李昊璇
- 作品数：11 被引量：17H指数：3
- 供职机构：山西大学物理电子工程学院更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学机械工程更多>>
- 融合注意力机制的通道拓扑细化改进的图卷积网络被引量：1
- 2023年
- 针对目前骨架动作识别网络数据处理的处理方式、不同动作肢体的动态表述以及时间特征提取的不足,本文提出AA-SGN网络模型,将原始的关键点特征转换成骨骼特征,将动态的非拓扑网络,改进为动态拓扑细化的图卷积网络,在充分利用语义信息的基础上,在时间尺度上融合注意力机制,关联空间和时间信息,使网络充分利用骨骼位置信息和时间流的运动信息,在NTU60 RGB+D的CS和CV设定上提高了1%和0.4%,在NTU120 RGB+D的CSub和CSet分别提高了5.7%和4.6%,证明本文提出的AA-GCN能有效识别骨架动作。
- 李昊璇李旭涛
- 关键词：语义信息拓扑结构
- 基于迁移学习的磁瓦缺陷分类方法
- 2022年
- 针对磁瓦缺陷检测时存在的缺陷样本量少、类别不平衡、模型训练过拟合等问题,提出了一种基于迁移学习的磁瓦缺陷分类方法.该方法在大型图像数据集ImageNet上预训练深层卷积神经网络VGG16,然后使用迁移学习方法将模型迁移到磁瓦缺陷分类研究中,先冻结模型前几层的参数,再用磁瓦缺陷数据集训练调整后的全连接层,并在测试集上测试模型的分类效果.实验结果显示,6类磁瓦缺陷识别准确率达到了98.69%,明显高于人工分类精度和传统机器视觉分类方法识别精度.该方法实现了较高的磁瓦缺陷分类准确率,同时也极大缩短了训练时间,为工业生产中的实际应用提供了可靠的依据.
- 李昊璇刘海峡
- 基于残差信号谐波和的声门波提取
- 2016年
- 为了获取高自然度和高精度的声门波,将残差信号谐波和(SRH)应用到声门波的提取算法中.首先,设计了一种基于小波变换结合SRH的清浊音判别算法W-SRH;然后,提出了一种基于SRH的基音同步迭代自适应逆滤波方法 SRH-PSIAIF,提取激励源声门波.结果表明采用W-SRH方法对清浊音的判别准确率更高,采用SRH-PSIAIF算法提取的声门波自然度较高.该研究为情感语音声门波的分析以及情感语音合成奠定了良好基础.
- 师宏慧李昊璇乔晓艳
- 关键词：声门波小波变换
- 基于深度学习的自然场景下多人脸实时检测被引量：3
- 2020年
- 为了解决人脸检测的实时性与有效性,提出了基于YOLOv3算法的人脸检测模型.该模型以Darknet 53为主干网络,用3种不同尺寸的特征图进行预测,对Bounding box的中心坐标、置信度以及类别损失函数进行设计,最后直接回归被检测人脸的信息.实验中对数据进行了批量归一化处理,加速了Loss收敛.实验采用Wider Face的自然场景下的人脸数据集,将YOLOv3算法模型与不同算法模型比较,结果显示基于YOLOv3算法的人脸检测模型能够保证人脸检测的实时性,同时实现了自然场景下多人脸检测的任务.
- 李昊璇吴东东
- 关键词：卷积神经网络
- 基于深度残差网络的人脸关键点检测被引量：1
- 2019年
- 为了解决神经网络结构加深导致的梯度消失问题,本文提出一种将残差块应用于神经网络中的深度残差网络,使神经网络能更好地应用于人脸关键点检测.该深度残差网络共包含18层,残差块将网络的输出上叠加了y=x的恒等映射层,此方法可以使网络在深度增加的同时不退化.实验使用源自YouTube Faces的数据集进行68个人脸关键点检测,将使用残差块的网络与不使用残差块的网络进行比较,结果显示使用残差块的网络能够更快地收敛,并且提升了关键点检测精度.
- 李昊璇王芬
- 关键词：卷积神经网络
- 一种宽带吸波超材料在天线RCS缩减中的应用被引量：1
- 2022年
- 本文设计了一种由圆环和带电阻方环周期排列构成的宽带吸波超材料,并将其用于贴片天线雷达散射截面(RCS)的缩减.吸波单元由一个带电阻的方环和4个环绕在方环顶角周围的1/4圆弧构成.10×10单元构成的吸波超材料在6.5 GHz~12.5 GHz(相对带宽为63%)频带内的吸波率均在90%以上,吸收峰值可达98%.本文设计的低RCS天线是将此10×10单元的吸波超材料中心的2×2个单元去掉,形成一个矩形窗口,并将贴片天线置于矩形窗内.仿真和测试结果表明:所设计天线在9.3 GHz~10.1 GHz工作频带内的RCS平均缩减8.1 dB,在6 GHz~12 GHz频率范围内平均缩减10.2 dB,RCS的缩减量在7.68 GHz处达到最大值23.54 dB,并且辐射方向性得到明显改善.
- 耿彦峰丁梦洁裴立力李昊璇韩丽萍韩国瑞
- 关键词：超材料辐射方向图
- 基于扩展卡尔曼滤波器的声门激励LF模型参数估计被引量：1
- 2013年
- 声门激励信号及其特征参数在语音信号处理技术中有着广泛的应用,例如语音合成、说话人识别等.文章介绍了一种基于LF模型的声门激励特征参数估计的新方法,利用扩展卡尔曼滤波器对由声门逆滤波得到的激励信号进行非线性模型曲线拟合估计模型参数.为了验证算法的有效性,实验数据分别使用合成语音信号与自然语音信号,并与两种现有算法进行比较.测试结果表明,新方法的具有准确率高、鲁棒性强等特点.
- 李昊璇
- 关键词：扩展卡尔曼滤波器
- 基于深度残差收缩网络的商品图像识别被引量：5
- 2021年
- 为了降低噪声信息的干扰及提高商品图像识别的准确率,提出了基于深度残差收缩网络的商品图像识别模型.该模型在深度残差网络的基础上融入软阈值函数及注意力机制,软阈值函数将注意力机制注意到的不重要的特征置为0,从而降低噪声信息的干扰,提高图像识别的准确率.实验首先通过爬虫方式获取了包含了51种商品的数据集,并且对该数据集通过图像翻转以及对图像加噪等操作,形成具有44066张图像的商品数据库.然后将深度残差收缩网络与深度残差网络、SENet算法模型对数据进行训练对比,同时对部分商品图像进行了测试.实验结果表明,深度残差收缩网络不仅可以提高商品图像识别准确率,同时还提高了模型的运行速度.
- 李昊璇闫新艳
- 关键词：噪声
- 基于词向量和CNN的书籍评论情感分析方法被引量：3
- 2019年
- 针对在线书籍评论的情感分析问题,基于词向量和深度学习原理,提出了一种基于词向量和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的书籍评论情感分类方法.实验结果表明,本方法对在线书籍评论的情感分类准确率达到92.99%,同时,此方法对于大量文本集的情感分析有很好的适用性.此外还研究了不同语料库、书籍评论词向量的维度、书籍评论数据集的大小等对情感分析结果的影响,实验结果显示,构建针对性的语料库,基于词向量和卷积神经网络的书籍评论情感分析方法是一种简单而有效的文本情感分析方法,该方法具有扩展性和对不同评论文本的适用性.
- 李昊璇张华洁
- 关键词：情感分析语料库自然语言处理
- 融合声门波信号频谱特征的语音情感识别
- 2017年
- 为了提高语音情感识别的准确率,本文针对新的声门波信号频谱特征抛物线频谱参数(parabolic spectralparameter,PSP)和谐波丰富因子(harmonic richness factor,HRF)进行了研究,并将其应用到语音的情感识别中.提取6种不同情感(生气、害怕、高兴、中性、悲伤和惊奇)语音信号的发音速率和短时能量、基音频率、前3个共振峰、12阶Mel频率倒谱系数(MFCC)的最大值、最小值、变化范围和平均值等常用特征构成一个特征矢量,并利用主成分分析方法降维;提取声门波信号的频谱特征PSP和HRF,并分析了PSP和HRF的情感表达能力;采用深度学习栈式自编码算法对只有常用特征以及融合了声门波信号频谱特征后的特征进行分类.结果表明:融合声门波信号频谱特征后识别率更高.
- 李昊璇师宏慧乔晓艳
- 关键词：语音情感识别
