传统语音情感识别主要基于单一情感数据库进行训练与测试.而实际情况中,训练语句和测试语句往往来源于不同的数据库,识别率较低.为此,该文提出一种基于子空间学习和特征选择融合的语音情感识别方法.通过采用回归方法来学习特征的子空间表示;同时,引入l_(2,1)-范数用于特征的选择和最大均值差异(maximum mean discrepan-cy,MMD)来减少不同情感数据库间的特征差异,进行联合优化求解从而提取较为鲁棒的情感特征表示.在EMO-DB和eNTERFACE这2个公开情感数据库上进行实验评价,结果表明:

【目的】为更精确地识别网民态度,监测网络舆情,提出一种基于SVM多特征融合的情感5级分类方法。【方法】从词性特征、情感特征、句式特征、语义特征4个方面,提取动词、名词、情感词、否定词等14个特征,运用SVM方法对微博情感进行5级分类。【结果】实验结果表明,该方法对情感5级分类的准确率为82.40%,召回率为81.91%,F值为82.10%。【局限】训练语料的规模有待进一步提高。【结论】该方法在情感5级分类方面取得较好的效果。

提出一种具有特征级别的领域特征集合的情感资源挖掘方法,将基于HowNet词典的分类法构建的情感特征与基于机器学习的特征分类方法中的无内容特征以及领域特征相融合,并将该集合放入支持向量机中进行情感分类实验,实验结果表明,使用抽取模式以及多特征融合的分类方法,可增强中文情感分类效果,验证两种分类方法综合研究的正确性与有效性,弥补目前特征级别的中文情感分类研究的不足。

【目的】在树种图像识别时会存在类内差异、类间相似的现象,因此导致基于单一人工特征的传统识别方法难以达到理想的识别效果。针对这一问题,本文基于卷积神经网络,提出一种将图像深层特征和人工特征融合的树种图像深度学习识别方法。【方法】将6类常见树种(樟子松、山杨、白桦、落叶松、雪松和白皮松)图像作为研究对象。首先,通过裁剪、水平翻转、旋转等操作,对原始树种图像集进行数量扩增,并划分为训练集和测试集,建立本次树种识别实验的图像库;其次,将本文模型设计为3路并列网络,分别选取RGB图像、HSV图像、LBP-HOG图像,从图像像素、色彩、纹理和形状的角度出发,对上述树种图像进行识别。一方面构建适合本文实验的CNN深度学习模型,将训练集样本中RGB图像和相对应的HSV图像作为第1路和第2路CNN模型的输入,进行树种图像深层特征提取;另一方面,对训练集进行高斯滤波去噪和人工提取LBP-HOG特征来代表纹理、形状特征,作为第3路CNN模型的输入。然后,将3路模型各自得到的特征在最后一层全连接层进行汇总,作为softmax分类器的最终分类依据。最后,为检验本文方法的可行性,利用上述特征和训练集对SVM分类器、BP神经网络以及现有的深度学习LeNet-5模型、VGG-16模型进行训练,对测试集进行识别验证,来比较最终的识别效果。【结果】本文提出的多特征融合CNN模型,训练准确率为96.13%,平均验证识别准确率为91.70%。基于单路训练的CNN树种识别模型中,RGB图像作为训练输入值时,识别率最高,为75.21%,HSV特征识别率次之,LBP-HOG特征最差;多特征融合情况下,基于RGB+H通道+LBP条件下,验证识别准确率最高,达到93.50%;RGB+HSV+LBP+HOG组合识别率不增反降,识别率为89.50%。同样的特征或特征组合条件下,SVM、BP神经网络、LeNet-5模型和VGG-16模型所获得的识别率均低于本文模型的识别率。【结论】基于RGB+H通道+LBP特征融合条件下,运用3路并列CNN模型,对本文6类树种图像进行识别的识别率最高,克服了在单一特征情况下识别率低的问题,识别效果也非常理想,实现了从大量不同树种图像中自动识别出具体类别。

基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Ｇａｂｏｒ滤波和灰度共生矩阵方法得到。而形状特征向量由Ｈｕ氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用＂ｄｒｏｐｏｕｔ＂方法训练深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法，在Ｆｌａｖｉａ数据库中，对３２种叶片的识别率为９９．３７％；在ｉＣｌ数据库中，对２２０种叶片的识别率为９３．９３９％。这表明相比一般的叶．．．

准确地预测社交网络中的信息扩散节点可以对谣言、计算机病毒等不良信息的传播以及信息泄露做到早检测、早溯源和早抑制。为了提高微观扩散预测精度，该文提出了一个基于多特征融合和深度学习的微观信息扩散预测通用框架(MFFDLP)。为了获取信息扩散的时序特征，基于信息扩散序列和社交网络图，采用门控循环神经网络提取局部时序特征和全局时序特征，并融合形成信息扩散序列表征；为了获取用户交互行为和兴趣爱好的动态表示，根据历史信息构建信息扩散图，使用级联图注意力网络提取信息扩散子图中节点特征和边特征，并通过嵌入查找，融合形成当前信息扩散序列中相应节点的动态扩散表征；使用双多头注意力机制，进一步捕获静态和动态扩散特征的上下文信息，实现了高精度微观扩散预测。在3个公共数据集上的对比实验结果表明：所提方法优于对比方法，在微观扩散预测的精度上最高提高了9.98%。

【目的】针对在原始马铃薯病害图像上提取特征时计算量大、病害识别准确率低以及传统病害区域分割算法速度慢等问题,提出了一种新的基于关键特征点的病害感兴趣区域(ROI)快速检测与融合颜色和纹理特征的识别方法。【方法】对马铃薯病害图像作适当预处理后,首先提取ORB特征点,当其特征点数目小于给定阈值时提取SIFT特征点,再对所提特征点的坐标值按水平和垂直方向排序,并通过计算K个近邻点的均值来确定病害区域的坐标并提取ROI。然后融合病害ROI的HSV颜色直方图和UPLBP纹理直方图构成总特征向量。最后采用非线性SVM识别马铃薯病害。【结果】利用该方法对240幅马铃薯叶部、果实和茎部10种混合病害图像进行识别实验,结果表明,每幅病害图像ROI检测平均时间为0.013 s,平均识别正确率达95.83%,最高达100%,平均运行时间为0.083 s。【结论】基于ORB和SIFT关键特征点的病害ROI检测方法原理简单、易实现且实时性好。本文方法可实现对10类马铃薯病害的快速识别且准确率高,为其它农作物病害识别提供了参考价值。

提出一种高效的基于PCA和FisherTrees特征融合的木材识别方法,首先把训练样本分别投影到PCA和FisherTrees空间,得到PCA特征和FisherTrees特征;然后通过算术均值、交换转置均值和加权均值进行特征融合,将融合后的特征应用不同距离函数的分类器进行分类。结果表明:通过交换转置均值融合PCA和FisherTrees特征,然后使用余弦角分类器能获得最好的识别效果。

为了提高基于数字图像识别番茄叶部病害的准确率,适应不同分辨率条件下的应用需求,幵满足实践拍摄条件的不确定性,以番茄晚疫病、花叶病、早疫病叶片图像为研究对象,选择HSV模型中的4维H分量等量分割波段作为颜色特征,基于灰度差分统计的均值、对比度和熵3维特征作为纹理特征,融合7维特征向量作为支持向量机(SVM)分类器的输入,用粒子群算法(PSO)优化SVM模型参数。试验结果表明,融合灰度差分统计与H分量4维特征的病害识别模型准确率可达90%。

花卉种类识别作为植物自动分类识别的重要分支,有着很高的研究和应用价值。针对当前花卉特征描述存在的局限和花卉识别准确率较低的实际情况,以花卉图像为研究对象,首先对复杂背景图像采用基于显著性检测的Grab Cut分割算法进行预处理,得到单一背景图像;然后在提取花卉图像花冠(所有花瓣)颜色和形状特征的基础上,创新性地提取花蕊区域的颜色和形状所包含的特征信息,并将提取到的18个特征融合成单一特征向量。以支持向量机(SVM)算法为基础构建分类器,通过实验确定核函数与最佳参数;对360幅自建花卉样本库(24个种类,每

针对农事活动图像中人体姿态所隐含的行为信息以及人与农具所隐含的关联信息,提出了一种基于图像特征融合的农事活动行为的识别方法:利用人体姿态估计技术Open Pose提取农事行为关节点位置信息,利用目标检测YOLOv3提取农事行为中农具的位置和分类信息,用以构建农事行为的距离空间特征矩阵和角度空间特征矩阵,并将这些特征进行图像特征融合,建立基于图像显式特征和隐式特征融合的农事活动行为识别方法EI–SVM,实现农事活动行为的识别。试验结果表明,EI–SVM方法对农事活动行为识别的准确率可达94.87%,在公用数据集上准确率达到92.39%。

针对农事活动图像中人体姿态所隐含的行为信息以及人与农具所隐含的关联信息,提出了一种基于图像特征融合的农事活动行为的识别方法:利用人体姿态估计技术Open Pose提取农事行为关节点位置信息,利用目标检测YOLOv3提取农事行为中农具的位置和分类信息,用以构建农事行为的距离空间特征矩阵和角度空间特征矩阵,并将这些特征进行图像特征融合,建立基于图像显式特征和隐式特征融合的农事活动行为识别方法EI–SVM,实现农事活动行为的识别。试验结果表明,EI–SVM方法对农事活动行为识别的准确率可达94.87%,在公用数据集上准确率达到92.39%。

【目的】在农业害虫测报中,常常需要从大量的昆虫中识别出几种重要的测报害虫。目前基于图像的农业害虫识别研究,大部分是在有限种类有限样本量基础上进行的农业害虫识别。本研究为了从大量的水稻昆虫图像中识别出9种水稻测报害虫,尝试提出了一种基于多特征融合和稀疏表示的农业害虫图像识别方法。【方法】首先,为了获得最优的农业害虫识别模型,将所有图像进行旋转使昆虫头朝上,按照1﹕2长宽比裁剪图像,使昆虫居中并占据图像大部分区域,将图像进行等比例缩放至统一尺寸48×96像素。提取所有昆虫的HSV颜色特征、局部特征中的HOG特征、Gabor特征和LBP特征。然后,利用单一特征和融合特征分别对训练样本构建过完备字典,字典中的每一个列向量表示一个训练样本,且满足同一类训练样本均在同一个子空间中;应用过完备字典对测试图像进行多特征稀疏表示,通过求解l1范数意义下的优化问题获取稀疏解,使得除测试样本所在的类别外其他的训练样本的系数都是零或接近零的数值。最后,计算稀疏集中指数阈值,用于判断测试样本的有效性,如果测试样本的稀疏集中指数大于该阈值,则认为最小残差所对应的类别即为测试样本的类别,否则认为该测试样本为非测报昆虫。同时,利用相同的特征和训练样本训练SVM分类器对测试样本进行测试,与稀疏表示害虫识别模型进行比较。【结果】利用单一特征训练的稀疏表示害虫识别模型中,基于HOG特征的稀疏表示识别模型获得了9种测报害虫较高的识别率和较低的误检率,分别为87.0%和7.5%;利用颜色特征分别与3种局部特征进行结合获得的稀疏表示识别模型,测试结果表明,基于颜色和HOG特征的稀疏表示识别模型获得了最高的识别率和最低的误检率,分别为90.1%和5.2%;将颜色、HOG和Gabor 3个特征结合获得的稀疏表示识别模型,识别率下降为83.5%,误检率上升为10.3%。利用同样的特征或特征融合训练得到的支持向量机分类器,识别率均低于对应特征获得的稀疏表示识别模型的识别率,而误检率均高于对应特征训练的稀疏表示害虫识别模型的误检率。【结论】基于颜色和HOG融合特征的稀疏表示识别模型获得了较高的农业害虫识别率和较低的误检率;通过稀疏集中指数阈值,有效地排除了非测报昆虫,实现了从大量的农业昆虫中自动识别出需要测报的害虫。

语音识别GMM-HMM (Gaussian mixture modelhidden Markov model)在使用最大似然状态序列(most likely state sequence,MLSS)准则得到观测量的最佳状态序列时,只考虑了具有语音帧最大似然值的状态信息,而忽略了其他次优状态对当前帧的影响,造成信息的丢失,从而降低了系统识别率。为更好地利用声学状态的似然值信息,该文提出了声学状态似然值得分模型和监督状态模型,并基于以上模型得到了状态似然聚类特征(state likelihood cluster feature,SLCF)、监督状态特征(supervised state feature,SSF)。这2种特征反映了MFCC (Mel frequency cepstrum coefficient)声学特征关于HMM状态的一种信息。实验表明,将SLCF、SSF分别与MFCC融合,新的特征可提高语音识别效果。融合了SLCF、SSF后,与GMMHMM只使用MFCC相比,孤立字识别系统的总错误率分别相对下降了6.10%、9.66%,连续语音识别系统的总错误率分别相对下降了2.53%、11.05%。

[目的/意义]针对传统的情感词词典构造方法对新词判断准确率不够理想,领域拓展性较差等问题,提出基于句法依赖规则和词性特征的情感词识别模型。[方法/过程]以京东商城i Phone 6s的商品评论为语料,通过使用Stanford Parser句法分析工具、情感种子词典、基于评论语料的人工标注情感词典、手机对象词典等外部数据,构建基于句法依赖规则以及词性特征的情感词识别模型。[结果/结论]实验表明,该模型能有效识别手机领域中的情感词,准确率达到84.89%,且无需人工干预。[局限]情感词识别匹配模型规模偏小,模