摘要：表情动画作为语音驱动人脸动画的一部分,在增加人脸动画逼真性方面起着重要的作用,但已有的工作没有定量分析人脸表情动画与语音之间的关系.文中通过研究人脸表情动画与语音的相关性,采用典型相关性分析方法(CCA)定量分析两者之间的内在联系,得出这些关系直观的量化的结论.首先计算人脸表情动画与语音的典型相关性系数,衡量两者的相关程度;然后分析人脸表情动画与语音的典型负荷、典型交叉负荷等数据,并挖掘两者内部各分量之间的联系,由此得出直观的量化的结论.最后验证了结论的稳定性.分析结果表明两者具有强相关性,并揭示了人脸表情动画各成分与语音声学特征之间的具体内在联系.文中成果可为语音驱动人脸动画技术提供理论参考及结果评价依据.

摘要：针对多视图相关性算法未有效利用视图中相关信息且忽视了潜在的鉴别信息的问题,提出基于同一视图内和不同视图间的双重鉴别相关性分析（DVDCA）算法。首先,设计有监督的类内和类间相关性变量,通过最大化类内相关性变量、最小化类间相关性变量来提取视图中的鉴别特征;其次,考虑在同一视图内和不同视图间均考虑进行鉴别相关特征提取,设计约束形式的双重视图鉴别相关性特征提取模型,以利用丰富的视图信息。在Multi-PIE多角度人脸数据集数据集上与多视图线性鉴别分析、典型相关性分析（CCA）、多视图鉴别隐性空间（MDLS）、不相关多视图鉴别字典学习（UMDDL）四种算法对比实验,DVDCA分类识别率能够提高1.45-4.73个百分点;在MFD多特征手写体数据集上分类识别率能够提高1.25-5.29个百分点。

摘要：针对现有基于脑-机接口(BCI)控制的智能轮椅因交互不协调、识别准确率低、执行效率差而造成用户疲劳等问题,提出了一种人机协同智能控制方法,设计并实现了一种基于BCI与层级地图结合的智能轮椅半自主导航控制系统.首先根据实际需要构建栅格-拓扑-意图3级层级地图.然后采用基于典型相关性分析的1维卷积神经网络对人的意图进行识别分类,并通过BCI系统发送至导航控制部分.最后经融合决策给出控制指令实现智能轮椅的导航.实验中所提方法的平均准确率为91.576%,对脑电信号的识别准确率高,控制系统的稳定性好.结果表明该方法可灵活控制轮椅运动方向并按照人的控制意图无碰撞地到达目标地点.

摘要：棉秆力学特性是研究棉秆收获机械的理论基础。为此,通过采集不同时期的棉秆,测定力学性能和物理性能;通过典型相关性分析,研究棉秆的物理性能与力学特性的关系;采用线性回归模型分析棉秆起拔力、土壤紧实度、棉秆直径及棉秆含水率的关系,对模型进行优化并建立棉秆的起拔力模型。试验结果表明:抗拉强度在含水率最高为61%时达到最大值37.65MPa,当含水率在在15%~50%之间,棉秆的抗拉强度变化不大,平均抗拉强度集中在21.5~25.8MPa之间;对于抗弯强度,在含水率在为15%时达到最高值33MPa,当含水率在25%~55%之间,棉秆的抗弯强度变化不大,平均抗弯强度集中在23.5~27MPa之间;对于棉秆起拔力,在土壤紧实度为最低的3.3kg/cm时达到最小值340.7N,棉秆的起拔力随着土壤紧实度的降低而减小。通过典型相关性分析可知:棉秆的弯曲破坏载荷及拉伸破坏载荷与棉秆的直径和棉秆的含水率都有着显著的相关性,且棉秆直径对弯曲和拉伸破坏载荷的影响远大于含水率对棉秆拉伸和弯曲破坏载荷的影响;含水率与棉秆的抗拉强度呈正相关,与抗弯强度呈负相关。对棉秆的起拔力与棉秆含水率、棉秆直径及土壤紧实度进行多元回归分析,得到棉秆起拔力与棉秆直径以及土壤紧实度的模型为y=-111.73707+45.39254x1+23.89125x2,其拟合优度为0.81,可用于对棉秆起拔力的预测和拔棉秆机的设计研究。该研究对于推进棉秆机械化回收发展具有重要的指导意义。