基于交叉融合特征的人耳识别

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生物识别技术的多模态融合与跨域识别方法研究

生物识别技术的多模态融合与跨域识别方法研究近年来，随着科技的快速发展，生物识别技术已经成为了许多领域的研究热点。

生物识别技术通过分析个体的生物特征进行身份确认，具有高度的可靠性和安全性。

然而，单一生物特征识别方法存在一些局限性，如易受到环境噪声和攻击等。

为了提高生物识别的可靠性和准确性，多模态融合与跨域识别方法应运而生。

多模态融合是指将多种生物特征信息进行融合，以提高识别的准确性和鲁棒性。

其中最常见的多模态融合方法是将图像和声音特征相结合。

通过图像特征可以获取个体的外貌信息，而声音特征则能提供个体的声纹信息。

通过融合两种特征可以在不同环境下更准确地进行身份认证。

在多模态融合的过程中，需要注意特征的提取和融合方法。

一种常用且有效的方法是将特征进行降维，并采用适当的分类算法进行融合。

多模态融合技术已经在身份认证、犯罪调查等领域取得了一定的应用。

跨域识别是指将不同域中的生物特征进行识别与比对。

跨域识别方法可以克服单一特征识别的限制，从而扩大识别的适用范围。

例如，人脸识别系统通常在有光照变化、遮挡和表情变化的情况下效果较差。

而跨域识别方法可以通过将人脸信息与其他特征信息（如指纹、声纹等）进行融合，来提高识别的准确性。

跨域识别方法可以通过特征融合、关联学习和迁移学习等技术实现。

近年来，基于深度学习的跨域识别方法在生物识别领域取得了显著的进展。

在进行生物识别技术的多模态融合和跨域识别研究时，有一些关键的问题需要考虑。

首先，特征的提取和选择是非常关键的步骤。

不同的生物特征有不同的提取和选择方法，需要根据具体应用场景进行合理选择。

其次，特征的融合方法是提高识别准确性的关键。

特征融合方法应该能够充分利用不同特征之间的相关性，以提高识别准确性。

此外，多模态融合和跨域识别的路径优化也是一个重要的问题。

通过优化路径，可以减少特征的冗余和噪声，提高识别的效率。

总之，生物识别技术的多模态融合与跨域识别方法研究在提高识别准确性和鲁棒性方面具有重要意义。

人脸识别中的多模态融合识别方法

人脸识别中的多模态融合识别方法是一种结合了多种模态信息（如图像、视频、语音、姿态等）进行识别的技术。

这种方法能够提高识别的准确性和鲁棒性，同时也能更好地适应复杂的应用场景。

多模态融合识别方法的基本思路是将不同模态的信息进行融合，从而得到更丰富、更准确的人脸特征。

具体来说，这种方法通常包括以下步骤：1. 数据采集：首先，需要采集不同模态的人脸数据，包括图像、视频、语音、姿态等。

这些数据应该尽可能覆盖各种不同的面部表情、光照条件、角度和姿态等。

2. 特征提取：对每个模态的数据进行特征提取，可以使用各种机器学习算法（如卷积神经网络、支持向量机等）来提取特征。

这些特征应该能够反映人脸的特性和差异。

3. 融合算法：选择合适的融合算法将不同模态的特征进行融合，常见的融合算法包括加权融合、核融合、神经网络融合等。

这些算法可以根据各个模态的特征权重和相似性进行融合，从而得到更全面、更准确的人脸特征。

4. 分类器：选择合适的分类器对融合后的特征进行分类识别，常见的分类器包括支持向量机、神经网络等。

这些分类器可以根据融合后的特征进行分类，从而实现对人脸的识别。

多模态融合识别方法相比于单一模态的方法具有以下优势：* 更全面的信息：多模态融合识别方法能够从多个角度获取人脸信息，从而得到更全面的人脸特征，提高了识别的准确性和鲁棒性。

* 更强的适应性：多模态融合识别方法能够适应各种不同的应用场景，包括光照变化、面部遮挡、姿态变化等，从而提高了识别的鲁棒性和实用性。

然而，多模态融合识别方法也存在一些挑战和限制，例如数据收集和标注的成本较高、不同模态之间的信息冲突和冗余问题等。

为了解决这些问题，可以采取以下措施：* 优化数据采集和标注方式：可以采用自动化标注和半监督学习等方法来降低数据收集和标注的成本。

* 优化融合算法和分类器：可以采用深度学习等方法来优化融合算法和分类器，提高识别的准确性和鲁棒性。

* 考虑多模态之间的信息冲突和冗余问题：可以采用信息融合等方法来处理不同模态之间的信息冲突和冗余问题，提高识别的准确性和鲁棒性。

基于ECAPA-TDNN网络改进的说话人确认方法

基于ECAPA-TDNN网络改进的说话人确认方法作者：张家良张强来源：《电脑知识与技术》2024年第01期关键词：说话人确认；语音特征；ECAPA-TDNN；感受野；多尺度特征0 引言说话人确认技术是判断某段测试语音是否来自所给定的说话人，是“一对一”的判别问题。

该技术已经应用于许多实际的领域，如智能家居、金融安全、刑侦破案等。

近10年来，说话人确认技术得益于深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）强大的学习能力得到了快速发展。

鉴于DNN强大的特征提取能力，在说话人确认领域已经广泛应用。

2014年，Variani[1]等人基于DNN的基础上，提出了一种具有帧级别说话人聲学特征的模型，将训练好的DNN从最后一个隐藏层提取的说话人特定特征的平均值作为说话人的模型，称为d-vector。

相对于i-vector[2]，d-vector在小规模文本相关的说话人确认任务上有着更好的性能。

由于d-vector只能提取帧级别的特征，Snyder[3]等人提出了x-vector，其主要利用多层时延神经网络结构（Time-delay Neural Net⁃work，TDNN）和统计池化层，将帧级别的输入特征转化为句子级别的特征表达。

此外，杨宇奇[4]还在TDNN 的基础上建立多分支聚合TDNN网络的方式来提取说话人的嵌入特征。

近年来，研究者开始将卷积神经网络应用到说话人确认领域。

Nagrani[5]基于循环神经网络提出了VG⁃GVox模型。

在残差网络（Residual Networks，ResNet） [6]的基础上，Chung[7] 等人提出ResNetSE34L，ResNe⁃tSE34V2模型，采用不同尺度的卷积核提升多尺度特征的表达能力。

此外，Desplanques 等人[8]还在基于TDNN 的x-vector 架构上，提出了ECAPA-TDNN 模型，采用引入SE-Net[9]模块、通道注意机制和多层特征融合等增强方法，进一步扩展时间上下文，该模型已成为说话人确认领域最优秀的框架之一。

基于多模态融合的行人重识别技术研究

基于多模态融合的行人重识别技术研究多模态融合是一种重要的技术手段，在行人重识别领域有着广泛的应用。

本文将围绕基于多模态融合的行人重识别技术展开研究，并介绍该技术的原理、算法和应用场景。

行人重识别是指在摄像头监控范围内，对同一个行人在不同时间和不同场景下进行准确的识别和匹配。

传统的行人重识别技术主要采用单一模态，如图像或视频。

然而，单一模态的特征对于行人的识别和匹配存在一定的限制，如光照变化、遮挡和视角变化等。

为了克服这些限制，多模态融合技术被引入到行人重识别领域。

基于多模态融合的行人重识别技术主要包括特征提取、特征融合和匹配三个步骤。

首先，在特征提取过程中，通过使用深度学习的方法来对输入的图像和视频进行特征提取，得到对光照、遮挡和视角变化具有鲁棒性的特征表示。

常用的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以对行人的外观和动态信息进行有效地编码。

其次，在特征融合过程中，将从不同模态提取的特征进行融合。

常用的融合方法包括特征级融合和决策级融合。

特征级融合通过将图像和视频的特征直接拼接或加权求和来融合，从而得到更丰富的特征表示。

决策级融合则通过将不同模态的匹配分数进行加权求和或使用投票策略来融合，从而得到最终的匹配结果。

最后，在匹配过程中，通过计算特征之间的相似度来进行行人的重识别。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。

根据匹配结果，可以实现行人的准确识别和身份的匹配。

基于多模态融合的行人重识别技术具有广泛的应用场景。

首先，在安防领域，该技术可以用于视频监控系统中的行人跟踪和警报系统，提升公共安全和犯罪预防能力。

其次，在智能交通领域，该技术可以用于城市交通监控系统，实现对交通违法行为和交通拥堵情况的实时监测和预警。

此外，该技术还可以应用于人员管理、智能零售和智能物流等领域，提供个性化的服务和精准的数据分析。

然而，基于多模态融合的行人重识别技术仍然存在一些挑战和问题。

基于多模态特征融合的音乐情感识别及其应用研究

基于多模态特征融合的音乐情感识别及其应用研究摘要：音乐情感识别是学术界和工业界都非常关注的研究领域。

随着深度学习和大数据技术的快速发展，基于多模态特征融合的音乐情感识别方法逐渐成为研究的热点。

本文提出了一种面向音乐情感识别的基于多模态特征融合的深度学习模型，并对该模型进行了详细分析和实验验证。

实验结果表明，该模型具有较高的识别准确率和泛化能力，并在情感分类、电影音乐情感识别、广告音乐情感识别等应用场景中取得了良好的效果。

本文的研究对于深入理解音乐情感识别技术、推动该技术在实际应用中的推广具有重要意义。

关键词：音乐情感识别；多模态特征融合；深度学习；情感分类；应用研究1. 引言音乐是人类文化中极为重要的部分，具有丰富的情感表达功能。

因此，利用计算机技术识别音乐情感已经成为学术界和工业界都极为关注的研究领域。

音乐情感识别技术可以应用于音乐搜索推荐、电影音乐等多个领域。

随着深度学习和大数据技术的发展，基于多模态特征融合的音乐情感识别方法逐渐成为研究的热点。

2. 相关工作2.1 音乐特征提取音乐情感识别的基础是音乐特征提取。

传统的音乐特征包括时域、频域、人工特征等，但这些特征无法处理高维度和复杂的音频数据。

近年来，基于深度学习的音乐特征提取方法逐渐成为研究的热点。

2.2 情感识别情感识别是音乐情感识别的重要任务之一。

传统的情感识别方法主要基于统计学习算法，包括支持向量机、决策树、贝叶斯网络等。

但这些方法无法处理复杂的音乐情感。

基于深度学习的情感识别方法可以处理复杂的多模态数据。

2.3 多模态融合多模态融合是音乐情感识别的重要任务之一。

传统的多模态融合方法主要基于特征级和决策级两种方法。

特征级融合主要是将不同类型的特征按照一定的规则进行融合。

决策级融合主要是将不同模态的判决结果按照一定的规则进行融合。

但这些方法无法处理复杂的多模态数据。

基于深度学习的多模态融合方法可以处理复杂的多模态数据。

3. 模型设计本文提出了一种面向音乐情感识别的基于多模态特征融合的深度学习模型。

乐音识别技术的应用研究

乐音识别技术的应用研究作者：孙梦青来源：《消费电子》2020年第04期【关键词】乐音识别技术应用研究1.相关概念乐音（musical tone），发音物体有规律地振动而产生的具有固定音高的音称乐音。

乐音是音乐中所使用的最主要、最基本的材料，音乐中的旋律、和声等均由乐音构成。

从声学分析角度，乐音有三个要素：音调（音高）、响度（音强）、音色，也可以用基频、振幅和倍频来表示。

音量，即声音强弱，跟发声体的振幅大小有关。

音色/ 音品（Tone），由声音波形的谐波频率和包络决定，包括基频所产生的基音和各次谐波的微小振动产生的泛音。

音色通常代表人类对声音的感觉特性。

泛音的不同决定了音色的不同。

音符（Note），是用来记录不同长短的音的进行符号，它是乐音的最基本表示单位，是音乐的最基本要素。

音乐中的一个音符，表示在音乐中某一时刻发出了什么声音，以及声音的持续长度。

音符的识别主要包括音高估计和时值估计。

基频/ 主频（Fundamental Frequency），是基音频率的简称，即物理学上的本征频率，通常是指声音中使得声音达到最强的那个最低频率。

基频决定了声音的基础音调。

时值（Note Values），指一个音符持续的时间，本质上是发声体发生振动的持续时间。

全音符（Whole Note），是一种音符时值基准。

确定了一个全音符时间长度，就可以以此为基础，定义其它音符的时值。

复调（polyphony），指由几个声部构成的多声部音乐，即同一时刻存在多个旋律同时发音，与单声音乐相对。

基音检测/ 提取（pitch exaction），即对基音频率的估计，采用技术手段得到声源体振动的基音频率轮廓图。

音乐特征识别。

从音高、音色等基本特征，节奏、旋律等复杂特征，曲式结构、音乐风格等整体特征三个维度进行信息提取和识别。

音频信息检索，是指从音频资源中找到满足用户所需信息的匹配、定位过程。

具体实现的途径包括基于文本标注的检索和基于内容的检索等。

一种应用于人耳识别的基于SVD和PCA的特征融合方法

（ｏｌｇｆｃａｉａＣｌｅｏｅＭｅｈｎｃｌ＆ＥｅｔｉｌｇｎｅｉｇＪａｉｇＵｎｖｒｉ，ｉｘｎ１０１Ｚｅｉｇｈｎ）ｌｃｒａＥｎｉｅｒ，ｉｘｎｉｅｓｔＪａｉｇ３４０，ｈｊｎ，Ｃｉａｃｎｙａ
ｎｌｓｓ（ＣＡ）ａｄｓｎｕａａｕｅｏｐｓｔｎ（ＶＤ）ＴｈｘｅｉｎｅｕｔｎＣＰａｄＮＣＵＥＬｅｒｄ — ａｙｉＰｎｉｇｌｒｖｌｅｄｃｍｏｉｉｏＳ．ｅｅｐｒｍｅｔｓｌｓｏｎｒａａ
第３５卷第２期
２００８年６月
黑
龙
江
水
专学
报
Ｖｏ．５，．１３Ｎｏ２
ＪｕｎｌｆＨｅｌｎｊｎｄａｌｎｉｅｒｇｏｒａｏｉｇｉｇＨｙｒｕｉＥｇｎｅｉｏａｃｎ
Ｊｎ２０ｕ．，０８
文章编号：００９３（０８０ — １５０１０ —８３２０）２００ —４
作为一种特有的生物特征体，耳与人脸、人虹膜、指纹一样具有惟一性和稳定性，用来进行个体可生物识别ｌ。人耳相比于其它人体生物特征，有１］具图像面积小，色度相对稳定、直接、好、友方便，不会受化妆、情等影响的特点，表而且需要提取的特征比
严重下降的缺点。与文献不同的是，本文采用奇异
值主元投影的方法，一步克服了只以整幅图像的进奇异值作为特征向量的局限性。通过在ＣＰ人耳库

基于多模态特征融合的井下人员不安全行为识别

基于多模态特征融合的井下人员不安全行为识别王宇1，于春华2，陈晓青1，宋家威1（1. 辽宁科技大学矿业工程学院，辽宁鞍山　114051；2. 凌钢股份北票保国铁矿有限公司，辽宁朝阳　122102）摘要：采用人工智能技术对井下人员的行为进行实时识别，对保证矿井安全生产具有重要意义。

针对基于RGB 模态的行为识别方法易受视频图像背景噪声影响、基于骨骼模态的行为识别方法缺乏人与物体的外观特征信息的问题，将2种方法进行融合，提出了一种基于多模态特征融合的井下人员不安全行为识别方法。

通过SlowOnly 网络对RGB 模态特征进行提取；使用YOLOX 与Lite−HRNet 网络获取骨骼模态数据，采用PoseC3D 网络对骨骼模态特征进行提取；对RGB 模态特征与骨骼模态特征进行早期融合与晚期融合，最后得到井下人员不安全行为识别结果。

在X−Sub 标准下的NTU60 RGB+D 公开数据集上的实验结果表明：在基于单一骨骼模态的行为识别模型中，PoseC3D 拥有比GCN （图卷积网络）类方法更高的识别准确率，达到93.1%；基于多模态特征融合的行为识别模型对比基于单一骨骼模态的识别模型拥有更高的识别准确率，达到95.4%。

在自制井下不安全行为数据集上的实验结果表明：基于多模态特征融合的行为识别模型在井下复杂环境下识别准确率仍最高，达到93.3%，对相似不安全行为与多人不安全行为均能准确识别。

关键词：智能矿山；行为识别；目标检测；姿态估计；多模态特征融合；RGB 模态；骨骼模态；YOLOX 中图分类号：TD67 文献标志码：ARecognition of unsafe behaviors of underground personnel based on multi modal feature fusionWANG Yu 1, YU Chunhua 2, CHEN Xiaoqing 1, SONG Jiawei 1(1. School of Mining Engineering, University of Science and Technology Liaoning, Anshan 114051, China ；2. Lingang Group Beipiao Baoguo Iron Mining Co., Ltd., Chaoyang 122102, China)Abstract : The use of artificial intelligence technology for real-time recognition of underground personnel's behavior is of great significance for ensuring safe production in mines. The RGB modal based behavior recognition methods is susceptible to video image background noise. The bone modal based behavior recognition methods lacks visual feature information of humans and objects. In order to solve the above problems, a multi modal feature fusion based underground personnel unsafe behavior recognition method is proposed by combining the two methods. The SlowOnly network is used to extract RGB modal features. The YOLOX and Lite HRNet networks are used to obtain bone modal data. The PoseC3D network is used to extract bone modal features. The early and late fusion of RGB modal features and bone modal features are performed. The recognition results for unsafe behavior of underground personnel are finally obtained. The experimental results on the NTU60 RGB+D public dataset under the X-Sub standard show the following points. In the behavior recognition model based on a single bone modal, PoseC3D has a higher recognition accuracy than GCN (graph convolutional network)methods, reaching 93.1%. The behavior recognition model based on multimodal feature fusion has a higher收稿日期：2023-07-16；修回日期：2023-10-27；责任编辑：胡娴。

基于深度学习的多模态人体行为识别技术研究

基于深度学习的多模态人体行为识别技术研究在人工智能领域中，多模态人体行为识别技术是一项关键性的研究领域。

通过深度学习模型的引入，多模态人体行为识别技术正在取得令人鼓舞的进展。

本文将探讨基于深度学习的多模态人体行为识别技术的研究进展、应用领域以及挑战。

首先，我们需要明确什么是多模态人体行为识别。

在现实生活中，我们通过多个感官（如视觉、听觉、触觉等）来感知和理解他人的行为。

多模态人体行为识别技术旨在通过结合多种感知方式，如视频、声音、动作等，来准确地识别和理解人体的行为。

深度学习技术在多模态人体行为识别中的应用已经取得了显著的性能提升。

深度学习模型具有较强的表达能力和特征提取能力，能够从原始数据中学习到更高级别的抽象特征。

这一特性使得深度学习模型在多模态数据融合和行为识别方面具有优势。

在多模态人体行为识别中，最常用的深度学习模型之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。

卷积神经网络在图像处理方面具有卓越的性能，可以自动学习和提取图像特征。

通过将卷积神经网络与其他感知模态数据进行融合，可以更准确地识别人体行为。

另一个被广泛应用于多模态人体行为识别的深度学习模型是循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。

循环神经网络具有记忆能力，可以处理时序数据，如音频和视频。

通过利用循环神经网络的时间依赖性，可以更好地建模和识别人体的动作序列。

近年来，深度学习模型的不断发展使得多模态人体行为识别在许多应用领域取得了突破。

其中一个应用领域是安防监控。

通过多模态人体行为识别技术，可以实时监测并识别可疑行为，从而提高安全性和防范犯罪。

另外，多模态人体行为识别还可以应用于智能家居、健康监测等领域，为人们的生活带来便利和舒适。

然而，多模态人体行为识别技术仍面临一些挑战。

首先，多模态数据的采集和融合是一个复杂的问题。

不同感知模态的数据可能存在不同的时间和空间维度，如何有效地融合这些数据仍是一个待解决的问题。

一种基于两步降维和并行特征融合的人脸表情识别方法[发明专利]

专利名称：一种基于两步降维和并行特征融合的人脸表情识别方法
专利类型：发明专利
发明人：杨勇,蔡舒博,郭艳
申请号：CN201410756812.9
申请日：20141210
公开号：CN104408440A
公开日：
20150311
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明请求保护一种基于两步降维和并行特征融合的人脸表情识别方法，采用两步降维：首先，利用主成分分析法（PCA）分别对待融合的两类人脸表情特征在实数域内进行第一次降维，然后将降维后的特征在酉空间内进行并行特征融合；其次，提出一种基于酉空间的混合判别分析方法（HDA）作为酉空间的特征降维方法，通过对人脸表情分别提取局部二值模式（LBP）和Gabor小波两类特征，并结合上述两步降维框架，最后采用支持向量机（SVM）进行分类和训练。

所述方法能够有效降低并行融合特征的维数，同时实现对于六种人脸基本表情的识别并有效提高了识别率。

本方法能够避免采用串行特征融合及单特征表情识别方法中所存在的种种弊端，并能被广泛应用于公共场合安全视频监控、车辆安全驾驶监控、心理学研究、医疗监控等模式识别领域。

申请人：重庆邮电大学
地址：400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
国籍：CN
代理机构：重庆华科专利事务所
代理人：康海燕
更多信息请下载全文后查看。

基于音视频融合的说话人跟踪方法的研究

申请辽宁大学硕士学位论文基于音视频融合的说话人跟踪方法的研究Research on Speaker Tracking Method Based onAudio and Video Fusion作者：姜雪莹指导教师：景源副教授专业：计算机应用技术答辩日期：2018年5月25日二○一八年五月·中国辽宁摘要摘要近几年随着科学技术不断发展，目标跟踪技术越来越受到人们的重视并被广泛的应用在视频会议、智能机器人等领域，它已经成为了当代学者们研究的重要课题。

传统的目标跟踪只是利用单一类型传感器采集到的信息来完成跟踪，而单一模态的信息会受一些因素的影响从而导致跟踪结果的准确性和系统的鲁棒性大幅下降，例如环境噪声、遮挡物反射等因素会对声源跟踪系统产生影响，视频跟踪中目标运动姿态的改变、目标遮挡等影响因素也会干扰其跟踪的效果，因此本文对以音频和视频为代表的多模态数据进行融合处理来提高对说话人跟踪的准确性。

本文提出了将通过麦克风阵列得到的音频信息与摄像头得到的视频信息在粒子滤波的框架下进行融合，利用两种信息源的各自优点来进行互补，提高了说话人跟踪结果的准确性。

为了能够从整体上提高通过融合音视频信息得到的跟踪结果的准确性，本文对传统的广义互相关算法和粒子滤波算法进行了改进，以获得更精确的时延结果和视频位置信息。

首先，获取音频信息的方法采用基于到达时间差(TDOA)的方法，其中时延结果的估计是整个跟踪方法的结果是否准确的关键，然而传统的广义互相关时延估计算法在低信噪比和混响存在的情况下时延结果估计的性能开始下降，针对这一问题本文提出了一种基于二次相关的广义互相关时延估计的改进算法。

该方法首先对接收到的信号进行滤波处理，再将二次相关算法嵌入到广义互相关算法当中，并且对加权函数进行改进。

经过实验表明，在噪声和混响同时存在的环境下，改进算法对时延的估计性能有明显的优势。

其次，在视频目标跟踪中使用粒子滤波方法，它适合跟踪环境比较复杂的情况，但是存在着运算量大和有粒子多样性退化的问题。

基于多模态数据融合的人脸识别研究

基于多模态数据融合的人脸识别研究随着数字化时代的到来，各种智能设备被广泛使用。

其中，人脸识别技术是其中最受欢迎的一项。

人脸识别技术是指通过摄像头、计算机算法等技术手段，对人脸图像进行分析，确定人物身份的技术。

基于多模态数据融合的人脸识别研究成为当前研究的热点。

一、人脸识别技术的发展人脸识别技术从20世纪70年代开始发展。

当时，人们主要采用低分辨率的黑白视频来实现人脸识别。

80年代末，数字化技术的应用促进了人脸识别技术的发展。

90年代，研究人员开始探索基于人脸特征的识别方法。

当今，人脸识别技术已经成为安防领域的一项重要技术。

二、多模态数据融合的人脸识别技术多模态数据融合的人脸识别技术是通过融合多个数据源的信息，对人脸图像进行多层次的提取和分析，从而提高识别的准确性和稳定性。

多模态数据融合的人脸识别技术主要包括以下几个方面：1. 形态特征融合形态特征融合是指将人脸图像的几何形态特征进行融合，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置关系、角度信息等。

这种方法能够有效地提高人脸识别的精度和鲁棒性。

2. 纹理特征融合纹理特征融合是指将人脸图像的纹理信息进行融合。

人脸图像的纹理信息包括了皮肤纹理、皱纹、斑点等信息。

这种方法能够提高人脸识别的准确性和鲁棒性。

3. 光谱特征融合光谱特征融合是指将人脸图像的颜色信息进行融合。

光谱特征包括了颜色分布、色调、饱和度等信息。

这种方法通常用于解决低分辨率的问题。

4. 运动特征融合运动特征融合是指将人脸图像的动态信息进行融合。

这种方法能够消除运动模糊对人脸识别的影响，提高识别的准确率。

三、多模态数据融合的人脸识别技术应用多模态数据融合的人脸识别技术已经广泛应用于各个领域。

其中，安防领域是人脸识别技术最为广泛的应用场景之一。

通过多模态数据融合的技术手段，可以对大规模人群进行实时追踪和识别，有效地解决恐怖袭击和犯罪案件等难题。

此外，多模态数据融合的人脸识别技术还应用于人机交互、智能家居、医疗健康等领域。

一种多列特征图融合的深度人群计数算法

!第"#卷第$期郑州大学学报!理学版"%&’("#)&($ !$#*+年,月-./012340&56278.!)9:.;<7.=>."-52.$#*+一种多列特征图融合的深度人群计数算法唐斯琪!!陶!蔚!!张梁梁!!潘志松!中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院!江苏南京$*###?"摘要!针对复杂开放环境下人群密度估计中的多尺度目标和小目标感知问题’提出了一种基于特征图融合的多列卷积神经网络的人群密度估计算法.所提出的特征图融合方式’一方面综合利用高层语义特征与底层细节特征’实现了对小目标的感知#另一方面大幅提高基础网络集成数量以应对目标多尺度问题’最终提高了人群密度估计的准确性.实验结果表明’所提算法有效提高了密集开放场景中人群计数的准确性.关键词!人群密度估计#卷积神经网络#特征图融合#开放场景中图分类号!K L CA*文献标志码!M文章编号!*,?*@,+B*!$#*+"#$@##,A@#,!"#!*#(*C?#"N O.7P P2.*,?*@,+B*($#*?$#B$%引言随着城市人口的急剧膨胀’$超级城市%的数量日益增加’大型高密度集会场景日益增多’人群的聚集行为呈现出频率越来越频繁)规模越来越大的特点’对城市安防系统带来巨大的困难与挑战.为及时有效地处理海量监控数据’预防事故发生’降低公共场所安全隐患’人群密度估计技术已经成为智能安防领域的研究热点**+.人群密度估计算法的目标就是通过一定技术手段’估计出整个图像范围内人群中的个体数目.其主要有两个基本框架(全局人数回归框架和密度图回归框架.文献*$Q,+采用全局人数回归框架’其中影响人群密度估计精确度的主要因素在于特征提取方法与回归模型的选取.不同特征例如像素特征*C+)集成特征*"+)a E L特征*,+等’以及不同的回归模型例如线性模型)岭回归)高斯过程回归*"+)神经网络*?+等都取得了较好效果.虽然整体回归框架简单方便且有利于隐私保护’但由于没能充分利用人群空间信息’其在密集场景下的估计准确性难以满足需要.为利用人群空间结构信息’文献*++提出密度图回归框架’将物体计数问题转化为密度图的回归问题.文献*A Q*#+延续这一思路’利用随机森林模型提升估计准确性.卷积神经网络模型以其高度的非线性表达能力有效提高了分类)检测)分割等传统任务的效果.文献***+首次利用卷积神经网络模型!L9:<0b))"进行密度图回归’有效提高了人群密度估计任务的准确性.在此基础上’文献**$+构建端到端的密度图回归网络’并利用三列具有不同大小卷积核的卷积神经网络!_b))"提升了人群密度估计算法的效果.文献**C+利用长短不同的$个网络将浅层特征与深层特征进行融合’有效提高了网络应对多尺度问题的能力.人群密度估计在本质上是行人目标的感知与检测问题.为解决遮挡问题’本文采用基于行人头部的密度图回归方式.为解决投影效应造成的多尺度目标问题’需要模型具备感知多尺度目标的能力.因此’开放场景下的人群密度估计需要解决的核心问题在于多尺度目标和小目标的感知.针对多尺度)小目标的感知问题’本文提出了一种基于特征图融合的卷积神经网络![19:5S1F9R[5P7&2<&28&’5:7&29’215S9’21:\&S G’h_h b))"的人群密度估计算法.特征图融合能够将底层的细节信息更好地保留到高层’有利于对人头这类小目标进行感知.同时’特征图融合有效丰富了信息流动的路线’通过等效集成更多网络以感知多尺度目标.实验结果表明’该算法有效提高了密集开放场景中人群计数的准确性.收稿日期!$#*?@#?@#?基金项目!国家自然科学基金项目!,*B?C*BA".作者简介!唐斯琪!*AAC&"’女’辽宁宽甸人’硕士研究生’主要从事机器学习)深度学习和计算机视觉研究’=@F97’(:923P7J7C#C,I*,C. <&F#通信作者(潘志松!*A?C&"’男’江苏南京人’教授’主要从事模式识别研究’=@F97’(R924P I2599.1>5.<2.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷&%三列卷积神经网络为应对人群密度估计问题中的多尺度问题’文献**$+首次提出将具有不同感受野的三列网络的特征进行融合’三列卷积神经网络结构如图*所示.由于每个感受野能够感知一定尺度范围内的目标’因此将C 个网络得到的结果通过卷积层进行融合’能够有效扩展网络感知目标的尺度范围.在此基础上’本文不仅考虑图&!三列卷积神经网络结构()*+&!;:S 5<:5S 1&[:0S 11@<&’5F 2<&28&’5:7&29’215S 9’21:\&S G到人头目标具有的多尺度特点’同时考虑到人头目标的小目标感知问题.由于三列卷积神经网络中经过非线性变换后得到的高层特征图包含更多的语义信息’却在一定程度上损失了细节信息’不利于对小目标的准确感知.因此’本文提出运用特征图融合的方式’综合利用底层特征图与高层特征图’一方面可以保留更多细节信息以实现对小目标的感知’另一方面也可以潜在集成更多网络以应对目标多尺度问题.’%特征图融合的多列卷积神经网络’,&%网络结构网络的输入为图片帧’监督信息即为通过标注目标位置计算得到的密度图.网络通过综合特征图后连接的具有*m*m *卷积核的卷积层’实现从综合特征图到人头密度图的回归’得到一副灰度图作为网络输出的估计密度图.直接对估计密度图上各处的值进行积分’即可以得到整幅图片中的人数’其网络结构如图$所示.图’!特征图融合的三列卷积神经网络结构()*+’!;:S 5<:5S 1&[[19:5S 1F 9R [5P 7&2:0S 11@<&’5F 2<&28&’5:7&29’215S 9’21:\&S G由于任意密集开放场景中’摄像机高度不同)角度不同以及摄像过程中的透视效应’行人目标尺度差异较大且目标往往较小.因此’感知多尺度的小目标是任意场景人群密度估计要解决的重点问题.首先’为应对小目标感知问题’本文利用特征图融合的方法’丰富高层特征图中的细节信息’提升人头目标的感知效果.其次’单一的网络结构往往只能有效感知处于某一尺度范围内的目标’三列网络也往往只能感知有限的几类尺度的目标.本文通过对多列网络中的底层特征图与高层特征图的融合’成倍提高潜在集成的基础网络个数’从而提高对多尺度目标的感知效果.网络的激活函数采用修正线性单元!V 1’5"函数’并选择最大下采样机制’网络中各卷积层配置情况如表*所示.’,’%特征图融合在卷积神经网络中’下采样层的存在与逐层抽象的网络结构’使底层特征图主要感知图像的边缘)角点等细节局部信息’高层特征图主要反映对整个目标的感知信息’从而由底层到高层逐步建立起对目标从局部到整体的感知.但对于小物体检测**B +)语义分割等对空间位置敏感且细节要求较高的任务’由于高层特征的细节信息保留不足’会导致识别精度较低)分割边缘粗糙等问题.在基于卷积神经网络的人群密度估计中’存#Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第$期唐斯琪#等$一种多列特征图融合的深度人群计数算法!!表&!卷积层结构配置U :J +&!b &2[735S 9:7&2&[’9H 1S P卷积层结构配置b &28*k*h 7’:1S *,m A m A R9>B ’V 1’5’L &&’$m $b &28*k$h 7’:1S $B m ?m ?R9>C ’V 1’5’L &&’$m $b &28*kC h 7’:1S C$m "m "R9>$’V 1’5’L &&’$m $b &28$k*h 7’:1S C$m ?m ?R9>C ’V 1’5’L &&’$m $b &28$k$h 7’:1S B+m "m "R9>$’V 1’5’L &&’$m $b &28$kC h 7’:1S ,B m C m C R9>*’V 1’5’L &&’$m $b &28Ck*h 7’:1S *,m ?m ?R9>C ’V 1’5b &28Ck$h 7’:1S $B m "m "R9>$’V 1’5b &28CkC h 7’:1S C$m C m C R9>*’V 1’5b &28Bk*h 7’:1S +m ?m ?R9>C ’V 1’5b &28Bk$h 7’:1S *$m "m "R9>$’V 1’5b &28BkCh 7’:1S *,m C m C R9>*’V1’5b &28k9’’h 7’:1S *m *m *R9>#在以下问题(!高层神经元的感受野一般范围较大’高层特征图包含更多粗糙语义信息’但缺乏细节信息’导致模型对较小人头目标感知能力较差.#模型集成数量不足’难以解决由于透视效应造成的人头目标多尺度问题.因此’本文将每列网络的第一)二个特征图进行拼接融合’并利用融合后的总体特征图进行密度图回归.进行特征图融合后’分析网络的信息流动方式可以发现’每列网络潜在集成了C 个网络!例如第一列网络集成了b&28*k*@pb &28$k*@p b &28Ck*@p b &28B k*’b &28*k*@pb &28$k*和b &28*k*"’集成的模型数量是文献**$+三列网络的C 倍.综上’通过特征图融合’一方面可以兼顾高层语义信息与底层细节信息’使融合的特征包含更加丰富的信息#另一方面可以有效提升模型集成效率’使模型集成更多子模型’从而更好地涵盖目标可能的尺度’提升模型对多尺度目标的感知效果.’,/%密度图的计算由于高密度场景中行人躯干存在严重的遮挡’而人的头部不容易发生重叠.因此’头部比躯干更适合作为网络卷积核识别的目标.本文采用基于人头的密度图作为网络的监督信号’密度图中每个人头目标用一个圆形高斯核表示’高斯核的中心位于人头目标的中心位置’将图片中所有人头目标对应的高斯核按此方法叠加在一起即可得到整幅图片的密度图.若整幅图像上的目标集合为;-,%*’%$’/’%V -’目标%+的头部中心坐标为!3+’5+"’用来代表人头的高斯函数为M 0+!%+"-*$&0$+14!343+"$N !545+"$$0$+’!*"式中(0+为目标%+对应的高斯核参数.在密度图上可以用一个冲击响应函数与高斯核函数的乘积代表此目标’即.!%+"-"!343+’545+"M 0+!%+"$!$"!!则具有V 个目标的图片对应的密度图可以表示为X !;"-!V+-*"!343+’545+"M 0+!%+"’!C "式中("!3’5"为二维冲击函数.本文选择全局统一的高斯核参数对密度图进行计算./%实验结果与分析/,&%评价指标选择平均绝对误差!C ’U ")平均相对误差!C *U ")均方根误差!C 9U "作为模型的评价指标.C ’U -*2!2+-*!+)4!+’C *U -*2!2+-*!+)4!+!+’C 9U -*2!2+-*!!+)4!"槡$’式中(2为测试集中图片数目#!+为第+张图片人数#)!+为模型预测出的第+张图片人数./,’%数据集在;0923097:1<0**#+和^&S ’>=j R*#***+这$个大规模开放密集场景人群计数数据集上测试本文提出的方法.;0923097:1<0数据集是任意场景人群数据集’共有标注了CC#*,"个人的**A+张图片’它由L 9S :M 和L 9S :E 两个部分构成’其中L 9S :M 来自互联网图片’L 9S :E 来自上海街头的监控视频帧.^&S ’>=j R*#数据集收集自上海世博会园区内的*#+个监控摄像头’共有标注了*AA A$C 个人的C A+#张图片./,/%对比实验为比较本文提出的基于特征图融合的多列卷积神经网络!h_h b ))"模型对复杂开放环境下人群密度估*? Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷计的效果’利用全局人数回归算法)基于卷积神经网络的密度图回归算法这两类算法进行对比实验.全局人数回归算法分别采用aE L 特征)f c D 特征和D 9T&S 特征’并利用最小二乘支持向量机!a ;;%_"非线性回归模型训练.基于卷积神经网络的密度图回归算法分别参考文献***+和**$+中提出的网络模型./,0%网络收敛效果为研究特征图融合对网络收敛效果的影响’本文也训练了不融合特征图的三列网络.在;0923097:1<0数据集L9S :M 部分中’特征图融合对测试损失)训练误差的影响结果如图C 所示.图/!特征图融合对测试损失’训练误差的影响()*+/!=[[1<:&[[19:5S 1F 9R [5P 7&2&2:1P :’&P P 92>:S 972’&P P从图C 可以发现’不进行特征图融合的网络收敛更早.图C !9"显示其收敛后的测试损失比进行特征图融合的网络约高*$("d ’相比不进行特征图融合的网络结构’特征图融合的网络能收敛到更好的局部最优点.另外’观察图C !T "可以发现’特征图融合的网络在前"####次迭代过程中’训练误差下降不稳定’这是由于在网络收敛的早期’特征图融合的网络全卷积层有更多参数尚未学习完成’综合特征中掺杂了较多无用的细节信息’使未完全收敛的模型受到误导.随着迭代次数的增加’两个网络训练误差趋于同一趋势’表明融合特征图的网络已经能够有效学习到融合不同阶段的特征图的参数./,1%人群计数准确性分析不同算法在;0923097:1<0数据集上评价指标的对比结果如表$所示.在该数据集L 9S :M 部分中’本文提出的h_h b ))算法’对比同样基于卷积神经网络的密度图回归框架的文献***+的L 9:<0b ))算法和文献**$+的_b ))算法’平均相对误差!C *U "分别降低了$#(""d 和+(A$d.在该数据集L 9S :E 部分中’本文提出的h_h b ))算法’对比L 9:<0b ))算法和_b ))算法’C *U 分别降低了"?(ABd 和*,(C"d.不同算法在^&S ’>=j R*#数据集上评价指标的对比结果如表C 所示.可以看出’对比同样基于卷积神经网络的密度图回归框架的C 种算法’本文算法将已有算法的C *U 误差降低了*"(?Cd ’有效提高了人群密度估计的准确性.表’!不同算法在;0923097:1<0数据集上评价指标对比U :J +’!b &F R9S 7P &2&[189’59:7&272>1j TH >7[[1S 12:9’3&S 7:0F P &2;0923097:1<0>9:9P 1:算法L 9S :ML 9S :E C ’U C 9U C *U C ’U C 9U C *U 网络大小NGEa E LX a ;;%_$$B("*$AB(,#+C(CC B+(C,,?(+?"?(,C &f c DX a ;;%_$CC(BB C$C(A"+?(#+"$(A,?,(,$,"(BB &D 9T&S X a ;;%_$*A(B*$+#(?$+#(+$B?(##,"(+*"?(+"&L 9:<0b ))*C*($A *A*(CB B$("*BA(AC +*($*B+(*?AC?($_b ))**#(*,*?#(*B C?(#+$C(,B CB(AB $B($$2&5,’h _h b ))&$1,0’&24,10//,33’&,33/’,03’$,’2,$#(#$Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第$期唐斯琪#等$一种多列特征图融合的深度人群计数算法表/!不同算法在^&S ’>=j R*#数据集上评价指标对比U :J +/!b &F R9S 7P &2&[189’59:7&272>1j TH >7[[1S 12:9’3&S 7:0F P &2^&S ’>=j R*#>9:9P 1:算法C ’U C 9U C *U 网络大小NGE a E LX a ;;%_$+(+,B$(?A ?B(,A &f c DX a ;;%_"$(+"?,("$,"(B$&D 9T&S X a ;;%_CC(,*B,(,A +B("C &L 9:<0b ))*$(A#*A(,$B#(A,AC?($_b ))**(,#*,(?+C,("#2&5,’h _h b ))5,12%&0,42/$,32,$#(#!!从表$和表C 中C 种基于卷积神经网络的密度图回归方法的网络大小可以发现’传统的a ;;%_方法效果较差’可能是由于手工提取特征表达能力较差造成的.虽然h _h b ))网络结构由于包含_1S 31层对特征图进行融合’但并没有使网络结构和网络中的参数量发生大幅度的增加’其原因在于_1S 31层后面连接的是具有*m *卷积核的卷积层.因此’网络增加的参数量仅仅为*m *全卷积层增加的参数量.特征图融合前此层输入特征图数目为C,个’进行特征图融合后输入特征图数目为$"$个’特征图的数量增加了$*,个.因此’整个网络参数的增加量也为$*,个特征图对应的参数量.相对于_b ))网络’通过增加#(*$d 的网络参数’实现了在;0923097:1<0数据集的L 9S :M 和L 9S :E 部分以及^&S ’>=j R*#数据集中将C *U 分别降低+(A$d )*,(C"d 和*"(?Cd 的准确性提升./,2%密度图回归准确性分析C 种基于卷积神经网络的密度图估计方法估计出的人群密度图效果如图B 所示.其中图B !9"为数据集中的测试图片’图B !T "为通过标注信息按照$(C 节方法计算得到的密度图’图B !<"为L 9:<0b ))***+估计的密度图’图B !>"为_b ))**$+估计的密度图’图B !1"为本文所提h _h b ))估计的密度图.通过观察可以发现’L9:<0b ))和_b ))估计的密度图相对粗糙模糊’主要是由于对背景中的建筑物)树木等结构存在一定程度的误判.而本文所提h _h b ))网络结构估计的密度图能够有效区分前景行人目标和背景区域’密度图回归更加准确.图0!C 种基于卷积神经网络的密度图估计方法估计出的人群密度图效果()*+0!K 011P :7F 9:1>>12P 7:H F 9RP &[:01:0S 111P :7F 9:7&2F 1:0&>P T9P 1>&2<&28&’5:7&29’215S 9’21:\&S GP0%小结人群密度估计技术对密集人群的感知与管控具有重要意义.针对开放密集场景中的小目标与多尺度问题’提出了基于特征图融合的多列卷积神经网络模型.特征图融合方式利用了高层语义特征与底层细节特征’同时大幅提高了基础网络集成数量’从而提高了人群密度估计的准确性.实验结果表明’所提出的网络模型有效提高了现有人群密度估计算法的准确性.C? Copyright©博看网 . All Rights Reserved.B郑州大学学报!理学版"第"#卷参考文献!**+!;M a=f;M_’;6M)W U;M’U E V M f U_f.V1<12:P5S81H&2<S&\>>12P7:H1P:7F9:7&292><&52:723[&S87P59’P5S817’’92<1 *-+.=237211S7239RR’7<9:7&2P&[9S:7[7<79’72:1’’7312<1’$#*"’B*(*#C Q**B.*$+!麻文华’黄磊’刘昌平.基于置信度分析的人群密度等级分类模型*-+.模式识别与人工智能’$#**’$B!*"(C#Q CA.*C+!赵晓焱’陶雪丽.安防监控系统的研究与实现*-+.郑州大学学报!理学版"’$#*$’BB!B"("A Q,$.*B+!W M%U=;Mb’e U)-f’%=a M;K U);M.b S&\>F&27:&S7235P7237F931RS&<1P P723*-+.=’1<:S&27<P92><&F F527<9:7&21237@ 211S723O&5S29’’*AA"’?!*"(C?Q B?.*"+!a U M)D/;-’b f M)ME’%M;b c)b=a c;).L S789<H RS1P1S8723<S&\>F&27:&S723(<&52:723R1&R’1\7:0&5:R1&R’1F&>1’P&S :S9<G723*b+N N U===b&2[1S12<1&2b&F R5:1S%7P7&292>L9::1S2V1<&327:7&2.M2<0&S931’$##+(*Q?.*,+!覃勋辉’王修飞’周曦’等.多种人群密度场景下的人群计数*-+.中国图象图形学报’$#*C’*+!B"(CA$Q CA+.*?+!_M V M)MM’b c;K MaW’a c K6h cV’1:9’.c2:011[[7<9<H&[:1j:5S1929’H P7P[&S<S&\>F&27:&S723*b+N N L S&<11>723P&[U2@ :1S29:7&29’;H F R&P75F&2b&F R5:1S D S9R07<P’U F931L S&<1P P723’92>%7P7&2.V7&>1-9217S&’*AA+(C"B Q C,*.*++!a=_L U K;g e%’/U;;=V_M)M.a19S2723:&<&52:&TO1<:P727F931P*b+N N L S&<11>723P&[:01$CS>U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2 )15S9’U2[&S F9:7&2L S&<1P P723;H P:1F P.%92<&581S’$#*#(*C$B Q*CC$.*A+!h U M;b f U a’)M U VV’g c=K f=6’1:9’.a19S2723:&<&52:\7:0S13S1P P7&2[&S1P:92>P:S5<:5S1>’9T1’P*b+N N L S&<11>723P&[ :01$*P:U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2L9::1S2V1<&327:7&2.K P5G5T9’$#*$($,+"Q$,++.**#+L f M_%‘’g c/M g M e MK’e M_M D6b f U c’1:9’.b c6)K[&S1P:(<&@8&:72352<1S:97225F T1S&[:9S31:P5P723S92>&F[&S1P: [&S<S&\>>12P7:H1P:7F9:7&2*b+N N U===U2:1S29:7&29’b&2[1S12<1&2b&F R5:1S%7P7&2.;92:793&’$#*"(C$"C Q C$,*.***+/f M)Db’a U f’^M)Di’1:9’.b S&P P@P<121<S&\><&52:723879>11R<&28&’5:7&29’215S9’21:\&S GP*b+N N U===b&F R5:1S ;&<71:H b&2[1S12<1&2b&F R5:1S%7P7&292>L9::1S2V1<&327:7&2.E&P:&2’$#*"(+CC Q+B*.**$+/f M)De’/f c6W’b f=);’1:9’.;723’1@7F931<S&\><&52:723879F5’:7@<&’5F2<&28&’5:7&29’215S9’21:\&S G*b+N N U=== b&F R5:1S;&<71:H b&2[1S12<1&2b&F R5:1S%7P7&292>L9::1S2V1<&327:7&2.a9P%139P’$#*,("+A Q"A?.**C+E c c_U)M K f M)a’g V6K f U%=)K U;;;’E M E6V%.b S&\>)1:(9>11R<&28&’5:7&29’21:\&S G[&S>12P1<S&\><&52:723 *b+N N L S&<11>723P&[:01M b_&2_5’:7F1>79b&2[1S12<1.M F P:1S>9F’$#*,(,B#Q,BB.**B+g c)DK’e M cM’b f=)e’1:9’.f H R1S)1:(:&\9S>P9<<5S9:1S137&2RS&R&P9’3121S9:7&292>O&72:&TO1<:>1:1<:7&2*b+N N U===b&F R5:1S;&<71:H b&2[1S12<1&2b&F R5:1S%7P7&292>L9::1S2V1<&327:7&2.a9P%139P’$#*,(+B"Q+B+.6!<<BT>CL=T CP7D)7*6H*C>)D9I F:G<=C7EP H D)A;CH P I7(<:D P><E:B(P G)C7K M)D;7J7’K M c^17’/f M D)a7923’7923’L M)/07P&23!J@##E DE@A J@66&2/&2/J@2%B@#U2D+2E E B+2D’;?E’B65U2D+2E E B+2D H2+I E B,+%5@A.T’’V&2G+2D$*###?’J?+2&"6J G D>:;D(M7F723:&P&’81:01F5’:7@P<9’1:9S31:P92>P F9’’R1S P&2S1<&327:7&2RS&T’1F&[<S&\><&52:723 72&R12P<121’9[19:5S1F9R[5P7&2<&28&’5:7&29’215S9’21:\&S G:&RS&F&:1:019<<5S9<H&[>12P7:H F9R S13S1P P7&2\9P RS&R&P1>.K01[19:5S1F9R[5P7&209>:01:\&9>892:931P.h7S P:’H’7:<&5’><&F T721:01’&\@’181’>1:97’1>[19:5S1P\7:00730@’181’P1F92:7<[19:5S1P’\07<0RS&F&:1>:01>1:1<:7&2&[P F9’’R1S@ P&2.;1<&2>’H’21:\&S GP\1S19P P1F T’1>72:01&81S9’’21:\&S G TH<&F T72723:01[19:5S1F9RP’\07<0’9S31’H RS&F&:1>:0121:\&S Gl P R1S[&S F92<1&2S1<&3274723F5’:7@P<9’1:9S31:P.K011j R1S7F12:9’S1P5’:P >1F&2P:S9:1>:019<<5S9<H RS&F&:7&2&[:01RS&R&P1>F1:0&>72<S&\>1>&R12P<121P.K<@L C>=G(<S&\>>12P7:H1P:7F9:7&2#<&28&’5:7&29’215S9’21:\&S G#[19:5S1F9R[5P7&2#&R12P<121!责任编辑(孔!薇"Copyright©博看网 . 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基于Res2Net的说话人识别研究

基于Res2Net的说话人识别研究基于Res2Net的说话人识别研究说话人识别是一项重要的音频处理技术，旨在通过声音信号来确定特定个体的身份信息。

随着语音识别和语音合成技术的快速发展，说话人识别在人工智能、安全认证等领域具有广阔的应用前景。

近年来，基于深度学习的说话人识别研究取得了显著成果，其中Res2Net模型以其卓越的性能在声音信号处理中备受关注。

Res2Net模型是基于残差网络（ResNet）的改进版本，通过重新设计残差模块的连接方式，实现更深层次的特征提取。

传统的ResNet模型在卷积层的连接中沿着水平和竖直方向进行信息传递，而Res2Net模型则引入了更细致的多尺度连接方式，并将特征图的维度分为多个层级。

这种改进使得模型能够更好地捕获不同尺度下的特征信息，从而提高了模型的泛化能力和性能。

在基于Res2Net的说话人识别研究中，首先需要收集大量的语音数据集，并对其进行预处理。

预处理过程包括语音信号的采样、分帧、特征提取等步骤，常用的特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性频率倒谱系数（LFCC）等。

接下来，利用预处理后的语音特征训练Res2Net模型。

模型的训练通常采用监督学习方法，其中使用的损失函数可以是交叉熵损失、对比损失等。

在训练过程中，可以利用数据增强技术来增加训练样本的多样性，提高模型的鲁棒性。

经过训练，得到的Res2Net模型可以用于说话人识别任务。

对于待识别的语音信号，首先需要将其进行预处理，然后利用已经训练好的模型提取特征。

提取到的特征向量可以通过计算欧氏距离或余弦相似度等方式与数据库中的说话人特征进行比较，得到最终的识别结果。

基于Res2Net的说话人识别研究在多个实验中取得了优秀的性能。

相比传统的说话人识别方法，基于Res2Net的模型能够更准确地区分不同的说话人，且对噪声和变化环境的鲁棒性更强。

此外，Res2Net模型的学习能力更强，可以从大规模数据中学习到更多的隐藏特征信息，进而提升模型的泛化能力。

面向翻唱歌曲识别的相似度融合算法

面向翻唱歌曲识别的相似度融合算法刘婷;陈宁【摘要】提出了一种面向翻唱歌曲识别的相似度融合算法.该算法将基于乐理特征的相似度和基于人耳感知特性的相似度融合,通过把基于节拍跟踪和瞬时频率音级轮廓(IF-PCP)的最大互相关相似度、基于和声音级轮廓(HPCP)的Qmax相似度、基于耳蜗音级轮廓(CPCP)的Qmax相似度映射到同一个多维空间,并计算其几何距离来进行相似度融合.该算法使得IF-PCP特征的节拍速度不变性、HPCP特征的和声优势、CPCP特征的人耳感知特性有效融合.为了验证算法的有效性,采用包含212首不同歌曲共502个版本的数据库作为测试对象,以平均正确率均值和TOP-N作为测试指标对算法性能进行测试.测试结果表明,与基于单一相似度算法相比,该融合算法可提高翻唱歌曲识别准确率.【期刊名称】《华东理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(042)006【总页数】6页(P845-850)【关键词】相似度融合;节拍追踪;瞬时频率音级轮廓;和声音级轮廓;耳蜗音级轮廓;Qmax;翻唱歌曲识别【作者】刘婷;陈宁【作者单位】华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237;华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237【正文语种】中文【中图分类】TP391随着互联网的快速发展、云概念的出现,海量的音频信息充斥着人们的生活,从而使得基于内容的音乐信息检索(Music Information Retrieval,MIR)近些年来得到了快速发展。

翻唱歌曲识别(Cover Song Identification,CSI)作为MIR领域的一个研究热点引起了研究者的广泛关注。

CSI技术具有重要的研究价值,比如:音乐版权的维护与认证、音乐创作辅助、以及多版本音乐的检索、收集与欣赏等。

翻唱歌曲识别旨在找到海量音乐信息中同源音乐的不同版本。

由于获取翻唱版本的方式不同,翻唱歌曲可能会在音色、节奏、基调、速度、和声、歌词、整体结构等重要音乐要素存在差异甚至完全不同,因此翻唱歌曲识别成为了一项极具挑战性的研究工作。

应用特征串行融合的人脸识别算法

应用特征串行融合的人脸识别算法
赵志雄
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2015(0)4
【摘要】针对光照和姿态变化对人脸识别性能的影响，文章提出一种融合局部特
征和全局特征的人脸识别算法。

该算法首先对图像作Gabor变换，提取局部特征，再对图像作奇异值分解，提取全局特征，然后将全局特征和局部特征串行融合作为图像的特征，最后运用最近邻分类方法得出识别结果。

在ORL标准人脸库上的实
验结果表明，该算法能够有效消除光照和姿态变化对人脸识别效果的影响。

【总页数】2页(P29-29,30)
【作者】赵志雄
【作者单位】西安工程大学电子信息学院，陕西西安710048
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.遗传算法和蚁群算法融合在人脸识别中的应用 [J], 成阳;韩林
2.基于深度学习与特征融合的人脸识别算法 [J], 司琴; 李菲菲; 陈虬
3.基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法 [J], 王卫民; 唐洋; 张健; 张轶秋
4.基于权值融合虚拟样本的LBP特征人脸识别算法 [J], 杨明中
5.Gabor与PCA融合算法的人脸识别技术 [J], 陈秀端
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基于内容风格增强和特征嵌入优化的人脸活体检测方法

基于内容风格增强和特征嵌入优化的人脸活体检测方法
何东;郭辉;李振东;刘昊
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2024(41)6
【摘要】针对现有人脸活体检测算法的特征表示不佳,以及在跨数据集上泛化性能较差等问题,提出了一种基于内容风格增强和特征嵌入优化的人脸活体检测方法。

首先,使用ResNet-18编码器提取来自多个源域的通用特征,并经过不同注意力机
制的两个自适应模块进行分离,增强全局内容特征与局部风格特征表征;其次,基于AdaIN算法将内容特征与风格特征进行有机融合,进一步提升特征表示,并将融合后的特征输入到特定的分类器和域判别器进行对抗训练;最后,采用平均负样本的半难
样本三元组挖掘优化特征嵌入,可以兼顾类内聚集和类间排斥,更好地捕捉真实和伪
造类别之间的界限。

该方法在四个基准数据集CASIA-FASD、REPLAY-ATTACK、MSU-MFSD和OULU-NPU上进行训练测试,分别达到了6.33%、12.05%、
8.38%、10.59%的准确率,优于现有算法,表明该方法能够显著提升人脸活体检测模型在跨数据集测试中的泛化性能。

【总页数】7页(P1869-1875)
【作者】何东;郭辉;李振东;刘昊
【作者单位】宁夏大学信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于FS-LBP特征的人脸活体检测方法
2.基于Gabor纹理增强的人脸活体检测算法
3.基于多模态特征融合的轻量级人脸活体检测方法
4.人脸识别与活体检测在嵌入式上的优化
5.基于多特征与多尺度融合的人脸活体检测方法
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听音识人,由音生貌——浅析Speech2Face识别语音重建人脸技术

听音识人，由音生貌——浅析Speech2Face 识别语音重建人脸技术在央视《挑战不可能》的某期节目中，四川大学王英梅教授完成了一项几乎不可能的挑战：在无法看到发声者的前提下，仅凭发声者20秒的语音信息，就从几十个干扰项中成功辨别出发声者本人，其听音识人的绝技令人惊叹不已。

如今，借助AI算法，你也能轻松获得听音识人的绝技，甚至做到由音生貌！麻省理工学院（MIT）研究人员设计和训练的一个神经网络模型Speech2Face，可以通过一段6秒语音推测出说话人的年龄、性别、种族等多重属性，然后通过这些属性信息重建说话人的面部图像。

一、听音识人的基本原理从声音推断一个人的长相并不是玄学，我们平时打电话时也会根据对方的声音脑补出其相貌特征。

一个人的声音和骨骼结构、发声部位的形状等特征有关，年龄、性别（影响声音的音调）、嘴巴形状、面部骨骼结构等都会影响其发出的声音。

此外，语言、口音、语速和发音通常也能体现出发声者的民族、地域和文化特征。

因此，AI可以通过深度神经网络学习声音和面部样貌的相关性，并从中找到说话人的一些基本特征，比如年龄、性别、种族等，然后基于这些信息对说话人的面容做出推测并还原出其相貌。

二、Speech2Face如何由音生貌1.什么是Speech2Face？Speech2Face是MIT研究人员设计的一种以短语音段的复杂谱图为输入、可预测人脸特征向量的神经网络模型。

设计者使用一个经过单独训练的重建模型，并借助该模型将预测的面部特征解码成人脸的标准图像。

Speech2Face 是通过自我监督的方式训练的，只在视频中使用语音和人脸数据，不需要额外的标注信息。

为了训练模型，MIT研究人员使用了AVSpeech数据集，它由YouTube上的数百万个视频片段组成，有超过10万人的语言数据。

如图1所示，Speech2Face通过一段包含六句话的录音分别生成对应的模拟人脸图像。

听听下面这段录音，和Speech2Face相比，你脑海里重建的说话者长相是否更接近真实人脸？听音识人.mp300:0000:36图1 真实照片（左）与语音重建人脸（右）对比图2.Speech2Face如何通过语音重建人脸图像？Speech2Face神经网络的输入是一个复杂的声谱图，由说话人的短音频段计算而成；输出是4096-D人脸特征，使用预先训练的人脸解码器网络将其解码为人脸的规范图像，训练的模块用橘黄色做了标记。