【摘 要】
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深度学习网络在模式识别领域性能优异，但需要大量有标注样本对网络进行训练，而对于人脸认证情况下训练样本有限，且已有网络模型在不同人种间的性能差异大，往往会导致人脸认证失效。针对以上问题，本文首先在几种预训练深度网模型上构造孪生网络，并设计相似度度量网络；其次，选用多人种的人脸数据库(Racial Faces in-the-Wild，RFW)中不同人种构造正负样本对作为训练集，扩展数据分布，提高模型泛
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深度学习网络在模式识别领域性能优异，但需要大量有标注样本对网络进行训练，而对于人脸认证情况下训练样本有限，且已有网络模型在不同人种间的性能差异大，往往会导致人脸认证失效。针对以上问题，本文首先在几种预训练深度网模型上构造孪生网络，并设计相似度度量网络；其次，选用多人种的人脸数据库(Racial Faces in-the-Wild，RFW)中不同人种构造正负样本对作为训练集，扩展数据分布，提高模型泛化能力，且在训练过程中采用循环训策略练提高模型的稳定性；最后，在测试集上采用ROC曲线及AUC值对不同模
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随着智能设备和社交媒体的不断普及，普通大众对于图片编辑的需求日渐旺盛。海报作为一种强有力的图像传递方式，在日常生活和工作管理中承担起重要的信息传播职能。事实上，在用户进行海报制作时，需要的是多元素图像信息的编辑合成，目前缺少一种交互式的、一键式的图片合成系统。为此，本文结合当前流行的图像处理技术，设计并实现了一款海报自动合成系统。本文首先提出了一种基于关键字的图像检索方案，构建基于文本和内容的双重
为了研究盐地碱蓬的抗旱抗盐的DNA甲基化变化机制，找到人为调控方法，试图为其它内蒙古地区植物找到调控机制，以抵抗干旱，高盐环境。本研究以内蒙古地区的盐地碱蓬作为研究材料，模拟地区特有的环境因素——高盐和干旱，研究其影响下的盐地碱蓬的生理生化特性及DNA甲基化变化规律。结果表示随盐浓度增加，SOD活性，CAT活力，可溶性蛋白含量开始上升；MDA含量，脯氨酸含量，POD活性开始下降，分别表现出不同的抗
针对储粮害虫杀虫效果评估实验，本研究提出了一种多目标跟踪算法，通过跟踪评估区域内多头储粮害虫的运动给出每头害虫的活跃程度，对害虫存活状态进行自动评估。算法基于Faster R-CNN框架的目标检测技术，融合Mean Shift和Deep SORT目标跟踪算法，实现了对储粮害虫运动位置的连续跟踪，且减少了两头害虫相遇再分离后身份错位问题发生的情况。对于20头以内的同种害虫，平均多目标跟踪准确率为95
近年来，得益于深度学习技术的快速发展，图像修复技术取得了卓越的成就。然而，由于粗网络引入了较少有意义的先验知识，导致图像缺失区域被补全的内容存在较为明显的视觉伪影。为解决该问题，提出了一个基于边缘结构生成器的两段式图像修复方法，采用边缘结构生成器对输入的图像边缘和色彩平滑信息进行特征学习，生成缺失区域的结构内容，以引导精细网络重构高质量的语义图像。通过在公开的图像修复基准数据集“Paris Str
为了缓解大规模糖尿病视网膜病变筛查需求下医疗资源不足所带来的问题，本文提出了糖尿病视网膜病变分期双分支混合注意力决策网络（BiRAD-Net）。所提网络分为特征提取与分类两个阶段。在第一阶段中，本文引入混合注意力机制抑制噪声，并设计了特征分级决策网络进一步优化特征质量；在第二阶段中，本文设计了双分支分类器以及对应的损失，以减缓标签数据不足所带来的影响，增强分类准确性。此外，在模型训练过程中应用迁移
前列腺癌是全球范围内男性最常见的癌症之一，仅次于肺癌。在前列腺癌的诊断过程中最常用的方法是病理学专家通过显微镜对染色活检组织进行观察，得出组织微阵列图像的Gleason评分。在大量的组织微阵列图像下，病理学专家使用Gleason模式对前列腺癌组织微阵列进行评分非常耗时，易受到不同观察者之间主观因素的影响，且可重复性低。深度学习和计算机视觉的发展使得病理学计算机辅助诊断系统更具有客观性和可重复性。U
由于高血压性视网膜病变（Hypertensive Retinopathy，HR）病灶特征不明显，传统分类算法难以对其进行有效分类。针对这一问题，提出一种具有整体特征和局部特征的区域特征融合HR分类方法，即在整体HR分类模型的基础上，融合局部特征动静脉交叉压迫（Arterio-VenousNicking，AVN）分类模型来增强HR分类效果。在AVN分类中，提出一种新型的交叉点检测算法，该算法对分类后
全卷积孪生网络SiamFC++在复杂场景下，尤其是当目标外观发生剧烈变化时，跟踪准确性会受到严重影响，为此提出了一种基于动态更新模板的孪生网络目标跟踪算法。该算法使用ResNet-50作为骨干网络提取图像的深度特征，增强网络的特征提取能力。对于深度特征互相关操作得到的响应图，直接通过无锚的方式预测目标对象的位置和比例。针对模板更新，首先使用模板动态更新策略判断模板是否更新，若需要更新则采用模板更新
前视声呐（Forward-Looking Sonar， FLS）使用换能器基阵收发声波，通过回波探测水下物体。在浅海环境，由于水下介质的反射、散射与不均匀波动，前视声呐图像极易引入散斑噪声。本文针对前视声呐图像散斑噪声，结合SRResNet与非对称金字塔非局部块，提出了ANLResNet网络用于前视声呐图像去噪，并针对前视声呐图像特性，使用FieldII构建模拟前视声呐图像数据集，对网络进行训练。
为解决图像配准中因旋转变换，尺度缩放，光照变化，相机抖动，气流变化以及压缩等影响成像质量，而导致特征点检测数目不足的问题，本文提出了基于组合模型的图像配准方法。该方法采用KAZE与SURF算子联合检测局部区域中线性与非线性特征点；同时为了提高计算效率，采用二进制向量描述符表征特征点，并使用汉明距离计算特征点之间的匹配距离，有效地提高匹配效率；最后，利用随机一致性算法（RANSAC）进一步消除异常点