在微表情识别系统中,常规的特征融合方法会引入冗余或干扰特征,因而会影响识别准确率和效率。针对上述问题,提出一种基于双支路核化群稀疏学习(Two-Branch Kernelized Groups Sparse Learning, TB-KGSL)的特征选择方法,并将其应用于微...在微表情识别系统中,常规的特征融合方法会引入冗余或干扰特征,因而会影响识别准确率和效率。针对上述问题,提出一种基于双支路核化群稀疏学习(Two-Branch Kernelized Groups Sparse Learning, TB-KGSL)的特征选择方法,并将其应用于微表情识别系统。首先,提取多个人脸区域的3个正交平面上局部二值模式(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes, LBP-TOP)和多个方向上的单方向梯度直方图(Histogram of Single Direction Gradient, HSDG)两组不同类型的特征;然后,使用TB-KGSL模型从上述两组特征中分别选择有效区域的LBP-TOP特征和有效方向上的HSDG特征;最后,将选择的LBP-TOP和HSDG特征进行拼接融合,得到紧凑且可鉴别的特征,并使用基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类器进行微表情分类。实验结果验证了TB-KGSL的可行性和有效性,并在CASME II和SMIC数据集上分别达到68.63%和75.95%的识别准确率,比基线方法分别高出5.77个百分点和15.20个百分点。展开更多
国内自行设计制造的100 t RH真空循环脱气设备的真空度可达67 Pa以下,真空处理能力为500kg/h以上。生产实践表明,氩气流量越大,钢水循环速度越大,高真空脱气时间越长,钢水脱气效果越明显,所处理的管线钢的氢、氧、碳含量可分别降至1...国内自行设计制造的100 t RH真空循环脱气设备的真空度可达67 Pa以下,真空处理能力为500kg/h以上。生产实践表明,氩气流量越大,钢水循环速度越大,高真空脱气时间越长,钢水脱气效果越明显,所处理的管线钢的氢、氧、碳含量可分别降至1×10^(-6)、20×10^(-6)和20×10^(-6)以下。展开更多
文摘在微表情识别系统中,常规的特征融合方法会引入冗余或干扰特征,因而会影响识别准确率和效率。针对上述问题,提出一种基于双支路核化群稀疏学习(Two-Branch Kernelized Groups Sparse Learning, TB-KGSL)的特征选择方法,并将其应用于微表情识别系统。首先,提取多个人脸区域的3个正交平面上局部二值模式(Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes, LBP-TOP)和多个方向上的单方向梯度直方图(Histogram of Single Direction Gradient, HSDG)两组不同类型的特征;然后,使用TB-KGSL模型从上述两组特征中分别选择有效区域的LBP-TOP特征和有效方向上的HSDG特征;最后,将选择的LBP-TOP和HSDG特征进行拼接融合,得到紧凑且可鉴别的特征,并使用基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类器进行微表情分类。实验结果验证了TB-KGSL的可行性和有效性,并在CASME II和SMIC数据集上分别达到68.63%和75.95%的识别准确率,比基线方法分别高出5.77个百分点和15.20个百分点。
文摘国内自行设计制造的100 t RH真空循环脱气设备的真空度可达67 Pa以下,真空处理能力为500kg/h以上。生产实践表明,氩气流量越大,钢水循环速度越大,高真空脱气时间越长,钢水脱气效果越明显,所处理的管线钢的氢、氧、碳含量可分别降至1×10^(-6)、20×10^(-6)和20×10^(-6)以下。
