至2022年11月北京大学第三医院应用直观图像定位机器人辅助和"C"型臂X线机透视下徒手穿刺行PKP治疗78例OVCF,根据穿刺的方法分为机器人组和徒手组。机器人组36例,男7例、女29例,年龄(74.50±5.87)岁,单节段椎体骨折32例、双节段椎体骨折4例,T_(8)1例、T_(10)2例、T_(11)2例、T_(12)11例、L_(1)10例、L_(2)8例、L_(3)2例、L_(4)3例、L_(5)1例,骨密度T值为-2.94±0.50;徒手组42例,男9例、女33例,年龄(72.86±8.84)岁,单节段骨折36例、双节段骨折6例,T_(6)1例、T_(7)2例、T_(11)3例、T_(12)9例、L_(1)8例、L_(2)9例、L_(3)5例、L_(4)6例、L_(5)5例,骨密度T值为-3.00±0.50。比较两组患者的手术时间、X线透视次数、住院时间、疼痛视觉模拟评分(visual analogue scale,VAS)、Oswestry功能障碍指数(Oswestry disability index,ODI)及伤椎椎体前缘高度。结果两组患者均顺利完成手术。徒手组手术时间(29.69±2.40)min,较机器人组的(33.44±2.50)min缩短(t=6.491,P机器人组术中出血量(3.54±0.89)ml,少于徒手组的(6.72±1.89)ml(t=9.110,P机器人组X线透视次数为(26.81±7.76)次,较徒手组的(42.61±6.62)次减少(t=9.294,P机器人组为(18.79±0.36)mm,差异无统计学意义(t=2.673,P=0.067)。所有患者均获得随访,随访时间(8.3±2.9)个月(范围6~13个月)。机器人组术前、术后第1天、术后6个月VAS评分分别为(7.64±0.76)分、(2.50±0.51)分、(0.36±0.49)分,徒手组分别为(7.75±0.69)分、(2.56±0.50)分、(0.58±0.60)分,两组术后VAS评分均较术前明显改善(P0.05)。徒手组和机器人组术后6个月时ODI分别为11.67%±2.13%和12.11%±2.33%,均较术前明显降低(P0.05)。术中均未发现明显骨水泥渗漏。结论与"C"型臂X线机透视下徒手穿刺行PKP手术治疗OVCF比较,直观图像定位机器人可以安全、有效地辅助完成手术过程,同时具有术中出血量少、透视次数少的优势。

关键词：骨质疏松椎体骨折,压缩性机器人手术椎体后凸成形术

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机械加工质量预测研究现状与发展趋势

西南交通大学学报 2024年第1期59卷 121-141页

作者：高宏力孙弋郭亮由智超刘岳开李世超雷云聪西南交通大学先进驱动节能技术教育部工程研究中心四川成都610031 西南交通大学机械工程学院四川成都610031

机械加工质量预测是智能制造的重要组成内容,也是实现质量闭环控制的前提条件,对推动智能制造系统真正落地应用具有极其重要的作用.在对机械加工质量预测的历史进行简要回顾时发现,学者多将研究重点放在机床某一关键部件对加工质量影响... 详细信息

机械加工质量预测是智能制造的重要组成内容,也是实现质量闭环控制的前提条件,对推动智能制造系统真正落地应用具有极其重要的作用.在对机械加工质量预测的历史进行简要回顾时发现,学者多将研究重点放在机床某一关键部件对加工质量影响的机理研究,却鲜见部件耦合影响的关联性研究.基于上述难题,本文首先剖析影响机械加工质量的7类要素,包括刀具几何参数、切削参数、切削液类型、热误差与热变形、数控机床零部件性能退化、切削颤振以及系统特性;随后,根据各要素数据种类和测量方式的不同,将机械加工质量监测与预测方法划分为4大类,包括机器视觉测量、功率测量、振动测量以及其他测量方法,并对各方法的技术特点、局限性和发展动态进行了阐述;最后,考虑各机械加工质量监测与预测方法的不足,指出材料切削机制研究、数据质量评估方法、面向工业现场数据库构建的标准以及质量预测信息的智能表征与可视化等方面可能是未来的发展趋势.

关键词：加工质量预测切削力振动功率与电流信号机器视觉工业大数据

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基于改进信息熵的直接刀具状态监测设备部署

西南交通大学学报 2024年第1期59卷 160-167页

作者：由智超高宏力郭亮陈昱呈刘岳开西南交通大学先进驱动节能技术教育部工程研究中心四川成都610031 西南交通大学机械工程学院四川成都610031

在不拆刀情况下,基于机器视觉的在线刀具状态监测系统可完成刀具磨损测量和状态评估,但与在线捕获刀具图像质量息息相关的系统部署参数选择却鲜有研究.为解决上述问题,本文构建基于改进信息熵的多项式回归模型以实现刀具状态监测系统的... 详细信息

在不拆刀情况下,基于机器视觉的在线刀具状态监测系统可完成刀具磨损测量和状态评估,但与在线捕获刀具图像质量息息相关的系统部署参数选择却鲜有研究.为解决上述问题,本文构建基于改进信息熵的多项式回归模型以实现刀具状态监测系统的最优部署.首先,使用自适应阈值方法去除捕获刀具图像中背景要素干扰,并通过信息熵指标评估图像中刀具磨损区域的成像质量;然后,构建相机工作距离、曝光时间与所提出评价指标之间的多项式回归模型以描述部署参数与提出评价指标的映射关系;最后,应用最小二乘法求取多项式模型系数获得最优部署参数.在确保自变量的因子水平涵盖最优部署参数情况下设计正交实验,实验结果表明:提出的评价指标与工作距离、曝光时间等部署参数之间均存在主效应关系,符合光学成像系统的变化规律;与支持向量机、决策树和K近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法等非线性回归预测模型相比,三次多项式回归模型预测误差最小,其平均绝对误差、均方误差、均方根误差分别为0.022631,0.00068,0.026069;在多项式回归模型求解的最优部署参数下,所捕获的刀具图像的测量精度达到96.76%,提高0.74%,满足刀具状态监测的精度要求.

关键词：信息熵方差分析多项式回归机器视觉刀具状态监测

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情感识别与教育

人工智能 2019年第3期 29-36页

作者：余梓彤李晓白赵国英芬兰Oulu大学芬兰Oulu大学机器视觉与信号分析中心(CMVS)

近几年,人工智能作为新一代技术,在与教育行业结合的过程中已经取得了初步成效。以人脸识别、语音识别、自然语音处理和知识图谱等为代表的人工智能技术已经应用在教育考勤、机器人助教、知识梳理等教育场景中,在一定程度上实现了智能... 详细信息

近几年,人工智能作为新一代技术,在与教育行业结合的过程中已经取得了初步成效。以人脸识别、语音识别、自然语音处理和知识图谱等为代表的人工智能技术已经应用在教育考勤、机器人助教、知识梳理等教育场景中,在一定程度上实现了智能化教育。但是教育并非一个单方向的机械式知识传输过程,学生自身的情感和动机会在很大程度上影响教育的成果。目前,大部分的智能教育技术缺乏对用户的情感理解.

关键词：情感识别分类器多模态融合生理信号测量情感计算人脸表情识别特征提取智能教育提高学习效率人工智能技术人脸检测

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微表情类别与区域间关联度的分析方法研究

计算机工程与应用 2020年第19期56卷 146-151页

作者：张延良卢冰蒋涵笑洪晓鹏赵国英张伟涛河南理工大学物理与电子信息学院河南焦作454000 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 奥卢大学机器视觉和信号分析研究中心芬兰奥卢FI-900144 西安电子科技大学电子工程学院西安710071

为了揭示微表情类别与面部各区域之间的关联度,提出一种局部区域划分和分析方法。该方法首先根据各类微表情对应动作单元所在的位置确定出人脸中最为关键的7个局部区域,然后采用面部形变鉴别模型自动检测出面部49个关键点坐标,再根据这... 详细信息

为了揭示微表情类别与面部各区域之间的关联度,提出一种局部区域划分和分析方法。该方法首先根据各类微表情对应动作单元所在的位置确定出人脸中最为关键的7个局部区域,然后采用面部形变鉴别模型自动检测出面部49个关键点坐标,再根据这些点确定上述局部区域的4个边界。最后,分别提取各区域的时空模式特征并进行微表情分类,通过各区域对各类微表情的分类准确率来分析两者之间的关联度。实验结果表明,局部区域划分方案科学合理,微表情"惊奇"及"厌恶"与眼睛区域、微表情"高兴"与嘴巴区域、微表情"压抑"与下巴区域有较高的关联度。

关键词：微表情识别局部区域动作单元面部形变鉴别模型分类准确率