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改进深度学习块卷积神经网络的人脸表情识别
被引量：
11
1
作者
何永强
秦勤
王俊鹏
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第3期850-855,共6页
设计一种改进的块卷积神经网络架构,并结合主动形状模型和局部二元模式映射实现人脸表情识别。采用主动形状模型定位人脸关键点,实现人脸姿态校正和感兴趣区域抽取;对校正后的图像进行局部二元模式映射,降低光照干扰;设计改进的卷积神...
设计一种改进的块卷积神经网络架构,并结合主动形状模型和局部二元模式映射实现人脸表情识别。采用主动形状模型定位人脸关键点,实现人脸姿态校正和感兴趣区域抽取;对校正后的图像进行局部二元模式映射,降低光照干扰;设计改进的卷积神经网络架构,对局部二元模式图像和感兴趣区域两个输入项进行学习和训练,建立分类器并实现人脸表情分类。人脸表情识别实验结果表明,该方法识别率高,运算效率较高。
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关键词
人脸表情识别
块卷积神经网络
主动形状模型
局部二元模式
感兴趣区域池化
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职称材料
融合注意力机制和卷积神经网络的电网暂态电压稳定评估及可解释性分析
被引量：
2
2
作者
张哲
秦博宇
+2 位作者
高鑫
丁涛
张逸兴
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期4648-4657,I0057,I0056,共12页
提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention mo...
提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CB AM)提升传统CNN的特征捕获能力,考虑模型特性和网络结构设计CBAMCNN组合模块。其次,建立基于CBAM-CNN的电网暂态电压稳定评估模型,揭示运行工况多变场景下系统关键电气量和稳定状态之间的映射关系。最后,基于沙普利值加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)理论提出数据驱动模型评估结果的可解释性分析框架,提炼影响样本稳定状态的主导特征,评估各输入特征量对模型输出结果的贡献程度。在典型受端电网仿真系统中验证了所提稳定评估方法的准确性和可解释性分析方法的有效性。
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关键词
卷积
块
注意力模
块
-
卷积
神经网络
暂态电压稳定评估
沙普利值加性解释理论
可解释性分析
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职称材料
题名
改进深度学习块卷积神经网络的人脸表情识别
被引量：
11
1
作者
何永强
秦勤
王俊鹏
机构
河南工程学院计算机学院
北京理工大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第3期850-855,共6页
基金
河南省高等学校重点科研基金项目(15A520054)
河南省科技厅科技计划课题基金项目(112102310550)
文摘
设计一种改进的块卷积神经网络架构,并结合主动形状模型和局部二元模式映射实现人脸表情识别。采用主动形状模型定位人脸关键点,实现人脸姿态校正和感兴趣区域抽取;对校正后的图像进行局部二元模式映射,降低光照干扰;设计改进的卷积神经网络架构,对局部二元模式图像和感兴趣区域两个输入项进行学习和训练,建立分类器并实现人脸表情分类。人脸表情识别实验结果表明,该方法识别率高,运算效率较高。
关键词
人脸表情识别
块卷积神经网络
主动形状模型
局部二元模式
感兴趣区域池化
Keywords
facial expression recognition
region-based convolutional neural networks
active shape models
local binary patterns
region of interest pooling
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合注意力机制和卷积神经网络的电网暂态电压稳定评估及可解释性分析
被引量：
2
2
作者
张哲
秦博宇
高鑫
丁涛
张逸兴
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第11期4648-4657,I0057,I0056,共12页
基金
国家重点研发计划项目“响应驱动的大电网稳定性智能增强分析与控制技术”(2021YFB2400800)。
文摘
提升复杂多变运行场景下电网稳定评估的时效性和准确性,提出一种融合注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的暂态电压稳定评估及可解释性分析方法。首先,采用卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CB AM)提升传统CNN的特征捕获能力,考虑模型特性和网络结构设计CBAMCNN组合模块。其次,建立基于CBAM-CNN的电网暂态电压稳定评估模型,揭示运行工况多变场景下系统关键电气量和稳定状态之间的映射关系。最后,基于沙普利值加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)理论提出数据驱动模型评估结果的可解释性分析框架,提炼影响样本稳定状态的主导特征,评估各输入特征量对模型输出结果的贡献程度。在典型受端电网仿真系统中验证了所提稳定评估方法的准确性和可解释性分析方法的有效性。
关键词
卷积
块
注意力模
块
-
卷积
神经网络
暂态电压稳定评估
沙普利值加性解释理论
可解释性分析
Keywords
CBAM-CNN
transient voltage stability evaluation
SHAP theory
interpretability analysis
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进深度学习块卷积神经网络的人脸表情识别
何永强
秦勤
王俊鹏
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
11
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职称材料
2
融合注意力机制和卷积神经网络的电网暂态电压稳定评估及可解释性分析
张哲
秦博宇
高鑫
丁涛
张逸兴
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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