人脸识别系统的活体检测综述

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人脸识别系统的快速发展对人脸活体检测技术提出了新要求,包括检测实时性、面对复杂环境的泛化性、对多种攻击类型的鲁棒性以及用户体验的友好性等。主要阐述了人脸活体检测的必要性,对方法进行了分类、整理和总结,根据所提特征的不同,将活体检测分为基于手工特征的方法和基于深度学习的方法,并将近期针对算法泛化性的研究进展归纳为基于辅助监督信号方法、基于域适应域泛化的方法、基于特征解耦的方法、基于噪声建模的方法、基于异常检测的方法,对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,详细总结了每类方法的基本思想和优缺点。从各方面系
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下雨是一种常见的天气现象,而滞留在图像上的雨条纹降低了图像的清晰度以及影响了基于该图像的后续图像处理。从图像中去除雨的关键是如何准确、鲁棒地识别图像中的雨区域。使用导向滤波器和Haar小波变换组成的雨线提取模块来增强雨条纹特征提取,然后通过空间关注模块生成雨线注意力图,以准确定位雨条纹的位置。两者结合后,获得降雨条纹的前景信息再通过生成对抗网络训练机制中相互博弈的特征,可以增强雨条位置识别能力,并
情感分析是指利用计算机自动分析确定人们所要表达的情感,其在人机交互和刑侦破案等领域都能发挥重大作用。深度学习和传统特征提取算法的进步为利用多种模态进行情感分析提供了条件。结合多种模态进行情感分析可以弥补单模态情感分析的不稳定性以及局限性等缺点,能够有效提高准确度。近年来,研究者多用面部表情信息、文本信息以及语音信息三种模态进行情感分析。主要从这三种模态对多模态情感分析技术进行综述:首先对多模态情感分析的基本概念以及研究现状进行简要介绍;其次总结了常用的多模态情感分析数据集;然后分别对现有的基于面部表情信息
近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理。其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景。为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突。针对当前商用RFID系统普
基于深度学习网络在医学图像分割方面取得了很多成果。由于类圆形的肺结节不同于血管和大部分肺部结构呈扁平状,因此通过对U-Net进行扩展,提出一种带有多视图密集卷积的双向LSTM U-Net网络来消除血管和肺内组织结构以检测结节。与U-Net在跳跃连接中进行级联不同,改进双向LSTM网络将编码路径中提取特征图与解码卷积层进行非线性结合。为了加强特征传播和鼓励特征复用,在编码路径的最后一个卷积层采用密集
提出了一种基于随机特征映射的四层神经网络(FRMFNN)及其增量学习算法。FRMFNN首先把原始输入特征通过特定的随机映射算法转化为随机映射特征存储于第一层隐藏层节点中,再经过激活函数对随机映射特征进行非线性转化生成第二层隐藏节点,最后将第二层隐藏层通过输出权重连接到输出层。由于第一层和第二层隐藏层的权重是根据任意连续采样分布概率随机生成的而不需要训练更新,且输出层的权重可以用岭回归算法快速求解,从而避免了传统反向传播神经网络耗时的训练过程。当FRMFNN没有达到期望精度时,借助于快速的增量算法可以持续改
随着知识图谱技术的兴起,利用金融事件大数据中的实体关系来构建金融事件的精准画像成为一个重要的研究方向。通过对金融事件大数据信息进行精准画像,人们可以详细分析金融事件大数据中的属性关系,全面了解金融事件的发展态势,从而分析金融市场发展趋势与规律。然而金融事件大数据存在文本数据噪音多、中文语义复杂以及实体关系抽取不准确等研究难点,导致金融事件大数据画像不精准。针对以上问题,提出一种基于多重注意力的金融事件大数据实体关系抽取算法(REMA)来进行实体关系的抽取,然后利用抽取的实体关系信息结合知识图谱技术进行金融
在短语音环境下,总变率空间对语音概率分布估计不足,导致说话人识别性能下降。针对上述问题,提出一种基于总变率空间和时延神经网络(TDNN)的增强说话人身份向量的方法。目的是学习总变率空间和时延神经网络的线性相关性,同时提取说话人嵌入向量并投影在新的空间上,组合成新的说话人超向量来增强说话人信息。训练阶段,分别训练总变率空间和时延神经网络,重新组建一个无关说话人集,从中提取身份向量和x向量并在典型关联分析(CCA)下得到投影矩阵;注册和测试阶段,抽取注册和测试说话人的嵌入向量,通过投影矩阵映射在新空间中,然后
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特征选择是从数据集的原始特征中选出最优或较优特征子集,从而在加快分类速度的同时提高分类准确率。提出了一种改进的混合二进制蝗虫优化特征选择算法:通过引入步长引导个体位置变化的二进制转化策略,降低了进制转换的盲目性,提高了算法在解空间中的搜索性能;通过引入混合复杂进化方法,将蝗虫群体划分子群并独立进化,提高了算法的多样性,降低了早熟收敛的概率。采用改进算法对UCI部分数据集进行特征选择,使用K-NN分类器对特征子集进行分类评价,实验结果表明:与基本二进制蝗虫优化算法、二进制粒子群优化算法和二进制灰狼优化算法相
无源系统能量紧缺导致系统难以长时间处于活动状态下工作,时常因能量不足而掉电.为保障程序完整执行,程序运行环境通常先让系统在低功耗状态从环境采集能量,然后切换至活动状态执行一个程序片段,循环往复直至完成.根据执行程序的不同策略,现有运行环境可分为两大类:一次执行和断点执行.前者在充能足够后一次性完整执行一个程序,适用于感知等轻量级程序;后者将程序拆分成若干片段,可间断执行,适用于长时间计算类程序,但