国家自然科学基金(61203257)
- 作品数：6 被引量：61H指数：4
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- 相关机构：台州学院湖南工学院电子科技大学更多>>
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- 在实验室里“再造”太阳和小宇宙(二)——记上海交大校长张杰院士团队科研成果
- 2015年
- 超强激光技术使实验室里“再现”天体物理过程成为可能
在实验室研究宇宙中各种物理过程，完善现有的物理理论体系并据此做出新的预言，这一直是科学家们梦寐以求的愿望。因为包括大爆炸理论在内的物理理论，有很多至今还只存在于理论预言之中，或者是远距离观测和物理模型演绎中。
- 周强罗良进张石清刘枫
- 关键词：实验室上海交大宇宙院士校长太阳
- 基于多分类器集成的语音情感识别被引量：4
- 2015年
- 为了提高语音情感的正确识别率,提出一种基于多分类器集成的语音情感识别新算法.首先提取情感语音的韵律特征、音质特征和MFCC特征参数,然后将贝叶斯网络、K近邻法和径向基神经网络三种分类器构成集成分类器,实现对Berlin情感语言数据库中愤怒、欢乐、悲伤、中性、恐惧、无聊和厌恶7种主要情感类型的识别.实验结果表明,集成分类器对语音情感的识别取得了71.4019%的平均正确识别率,识别效果优于单一分类器.
- 王小虎张石清曹恒瑞
- 关键词：集成分类器特征参数语音情感识别
- 多模深度卷积神经网络应用于视频表情识别被引量：19
- 2019年
- 由于视频中的手工特征和主观情感之间的直接相关性很小,识别视频序列中的面部表情是一项很有挑战性的任务,为了克服这个缺陷,有效提高视频中的人脸表情识别性能。本方法采用两个深度卷积神经网络,即空间卷积神经网络和时间卷积神经网络,用于视频中的时空表情特征学习。其中,空间卷积神经网络用于提取视频中每一帧静态的表情图像的空间信息特征,而时间卷积神经网络用于从视频中多帧表情图像的光流信息中提取动态信息特征。然后,将这两个深度卷积神经网络学习到的时空特征进行基于深度信念网络(DBN)的特征层融合,输入到支持向量机实现视频中的人脸表情分类任务。在公共的RML和BAUM-1s视频情感数据集的测试结果表明,该方法分别取得了71.06%和52.18%的正确识别率,明显优于现有文献报导的结果。多模深度卷积神经网络的人脸表情识别方法能提高视频中人脸表情的识别性能。
- 潘仙张张石清郭文平
- 关键词：表情识别
- 基于DCNN和迁移学习的食物图像识别被引量：7
- 2019年
- 由于食物种类外观的多样性,针对食物图像的自动识别颇具挑战性。提出一种基于DCNN和迁移学习的食物图像识别方法。该方法采用在ImageNet图像数据集上预训练好的DCNN模型进行网络参数初始化,然后利用微调的训练方式在自建的小规模食物图像数据库集上进行迁移学习,以便获取食物图像高层次的属性特征。最后,将DCNN学习到的高层次属性特征输入到线性支持向量机进行食物图像的分类。实验测试结果表明,该方法取得的食物图像识别性能达到了 94.20%,优于梯度方向直方图和Gabor小波变换等手工类特征。可见,采用DCNN和迁移学习方法用于食物图像的自动识别是一种可行的方法。
- 张钢张石清
- 关键词：支持向量机
- 结合FSVM和KNN的人脸表情识别被引量：4
- 2013年
- 为了提高人脸表情的正确识别率,提出了一种组合模糊支持向量机(FSVM)和K-近邻(KNN)的人脸表情识别的新方法.该方法通过主成分分析(PCA)提取人脸表情特征,对于待分类的不同区域,根据区分程度自适应划分为不同区域类型;并结合FSVM和KNN算法的特点,对不同区域类型切换分类算法.实验表明,此方法既能保证分类的精确度,又能简化计算复杂度.
- 王小虎黄银珍张石清
- 关键词：人脸表情识别模糊支持向量机K-近邻主成分分析
- 人机交互中的语音情感识别研究进展被引量：27
- 2013年
- 语音情感识别是当前信号处理、模式识别、人工智能、人机交互等领域的热点研究课题,其研究的最终目的是赋予计算机情感能力,使得人机交互做到真正的和谐和自然。本文综述了语音情感识别所涉及到的几个关键问题,包括情感表示理论、情感语音数据库、情感声学特征分析以及情感识别方法四个方面的最新进展,并指出了研究中存在的问题及下一步发展的方向。
- 张石清李乐民赵知劲
- 关键词：语音情感识别人机交互
- 基于深度置信网络的语音情感识别研究
- 当前新出现的深度学习理论在机器学习、信号处理、人工智能和模式识别等领域引起了广泛的关注。深度置信网络是当前深度学习理论的一种代表性方法,具有较强的无监督特征学习能力。本文提出一种利用深度置信网络实现语音情感识别的新方法,...
- 张波倪佳敏楼颖祯陈慧霖张石清
- 关键词：语音情感识别
- 文献传递
