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深度宽残差网络注意力机制的人脸表情识别
被引量：
5
1
作者
倪锦园
张建勋
张馨月
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第1期177-185,共9页
针对自然状态下的人脸表情识别精度不高,易受噪声等因素的影响,提出了改进的深度宽残差网络并融合注意力机制的人脸表情识别方法。通过拓宽残差单元的通道数形成一种宽残差模块结构,有效减缓了网络层数过多造成梯度消失的问题;为提高网...
针对自然状态下的人脸表情识别精度不高,易受噪声等因素的影响,提出了改进的深度宽残差网络并融合注意力机制的人脸表情识别方法。通过拓宽残差单元的通道数形成一种宽残差模块结构,有效减缓了网络层数过多造成梯度消失的问题;为提高网络对面部特征的表示能力,引入了压缩和自适应校正网络模块;为减缓模型过拟合的现象,改进了残差单元的顺序;通过改进的随机擦除方法对原始图像进行处理,进一步加强了模型的泛化能力。实验结果表明:模型在fer2013、ck+数据集和JAFFE数据集上的准确率分别为72.49%、99.29%和94.87%,与其他方法相比,所提模型在识别准确性上有较大提升,同时具有较好的鲁棒性。
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关键词
表情识别
宽残差网络
过拟合
随机擦除
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职称材料
融合宽残差和长短时记忆网络的动态手势识别研究
被引量：
4
2
作者
梁智杰
廖盛斌
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3846-3852,共7页
针对现有的动态手势识别方法对长时间序列的时空特征难以精确匹配的问题,提出了一种基于宽残差和双向长短时记忆网络的时空特征一致手势识别方法。首先使用已经训练好的3D卷积神经网络从视频的空间和时间维度同步提取出短时特征,再经双...
针对现有的动态手势识别方法对长时间序列的时空特征难以精确匹配的问题,提出了一种基于宽残差和双向长短时记忆网络的时空特征一致手势识别方法。首先使用已经训练好的3D卷积神经网络从视频的空间和时间维度同步提取出短时特征,再经双向空间长短时记忆网络同步解析后形成长时空特征连接单元,并作为残差网络的输入。为了验证算法的有效性,使用Kinect传感器构建了一个全新的多模式手势数据集,在三个手势识别公开数据集SLVM、Montalbano和SKIG上的实验表明,提出的方法有很好的性能表现,识别精度超越了目前已公开的最佳识别率。
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关键词
手势识别
3D卷积神经
网络
长短时记忆
网络
宽残差网络
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职称材料
基于双微麦克风阵列与WideResNet网络的语音命令词识别
被引量：
1
3
作者
祁潇潇
曾庆宁
赵学军
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期126-130,共5页
为了提高噪声环境下语音识别的稳健性[1],提出宽残差深度神经网络的语音识别算法。该算法结合双微麦克风阵列系统、语音数据集为双微麦克风数据集,使用功率归一化倒谱系数作为特征参数输入到残差网络中进行训练。实验表明,与ResNet15模...
为了提高噪声环境下语音识别的稳健性[1],提出宽残差深度神经网络的语音识别算法。该算法结合双微麦克风阵列系统、语音数据集为双微麦克风数据集,使用功率归一化倒谱系数作为特征参数输入到残差网络中进行训练。实验表明,与ResNet15模型、ResNet18模型相比,只有三个残差模块的宽残差网络在噪声环境下语音命令词的识别和内外部说话人检测任务中具有较高的准确度,均达到了95%以上。
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关键词
语音识别
宽
残差
神经
网络
功率归一化倒谱系数
双微麦克风阵列
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职称材料
题名
深度宽残差网络注意力机制的人脸表情识别
被引量：
5
1
作者
倪锦园
张建勋
张馨月
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
东北大学悉尼智能科技学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第1期177-185,共9页
基金
重庆市教育委员会科学技术重点研究项目(KJZD-K201801901)。
文摘
针对自然状态下的人脸表情识别精度不高,易受噪声等因素的影响,提出了改进的深度宽残差网络并融合注意力机制的人脸表情识别方法。通过拓宽残差单元的通道数形成一种宽残差模块结构,有效减缓了网络层数过多造成梯度消失的问题;为提高网络对面部特征的表示能力,引入了压缩和自适应校正网络模块;为减缓模型过拟合的现象,改进了残差单元的顺序;通过改进的随机擦除方法对原始图像进行处理,进一步加强了模型的泛化能力。实验结果表明:模型在fer2013、ck+数据集和JAFFE数据集上的准确率分别为72.49%、99.29%和94.87%,与其他方法相比,所提模型在识别准确性上有较大提升,同时具有较好的鲁棒性。
关键词
表情识别
宽残差网络
过拟合
随机擦除
Keywords
expression recognition
wide residual network
over-fitting
random erasure
分类号
TP311.11 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
融合宽残差和长短时记忆网络的动态手势识别研究
被引量：
4
2
作者
梁智杰
廖盛斌
机构
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心
西南科技大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3846-3852,共7页
基金
国家科技支撑计划项目(2015BAK3B02)
西南科技大学继续教育研究与发展基金资助项目(17JYF01)
+1 种基金
华中师范大学中央高校基本科研业务费项目(CCNU19TS021)
国家自然科学基金项目(61877026)
文摘
针对现有的动态手势识别方法对长时间序列的时空特征难以精确匹配的问题,提出了一种基于宽残差和双向长短时记忆网络的时空特征一致手势识别方法。首先使用已经训练好的3D卷积神经网络从视频的空间和时间维度同步提取出短时特征,再经双向空间长短时记忆网络同步解析后形成长时空特征连接单元,并作为残差网络的输入。为了验证算法的有效性,使用Kinect传感器构建了一个全新的多模式手势数据集,在三个手势识别公开数据集SLVM、Montalbano和SKIG上的实验表明,提出的方法有很好的性能表现,识别精度超越了目前已公开的最佳识别率。
关键词
手势识别
3D卷积神经
网络
长短时记忆
网络
宽残差网络
Keywords
gesture recognition
3D convolutional neural networks
long short-term memory networks
wide residual networks
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于双微麦克风阵列与WideResNet网络的语音命令词识别
被引量：
1
3
作者
祁潇潇
曾庆宁
赵学军
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第5期126-130,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61961009)
广西自然科学基金重点项目(2016GXNSFDA380018)
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室基金项目(GXKL06200107)。
文摘
为了提高噪声环境下语音识别的稳健性[1],提出宽残差深度神经网络的语音识别算法。该算法结合双微麦克风阵列系统、语音数据集为双微麦克风数据集,使用功率归一化倒谱系数作为特征参数输入到残差网络中进行训练。实验表明,与ResNet15模型、ResNet18模型相比,只有三个残差模块的宽残差网络在噪声环境下语音命令词的识别和内外部说话人检测任务中具有较高的准确度,均达到了95%以上。
关键词
语音识别
宽
残差
神经
网络
功率归一化倒谱系数
双微麦克风阵列
Keywords
Speech recognition
Wide ResNet
Power normalized cepstrum coefficient
Dual micro microphone array
分类号
TP391.42 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度宽残差网络注意力机制的人脸表情识别
倪锦园
张建勋
张馨月
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合宽残差和长短时记忆网络的动态手势识别研究
梁智杰
廖盛斌
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于双微麦克风阵列与WideResNet网络的语音命令词识别
祁潇潇
曾庆宁
赵学军
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
1
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职称材料
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