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企业偷漏税手段呈多样化、专业化、普遍化、隐蔽化趋势。为更好地识别企业是否存在偷漏税行为,基于Python语言,在Anaconda集成开发环境下通过机器学习的Scikit-Learn包构建随机森林模型,通过交叉验证算法选择最优模型。对汽车销售行业纳税人是否存在偷漏税行为进行自动识别。结果表明,基于随机森林模型的偷漏税行为自动识别相对于其它常见的分类模型（k-近邻算法、逻辑回归模型、决策树模型和Adaboost算法）,具有较高的准确率,分类性能更好,可以满足偷漏税行为的自动识别需求。 相似文献
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林峰 《通化师范学院学报》2023,(12):61-66
为提高基于智能手机三轴加速度传感器的人体行为分类模型准确率,提出了一种卷积神经网络人体行为识别方法,通过固定时间窗口对连续样本数据进行切割分片,构造多层神经元网络结构,优化调整关键核心参数,使用新方法训练出的人体行为识别模型平均交叉准确率可达91.7%,较其他传统机器学习算法有较大提升. 相似文献
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为了提高个人信用评分模型算法预测精准率,受视觉领域数据增广思路启发,提出融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型。该模型首先对原始个人信用数据进行数据增广处理,然后基于机器学习分类算法训练一个二分类个人信用评分模型,最后基于公开个人信用数据集,分别建立未经过数据增广和经过数据增广处理后的个人信用评分模型。对比准确率、精确率、召回率、F1 得分、AUC 值和 ROC 曲线等 6 个性能评价指标,结果显示,相较于仅基于机器学习算法的个人信用评分模型,融合了数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型使得分类性能得到了一定提升,分类准确率平均高出 5%。 相似文献
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深度学习技术促进了学生课堂行为识别研究的发展,为精准刻画学生的课堂学习行为提供了有效途径。然而,该方法面临真实课堂场景下目标多、行为特征复杂等困难,导致行为识别准确率不高。基于此,文章提出了一种基于人物交互的学生课堂行为识别网络,将交互对象作为重要特征引入课堂行为识别,首先将原网络中的检测模块替换为YOLOv5s,然后引入欧氏距离减少冗余人-物节点关系,并设计新特征提取算法优化听课这类无交互物品的学生行为识别,最后通过实验验证了此网络有效性和准确性。文章通过研究,旨在为规模化课堂行为识别研究提供理论参考和实践借鉴,进一步优化课堂教学效果的过程化评价,促进教学质量提升。 相似文献
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深度学习技术与教师教育融合创新，可赋能教师教学体态语言行为精准测评。针对教师体态语言人工视频分析技术滞后问题，本研究采用人物目标检测、目标追踪和体态骨架图生成三种方法，创建真实教学情境下基于人体骨架图的专家型教师标准体态语言数据集，使用金字塔卷积模块优化ResNet50残差网络，构建金字塔残差神经网络模型，并基于数据集开展识别模型的训练、验证和测试实验。结果显示，体态语言识别模型的准确率、精确率和召回率均达到95%以上，识别准确率由高到低依次为工具性体态语言、巡视性体态语言、指示性体态语言、常规性体态语言、描述性体态语言。本研究基于上述训练良好的模型，开发教师体态语言智能感知测评系统，提出教师体态语言特征的人体骨架表征方法、教师体态语言数据集创建方法及智能识别神经网络模型构建方法，构建了大数据驱动的教师课堂体态语言智能测评方法体系。 相似文献
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为了改善复杂环境下的人脸识别精度,特别是在当前疫情防控转入常态化的形势下,提升戴口罩场景下的人脸识别精度及红外测温精度至关重要。基于对场景数据的统计和分析,通过对识别参数的动态优化,提升人脸算法识别精度;基于人脸检测的戴口罩检测算法,自动识别是否戴口罩,并针对戴口罩场景采用专用的人脸识别模型,提升人脸识别性能;基于人脸检测的红外测温技术,自动识别测温区域和距离,并对测温结果进行校正,提高测温精度。结果表明,开放场景下识别准确率超过98%;人证核验场景下识别准确率超过93%,戴口罩场景下识别准确率超过92%,红外测温误差小于0.3℃。基于场景适配的参数优化策略,能够在不依赖核心算法性能提升的条件下,使得人脸算法识别性能提升7%;基于人脸检测的红外测温技术,通过温度补偿策略,使得测温误差小于0.3℃。 相似文献
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《现代教育技术》2019,(7):87-91
随着教育步入智能时代,智能化的学生课堂行为识别变得越来越重要。但由于学生的课堂行为复杂多变,使得智能化的学生课堂行为识别存在困难。为了提高智能化学生行为识别的精度,文章首先采集了300名学生的7种典型课堂行为图像,并进行了数据预处理。随后,文章将已在ImageNet数据集上训练好的经典深度网络模型——VGG16网络模型迁移到学生课堂行为识别任务中。最后,通过与其它深度学习模型进行实验对比,文章验证了VGG16网络模型对学生课堂行为具有较高的识别精度。上述研究表明,基于深度学习的学生课堂行为识别能及时、精准地反馈学生的课堂学习情况,有利于教师改进教学方法、优化课堂教学与管理,从而提高教与学的效率,助力教学改革。 相似文献
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目的:探究机器视觉技术在母猪行为识别中的应用,以及提高遮挡情况下的识别精度。方法:本研究基于YOLOv5s算法,针对母猪的站、坐、躺、爬、趴等5种行为,建立母猪行为识别模型。通过使用图像处理技术优化训练数据集,识别模型添加CBAM注意力模块,提高对被遮挡母猪行为的检测精度,最终实现复杂环境下母猪的行为识别,为判断母猪当前状态提供参考。结果:经过优化与反复训练,模型最终检测的精度值较高,达到97.58%,召回率为89.69%,单张图片识别时间约为0.047 s,精确度比未优化前提升了1.23%。结论:应用YOLOv5s可实现母猪的行为识别,且准确率较高,识别时间较短,识别结果与人工识别结果基本一致,符合猪场实际的养殖要求。 相似文献
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对用户多账户检测识别是信息整合研究目标之一。针对目前用户识别技术普遍存在的准确率低和局域性问题,提出了基于交叉配血的多账户识别模型。该模型要求根据用户行为相似度和语义相似度绘制出多个账户的关系图,然后利用交叉配血原则来平衡语义和行为,在配置信息的协同下,对语义行为模型进行一致性识别。要求用户多个账户互相匹配以提高识别率,通过交叉匹配降低假种子账户对结果的影响。实验证明该算法大大提高了识别准确率。 相似文献
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《鸡西大学学报》2019,(8)
为了提高机器学习算法对手写字文本识别能力,克服个体手写字风格多变的干扰,设计了一种基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法。首先,建立10000个汉字的手写字数组头,每个汉字数组头后面依附100种手写体,构建起1000000帧汉字文本图像帧,作为后续学习训练的训练集数据输入。然后,利用贝叶斯线性模型,结合线性回归和先验分布,基于手写字图像样本数据库,进行有监督的机器学习训练,得到机器学习算子,完成针对手写字的粗识别。随后,根据生成式对抗网络原理,创建生成模型和判别模型,设计自适应潜在损失函数和迭代终止函数,解决深度学习普遍存在的过拟合问题,完成生成式对抗网络算子,完成针对手写字的深度识别。最后基于QTcreator开发的集成平台来实现所提算法的功能,其中,机器学习算子由OpenCV视觉函数实现,深度学习算子由TensorFlow框架实现。实验数据显示,相较于传统手写字识别算法而言,所提算法具有更高的手写字识别能力。 相似文献
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提出了一种基于ARM嵌入式系统的自动智能视频监控报警系统设计方案,改进了一种基于图像RGB到HLS色彩空间变换的图像处理算法,有效地解决了图像自动识别过程中亮度对于识别精度的影响,并对复杂的HLS色彩空间变换算法进行了优化,使之能够流畅运行在当前流行的ARM嵌入式系统上。提出了一种摄像头位移自动判断识别方法,能够有效地解决摄像头角度和位置变化导致的图像基准背景变化对自动识别精度带来的巨大影响。该视频图像处理技术能够应用于智能小区住户以及中小型企业的安全保障系统,并能显著降低安保投入成本,提升安保准确率。 相似文献
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针对目前跌倒检测系统准确率低、应用场景单一等问题,提出一种基于特征参数变化量的跌倒检测算法。该算法通过采集合加速度幅值的实时变化量,为人体运动剧烈程度提供更直观准确的分析。由于运动过程中人体竖直方向相对于水平地面的角度随步伐呈周期性变化,算法对走路和上下楼梯行为进行准确区分,通过实验确定不同运动状态下的报警阈值,大大提高了跌倒检测准确率。系统采用Protothread模型实现并行检测,在减小系统开销条件下满足实时多任务需求。实验证明,改进后的跌倒检测算法将准确度和特异性分别维持在98.4%和99.1%,在保证实时性和便携性的同时能更有效地识别跌倒。 相似文献
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为了提高视频中人体行为识别的准确率,更好地利用视频中的原始信息,提取出更具有代表性的特征,提出一种基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法。该方法构建了一个深层三维卷积神经网络模型,使用三维卷积核进行卷积操作,提取视频中人体行为的时域和空域特征,通过多层卷积操作对底层特征进行再组合,得到抽象的高维特征。在KTH数据集上的实验结果表明,该方法有较好的识别效果。 相似文献
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基于在线学习行为预测学生成绩可以辅助教师动态掌握学情,制定差异化的教学策略,然而在混合课程中仅仅依据在线数据对学生成绩迸行预测难度很大,尚处于探索中.文章选取某高校2018秋季学期和2020春季学期的"高活跃型混合课程"学生在线行为数据,采用增量学习的随机森林算法构建学生成绩预测模型,研究发现:(1)增量学习随机森林算法在混合课程样本最多的数据集中,获得预测结果准确率最高(75.1％);(2)相较于批量学习随机森林算法,增量学习算法在数据样本量较多的数据集中预测结果准确率更高;(3)当样本数量达到一定规模后,预测结果准确率波动减小、稳定性增强.本研究采用增量学习随机森林算法预测混合课程中的学生成绩,不仅取得了较好的预测准确率,而且解决了新增数据后模型的稳定性问题,将有助于模型的迭代优化,提高模型的通用性,以及可持续追踪学生在不同学期的学习行为特征. 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2018,(2):24-26
物体识别是对三维世界的客体及环境的感知和认识,属于高级的计算机视觉范畴.本文提出了一种基于多算法融合技术的物体识别方法,并在Matlab环境中模拟验证了该算法的有效性.实验分析得出,该算法识别精度高,受外部环境因素的影响较小. 相似文献
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公共场所视频监控网络部署日益完善,智能视频监控技术在安防、交通等领域作用越来越大。针对视频监控数据中的人类目标,提出一种基于计算机视觉的姿态识别方法。通过YOLO算法和AlphaPose模型完成对视频中人类目标检测识别以及姿态估计,在此基础上分析人体关节之间的角度对姿态分类的影响,从中提取有效的分类特征,构造并训练5层神经网络模型,完成对站、坐、躺最常见3种姿态分类。实验结果表明,训练得到的神经网络模型准确率达到85%以上,识别速率大约为每秒30帧,在安防监控、检测人员摔倒、疾病报警等方面具有一定应用价值。 相似文献
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跌倒一直是影响人体健康的重要因素之一,针对现有跌倒检测算法由于缺乏真实老人跌倒样本导致的适应性不足等问题,提出了一种基于大数据平台的人体跌倒检测方法。该方法通过分析传感器的信息构建特征向量,运用机器学习的算法建立分类模型,将采集到的信息实时传送并保存到搭建好的hadoop大数据平台,平台通过相似度度量判断模型是否需要更新。随着数据样本不断增加,系统的准确率会不断提高。实验数据表明该方法准确率能在一定范围内实现稳步提高。 相似文献