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基于联合正则化策略的人脸表情识别方法被引量：14: 1; 作者兰凌强李欣 +1 位作者刘淇缘卢树华《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1797-1806,共10页; 针对目前人脸表情识别大多采用基于深度学习的端到端特征提取及分类方法的现象,提出了一种新的深度模型优化方法。基于ResNet18残差网络架构和正则化思想,提出了联合正则化策略,即将过滤器响应正则化和批量正则化、实例正则化和组正则... 展开更多; 关键词表情识别联合正则化策略过滤器响应正则化批量正则化组正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

解带有扰动数据的第一类Volterra积分方程的谱正则化方法被引量：2: 2; 作者冯立新杨晓旭《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2020年第3期650-661,共12页; 该文的主要目的是通过使用Legendre配置方法和正则化策略来求解带有噪声数据的第一类Volterra积分方程,并给出该方法收敛性分析的严格数学证明.数值实验表明了该方法的有效性.; 关键词谱方法正则化策略 VOLTERRA积分方程收敛分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

用复参数迭代法解不适定自共轭紧算子方程: 3; 作者韩传峰张超《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2011年第4期887-891,共5页; 不适定问题应用广泛.该文针对自共轭算子方程的特征值是实数的特殊性质,建立了自共轭算子方程不适定问题的复参数迭代算法.证明了算法的正则性,保证解的误差估计达到最优的收敛阶数,并通过数值实验对结论进行了验证.; 关键词不适定问题正则化策略收敛阶; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别被引量：4: 4; 作者兰凌强刘淇缘卢树华《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期147-155,共9页; 针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题,提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要... 展开更多; 关键词表情识别深度学习瓶颈注意力机制全局二阶池化层联合正则化策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于联合正则化策略的人脸表情识别方法被引量：14: 1; 作者兰凌强李欣刘淇缘卢树华; 机构中国人民公安大学警务信息工程与网络安全学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1797-1806,共10页; 基金国家重点研发计划(2016YFC0801005) 中央高校基本科研业务费专项资金(2019JKF225)。; 文摘针对目前人脸表情识别大多采用基于深度学习的端到端特征提取及分类方法的现象,提出了一种新的深度模型优化方法。基于ResNet18残差网络架构和正则化思想,提出了联合正则化策略,即将过滤器响应正则化和批量正则化、实例正则化和组正则化、组正则化和批量正则化分别嵌入网络之中,平衡和改善特征数据分布,弥补单一正则化的缺点,提升模型性能。在2个公开数据集FER2013和CK+进行了验证和测试,最高准确率分别达到了73.558%和94.9%,实验结果表明,联合正则化策略提高了基础网络的性能,其表现优于诸多当前较新的人脸表情识别方法。; 关键词表情识别联合正则化策略过滤器响应正则化批量正则化组正则化; Keywords expression recognition joint strategy filter response normalization batch normalization group normalization; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名解带有扰动数据的第一类Volterra积分方程的谱正则化方法被引量：2: 2; 作者冯立新杨晓旭; 机构黑龙江大学数学科学学院黑龙江省复杂系统理论与计算重点实验室; 出处《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2020年第3期650-661,共12页; 基金国家自然科学基金(11871198) 黑龙江省高校基础研究基金黑龙江大学专项基金项目(RCYJTD201804)。; 文摘该文的主要目的是通过使用Legendre配置方法和正则化策略来求解带有噪声数据的第一类Volterra积分方程,并给出该方法收敛性分析的严格数学证明.数值实验表明了该方法的有效性.; 关键词谱方法正则化策略 VOLTERRA积分方程收敛分析; Keywords Spectral method Regularization strategy Volterra integral equation Convergence analysis; 分类号 O241.83 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用复参数迭代法解不适定自共轭紧算子方程: 3; 作者韩传峰张超; 机构同济大学经济与管理学院; 出处《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2011年第4期887-891,共5页; 基金国家自然科学基金(70871093)资助; 文摘不适定问题应用广泛.该文针对自共轭算子方程的特征值是实数的特殊性质,建立了自共轭算子方程不适定问题的复参数迭代算法.证明了算法的正则性,保证解的误差估计达到最优的收敛阶数,并通过数值实验对结论进行了验证.; 关键词不适定问题正则化策略收敛阶; Keywords Ill-posed problem Regularization Orders of convergence; 分类号 O241 [理学—计算数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别被引量：4: 4; 作者兰凌强刘淇缘卢树华; 机构中国人民公安大学信息网络安全学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期147-155,共9页; 基金国家重点研发计划(2016YFC0801005) 中央高校基本科研业务经费项目(2019JKF225) 公共安全行为科学实验室开放课题(2020SYS16)。; 文摘针对自然条件下人脸表情识别面临遮挡、光照、姿势变化等挑战,存在识别准确率低的问题,提出了一种新的深度学习网络模型用于人脸表情识别。以ResNet为基础网络,融合了瓶颈注意力机制及全局二阶池化层,其中瓶颈注意力机制专注于表情重要特征的提取,全局二阶池化层度量表情特征之间的相关性,在此基础上通过联合正则化策略,平衡和改善特征数据分布情况,提高表情识别准确率。所提方法在2个公开数据集FER2013和CK+进行了测试及验证,最高准确率分别达到了74.227%和95.8%,性能优于诸多现存的主流方法,表明所提模型具有较好的准确性和鲁棒性。; 关键词表情识别深度学习瓶颈注意力机制全局二阶池化层联合正则化策略; Keywords expression recognition deep learning bottleneck attention module global second-order pooling layer joint normalization strategies; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于联合正则化策略的人脸表情识别方法	兰凌强李欣刘淇缘卢树华	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	解带有扰动数据的第一类Volterra积分方程的谱正则化方法	冯立新杨晓旭	《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	用复参数迭代法解不适定自共轭紧算子方程	韩传峰张超	《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于注意力机制与特征相关性的人脸表情识别	兰凌强刘淇缘卢树华	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料