表情达意

摘要： 掌握基本的语法知识,做到词能达意,没有语病,是语文学习最基本的要求。为了考查学生的思维逻辑判断能力,正确表情达意能力,各省市历年来的中考语文试题,把病句的辨析与修改作为必考题型。如何解答这类题目呢?下面以2021年各省市的中考病句试题为例进行解析和技巧点拨。

摘要： 写人不能不写外貌。人物长相、身体、肤色、衣着、神态、姿势、风度都属于外貌描写范畴。在一篇文章中,可对外貌整体描写,也可局部描写;可由作者直接描写,也可由他人视角来描写;可单独描写,也可结合人物语言、行动、心理描写;可在文中某个章节集中描写,也可随作品情节发展逐步描写;可工笔描写,也可简笔勾勒。写好外貌可突出人物性格,更好地表情达意。因此我们作文要给予重视。下面以中学小说为例,谈谈外貌描写的基本方法和要求。

摘要： 以2022届广州五校联考作文题为例,从“语言建构与运用”的语句连贯、表情达意、思维缜密等方面,来阐释学科核心素养下的高考作文语言的运用技巧。在具体的语文学习活动中,引导学生掌握写作视角下“语言建构与运用”的方法技巧,并且学会迁移应用,从而培养其语文写作的关键能力。

摘要： 在讲述的河道里,故事在表情达意的淘洗下打磨掉辎重,缀以水流的形状,浣衣的倒影,过度的光华。现在掌握这枚卵石的,是一双剔透的小手。手伸展在氤氲的光里,光汰洗在潺湲的水里,水汪着这枚故事里的鹅卵。新的女孩到了家里,母亲总要演说一番我的光荣史的。一切历史都是光荣史,这条心理治疗上的金科玉律运用在我身上倒是恰如其分。当然,是在母亲的表述里。

摘要： 人体所有的器官里最能表情达意的莫过于“心”,这颗心有其象征意义及约定俗成的样貌,如情人节时把巧克力做成“心形”,让情人吃在嘴里,甜在心里;一旦恋情生变,就用“心碎”表达伤悲。“心”的寓意是如此丰富,却也始终停留在形而上的层面,与左心房那颗怦怦然以维持生命力的心脏无关。但心脏专家裘哈尔日前出书,用他多年来的研究颠覆世人惯有的认知。

摘要： 语文教学的根本任务是让学生熟练掌握并使用语言文字,运用准确、规范的语言精准地表情达意,所以,语文课堂应该是基于语言文字运用的课堂。如何让学生精准地运用语言文字表情达意呢?本期的三篇文章可以为广大语文教师提供很好的借鉴。

摘要： 语文学习的目的是能够运用课堂所学的语言文字知识精准地表情达意。在教学实践中,笔者从以下几个方面引导学生树立语用意识,并通过语言运用巩固课堂所学。一、借鉴课文经典,规范仿写仿写是规范的前提,也是创新的基础,好的仿写不亚于独创,王勃的“落霞与孤鹜齐飞,秋水共长天一色”就是仿写庾信的“落花与芝盖齐飞,杨柳共春旗一色”,但王诗的影响力比庾诗更大。

摘要： 我们知道,语言是表情达意的工具和思维工具。"表情达意"当然属语言应用。实际上,我们在思维时是在应用内部言语(它不出声),但其原理等同于外部言语(有声语言)。因此语言在本质上是"应用性的"。此外,从国人掌握英语和汉语的水平差异看,英语语言学习成效普遍不尽人意的主要原因之一是对语言知识的应用相当不够。

摘要： 古人说:“诗是无形画,画是有形诗。”书画同源,两者在表情达意上是相通的。今天我们的主人公可是一个全能型的人才--文征明,他德才兼备,博学多能,诗、文、书、画俱佳,是明代杰出的画家、书法家,也是明代大名鼎鼎的“吴中四才子”之一。文征明的绘画集中在山水、人物、花卉等题材,尤其是他画的山水画非常出色。

摘要： 不知道我们这一生究竟要讲多少句话?如果有一种计算机可以统计,像日行万步的人所带的计步器那样,我相信其结果必定是天文数字,其长,可以绕地球几周,其密,可以下大雨几场。情形当然因人而异。有人说话如参禅,能少说就少说,最好是不说,尽在不言之中。有人说话如嘶蝉,并不一定要说什么,只是无意识的口腔运动而已。说话,有时只是掀唇摇舌,有时是为了表情达意,有时,却也是一种艺术。许多人说话只是避免冷场,并不要表达什么思想,因为他们的思想本就不多。至于说话而成艺术,一语而妙天下,那是可遇不可求,要记入《世说新语》或《约翰生传》才行。

摘要： 本发明涉及一种基于表情强度标签分布的面部表情分析方法、装置与计算机可读介质。该方法对人脸图像序列进行自动编码生成表情强度标签，从表情序列中选取中性表情和非中性表情作为输入，采用卷积神经网络对输入数据进行训练得到表情识别模型，根据该表情识别模型输出的联合表情强度分布预测表情图像的类别及所属类别的强度。本发明能够获得表情强度标注的训练数据，从而提高表情识别的正确性和鲁棒性。

摘要： 本发明提供了一种表情搜索引擎，其包括：通信模块，用于接收包含表情图片和对应标注文本的表情标注信息；以及表情索引模块，用于根据表情标注信息生成表情索引文件。与现有技术相比，本发明的有益效果是：表情搜索引擎和表情管理系统采集表情的标注信息并建立索引，从而在提供表情搜索服务时，可以通过表情的标注信息迅速查找到相关表情的集合并返回搜索结果列表，进而提高了召回的有效结果数量及搜索的准确率，以及改善了返回的表情质量；此外，通过相关度系数可对表情图片集合进行排序，使用户能够很快地从搜索结果列表中找到自己感兴趣的图片，从而提高了用户使用的便利性，节约网络流量。

摘要： 本发明是有关一种表情辨识系统，具备头戴式显示器及表情辨识装置，其中：前述头戴式显示器具有：第1摄影机，用以拍摄使用者眼部；第2摄影机，用以拍摄使用者口部；及输出部，用以输出通过前述第1摄影机拍摄的第1图片与通过前述第2摄影机拍摄的第2图片；前述表情辨识装置具有：接收部，用以接收通过前述输出部输出的第1图片与第2图片；及表情辨识部，用以根据前述第1图片与前述第2图片来辨识前述使用者的表情。

摘要： 本发明公开了一种基于表情迁移的人脸表情识别方法，属于深度学习与图像处理技术领域。本发明通过提取出高纯度的表情相关特征，进而提高表情识别任务的精度。本发明方法为：利用已有成熟网络提取表情图像的全局特征向量，并使用分解器将全局特征向量分解为特征向量A和特征向量B；进行表情迁移训练，使特征向量A演变为表情相关特征，而特征向量B演变为表情无关特征；利用表情相关特征进行表情识别，输出表情类别。本发明借助表情迁移的辅助任务，将原始的含有干扰信息的表情特征向量分解为表情相关特征向量与表情无关特征向量，表情相关特征向量是高质量的，更利于表情识别任务。

摘要： 本发明公开了一种表情强度变化的人脸表情识别方法、系统及存储介质。该方法包括：获取数据样本集，所述数据样本集包括峰值表情样本和非峰值表情样本；提取所述数据样本集中每个样本的特征向量，所有样本的特征向量组成特征矩阵；构建第一邻接矩阵和第二邻接矩阵；将所述特征矩阵、所述第一邻接矩阵和所述第二邻接矩阵输入到图卷积神经网络进行训练。本发明能够充分利用强度相似表情之间的局部信息、峰值表情与非峰值表情之间的峰导信息，能够有效提高强度变化表情的分类精度。

摘要： 本发明涉及用于生成表情符号的装置、车辆和用于生成表情符号的方法。用于生成表情符号的装置包括：分析器，其配置为响应于输入的用户话语，获取语境信息或关于用户情绪的信息的至少一项。表情符号生成器基于表情符号生成信息生成新表情符号，所述表情符号生成信息包括关于如下至少两者的信息：语境信息、关于用户情绪的信息以及关于与话语对应的用户意图的信息。表情符号生成器配置为在存储的多个表情符号中选择与表情符号生成信息匹配的多个表情符号，并且组合多个表情符号中的至少一些以生成新表情符号。

摘要： 本公开涉及一种表情生成方法、装置和表情生成模型的训练方法、装置，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：获取原视频中每帧图像的特征信息、人脸关键点的特征信息和原表情的分类信息；将每帧图像的特征信息、人脸关键点的特征信息、原表情的分类信息与目标表情对应的预设分类信息进行融合，得到每帧图像对应的融合图像的特征信息；根据每帧图像对应的融合图像的特征信息，生成每帧图像对应的融合图像，得到所有图像对应的融合图像形成的人脸表情是目标表情的目标视频。

摘要： 本发明涉及一种基于运动矢量化和宏观表情引导机制的微表情识别方法，属于计算机技术领域。方法为：1、获取宏观表情和微表情样本的起始帧与顶点帧；2、对1中获取的起始帧与顶点帧图像进行运动矢量化处理；3、对微表情样本对应的运动矢量化特征进行非线性放大处理；4、采用面部运动匹配机制对宏观和微观表情样本进行配对；5、通过引导网络实现宏观表情对微表情特征提取的引导及强化；6、根据引导网络的输出情感标签对微表情的类别进行识别。本发明能够根据面部的运动变化实现对微表情情感的识别，运用了宏观表情与微表情产生时面部运动状态的共同特点实现宏表情在微表情特征提取过程中的引导和强化。在微表情情感分析领域具有显著优势。

摘要： 本申请提供了一种表情样本生成方法、表情识别方法、装置及终端设备，该方法包括：获取第一身份信息对应的初始宏表情以及获取第二身份信息对应的初始微表情；初始宏表情包括至少一种第一表情种类，初始微表情包括至少一种第二表情种类；对第一身份信息以及初始微表情的第二表情种类进行融合，得到第一目标微表情；对第二身份信息以及初始宏表情的第一表情种类进行融合，得到第二目标微表情；确定第一目标微表情和第二目标微表情的相关系数；根据第一目标微表情和第二目标微表情的相关系数，得到目标微表情样本。本申请提供的表情样本生成方法，可以提高生成的表情样本的质量。

摘要： 本申请实施例提供了一种表情识别方法、表情识别装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标人脸图像；通过预设的表情识别模型的编码网络对目标人脸图像进行多尺度编码处理，得到目标人脸特征向量；通过表情识别模型的解码网络对目标人脸特征向量进行多尺度解码处理，得到目标表情特征向量；对目标人脸特征向量和目标表情特征向量进行特征融合，得到融合图像特征向量；通过预设的分类函数对融合图像特征向量进行分类概率计算，得到分类概率值；根据分类概率值对预设表情类别标签进行筛选处理，得到目标人脸图像对应的目标表情类别标签。本申请实施例能够提高表情识别的准确性。