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现有图像描述方法常见训练对象为单一的句子解码器,造成生成的描述内容在长距离依赖上效果不显著,描述细节质量不高,从而不能真实、完整地表征图像全局关系。针对该问题,设计一种基于多层LSTM解码机制的图像描述方法。该方法由多个LSTM解码器组成,其中每一个解码器均基于前一级输出进行工作,从而生成越来越精细的描述内容。在MS-COCO 测试集中,该方法的BLEU-1和CIDEr分别可达到0.753与1.090,明显优于单一解码器结构模型。实验结果表明,生成的模型表现出更精细的图像描述。 相似文献
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针对传统文本—图像对抗模型中,由于反卷积网络参数过多容易产生过拟合现象,导致生成图像质量较差,而线性分解方法无法解决文本—图像对抗模型中输入单一的问题,提出一种在线性分解基础上加入流形插值的算法,并对传统 DCGAN 模型进行改进,以提高图像的鲁棒性。仿真实验结果表明,生成花卉图像的 FID分数降低了 4.73%,生成鸟类的 FID 分数降低了 4.11%,在 Oxford-102 和 CUB 两个数据集上生成图像的人类评估分数分别降低了 75.64%和 58.95%,初始分数分别提高 14.88%和 14.39%,说明新模型生成的图片更符合人类视角,图片特征更为丰富。 相似文献
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为了使机器生成更复杂、细腻的人脸表情,提出了一种对生成表情的类型和强度同时进行控制的机制,即将编码后的情感特征与面部动作单元解析结果共同参与学习,使融合该机制的模型不仅能生成不同类型、不同强度的表情,还支持混合表情的生成,且使生成图像更具有情绪感染力;并在模拟现实的场景下对融合该机制的模型进行应用测试,利用社交文本信息... 相似文献
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图像到图像的翻译工作在现实中有着广泛应用，因此在计算机视觉领域得到高度关注。通过CycleGAN的网络结构进行图像风格迁移实验，将自然得到的图片转换成具有某种风格的图片，同时该方法不需要源图像与风格图像互相匹配，因此扩大了应用范围。在实验中，分别使用WGAN、WANG GP、LSGAN和原始GAN目标函数比较生成样本的质量，尽管生成对抗网络（GANs）拥有强大的建模能力，但难以训练。研究发现，WGAN GP能够稳定训练过程并且生成更真实的图像，WGAN、LSGAN效果次之，GAN经常会出现模型崩塌现象。 相似文献
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模型驱动架构(MDA)为软件开发提出了一种新的途径,MDA以模型驱动为核心,平台无关模型到平台相关模型的转换是MDA的关键技术.本文以MDA为基础,针对Web应用系统所包含的功能模型、对象模型、交互模型、界面模板、体系结构信息等五大块,提出了一种基于模型转换的代码自动生成技术,详尽描述了从高层模型到目标框架的映射关系,为基于J2EE平台的WEB应用提供了一种新的代码自动生成方法. 相似文献
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低速通道中图像传递在许多领域有广泛应用。探讨一种基于SPIHT算法对高品质图像进行压缩的方法。采用该方法能给远距离无线通信应用提供递进的图像传输能力。与JPEG不同,JPEG标准必须先将图像压缩到一定程度后再传送。该方法中,数据头和图片数据从目标图像中区分开来。头信息经过必要修改后再传送,图像数据使用SPIHT压缩并传送。实验表明,该方法可以得到更好的压缩率和传输时间。 相似文献
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针对运动图像盲去模糊问题,基于生成对抗网络,提出利用一种端对端方式恢复模糊图像算法。运用生成对抗神经网络方法对运动模糊图像直接复原,跳过估计模糊核过程,增加感知损失作为损失项,使图片内容和全局结构接近。此外,增加结构相似性损失函数作为约束项,进一步提升生成图片与清晰图片的相似性。实验结果表明,新算法可有效去除运动图像模糊。与其它算法相比,所提算法获得的图像更加清晰。 相似文献
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为实现从单张图片合成连续变化的目标表情,提出一种基于生成对抗网络（GAN）和面部表情编码系统FACS（Facial Action Coding System）的表情合成方法。通过提取面部表情 AU（Action Unit）作为生成表情的一种约束,利用生成对抗算法合成目标表情,这种结合表情编码的合成更具合理性。同时在网络中引入注意力机制,使网络在特征提取阶段更关注表情变化。实验表明,该方法能够克服图像中的光照和背景影响,合成表情具备连续性和真实性。该合成表情方法可应用于数字娱乐、影视制作等领域。 相似文献
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盛仲飙 《渭南师范学院学报》2014,(3):43-46
基于互信息的图像检索方法是根据图像的可视性及相似性测度对图像进行检索的方法．首先利用互信息生成一种在统计上有代表性的视觉模式,使用这种模式的分布作为图像内容的描述符;接着利用该内容的描述,设计其互信息的计算方法以衡量图像的相似性．实验结果表明,在图像检索中,相对于其他如KL散度和也规范等方法,互信息是一种更为有效的衡量相似性的方法． 相似文献
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三维人体模型生成是近年来的研究热点,在虚拟现实和游戏领域中有很多应用。提出了一种针对二维图像的人体模型生成方法,首先利用图像分割技术提取出平面人物图像的轮廓,然后通过三维空间中的仿射变换生成三维人体模型,该模型拥有可形变、低复杂度等特点。实验证明,该方法能有效将二维图像与三维人体图形相结合,具备实时性和高效性。 相似文献
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由于AAM（即主动外观模型）算法突出了纹理特征而使该模型本身具有较强的抗干扰性,可更全面和更有效地描述目标物体,因而能够获得更好的图像分割和目标提取效果,有利于后续的图像分析和测量．基于主动外观模型的图像分割方法,用于有效地组合物体的外观信息和轮廓信息,以获得较好的图像分割效果．通过实验进行主动外观模型的构建、训练并进行图像分割验证．实验结果表明,AAM算法有一定的准确度优势．但与传统的分割算法相比,随着分割效果的改善,其计算量也要大于一般的主动轮廓模型． 相似文献
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多数遗传算法在进行图像恢复时并没有充分考虑图像本身的特点.本文提出了一种新的二值图像恢复算法.它利用二值图像具有0、1两个灰度值和明显的边缘信息的特点,并将该信息加入到遗传算法的变异算子中.变异时,只对非边缘信息点进行0或1改变.实验结果表明,该方法比简单遗传算法的恢复结果更准确,并在一定程度上保护了图像边缘;同时,该方法的恢复结果明显优于传统图像恢复方法. 相似文献
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随着多媒体数据库的大量应用,图像检索成为一个活跃的研究领域.基于特征的图像检索在平移、尺度、旋转变换不变性等方面存在问题.针对这些问题,本文提出一种将多元线性回归模型应用到图像边界描述中的形状特征提取方法,该方法在对凹形或有孔边界形状进行提取方面具有优势.实验表明,本文方法在解决提取形状特征的平移、尺度、旋转变换不变性方面有很好的效果. 相似文献
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为去除常出现在图像采集和日常摄影中的摩尔纹噪声,提出一种由样条小波生成的紧框架下的稀疏信号恢复算法。该算法利用摩尔纹噪声的频域特性确定受影响的傅里叶频谱区域;利用图像在给定紧框架下的稀疏性,根据压缩感知理论实现数据在傅里叶频谱上的非线性插值。实验结果表明,相比传统频域滤波算法,该算法恢复图像的峰值信噪比更高,更符合人的视觉审美,在去除摩尔纹噪声的同时,还可有效保留图像边缘信息。 相似文献
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朱成 《实验室研究与探索》2013,32(4):83-86
随着网络和三维图像技术的发展,医药学标本可以通过网络为用户提供更加直观的三维标本图像展示,使学生全方位和立体化地学习和掌握详细标本信息。本文首先分析了系统采用的关键技术,介绍了将标本静态的图片序列处理生成三维标本图像的过程,实现了三维标本文件的生成、数据库的建设和网络展示等功能。标本的展示方式实现了网络化,拓展传统标本的应用范围。 相似文献
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超声相控阵无损检测图像中往往含有大量的噪声且灰度不均匀,严重降低了超声相控阵图像质量。在采用常规方法分割超声相控阵NDT图像时,往往陷入局部最优解,无法获得准确的边界信息。基于LCV模型和改进的GAC模型,提出一种新的分割方法,结合图像全局信息、局部信息和梯度信息构造了新的能量函数约束轮廓曲线的演化,并结合梯度信息与局部信息提出了一种新的边缘停止函数,引入新的边缘停止函数使模型的抗噪性更强。实验结果表明,该模型能够处理灰度不均匀图像,且对初始轮廓和噪声不敏感。与以往算法相比,可有效避免陷入局部最优解。 相似文献
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提出了一种基于生成器网络的遥感图像超分辨率方法。该方法对网络的权重随机初始化,无需使用数据集进行预训练。输入待修复的低分辨率图像,通过迭代训练网络,生成网络输出边缘更为清晰的超分辨率图像。对遥感图像上复杂纹理的修复也达到了更清晰的预期效果。实验结果表明,生成网络能在遥感图像超分辨率上达到经过大量数据集训练的卷积神经网络相似甚至更好的表现。 相似文献
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在人脸识别中，人脸姿态差异处理始终是一个难点。人脸正面化中大体可以分为两类：一是通过图形学方法生成正脸，二是通过产生式模型生成正脸。然而，第一类方法生成的正脸畸变会比较大，第二类方法普遍采用GAN网络，但是训练过程不易收敛。为解决以上问题，设计基于变分自编码器的产生式模型，采用β VAE模型，学习隐空间与真实图片空间关系，提高图片生成质量；使用模拟+无监督（S+U）学习方法，提高模型在训练过程的稳定性。通过在Multi-PIE数据集上进行实验，模型在定量打分中取得了不错效果，能够生成更加真实的图片。实验证明，该模型能够有效解决传统方法中生成图片不真实和训练不稳定的问题。 相似文献