【摘 要】
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人脸合成由于其应用与技术价值,是机器视觉领域的热点之一,而近年来深度学习的突破性进展使该领域吸引了更多关注。将该领域的研究分为四个子类:人脸身份合成、人脸动作合成、人脸属性合成与人脸生成,并系统地总结了这些子类的发展历程、现状,以及现有技术存在的问题。首先针对人脸身份合成,从图形学、数字图像处理与深度学习三个角度总结了各自的合成流程,对关键技术原理进行了详细的解释与分析。其次将人脸动作合成进一步分
【机 构】
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南京信息工程大学 计算机与软件学院,南京 210044;暨南大学 网络空间安全学院,广州 510632
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人脸合成由于其应用与技术价值,是机器视觉领域的热点之一,而近年来深度学习的突破性进展使该领域吸引了更多关注。将该领域的研究分为四个子类:人脸身份合成、人脸动作合成、人脸属性合成与人脸生成,并系统地总结了这些子类的发展历程、现状,以及现有技术存在的问题。首先针对人脸身份合成,从图形学、数字图像处理与深度学习三个角度总结了各自的合成流程,对关键技术原理进行了详细的解释与分析。其次将人脸动作合成进一步分为利用标签驱动的表情编辑与利用真实人脸驱动的人脸重演,并指出了各自领域中存在的缺陷与难题。然后介绍了基于
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针对光照不均匀场景,提出了一种自适应图像增强算法。根据Retinex理论,采取中心环绕法,利用高斯连续卷积来提取场景的光照分布情况。同时,统计输入图像低亮度区域的大小。构造了一种自适应伽马矫正函数,取光照分布情况与低亮度区域内亮度值中位数的比值作为参数,对图像进行伽马校正。高光照区域参数大于1,对亮度起抑制作用,低光照区域参数小于1,对亮度起增强作用。将顶帽变换后图像和伽马矫正后的图像叠加。顶帽变
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深度卷积神经网络能充分利用特征间的内在联系,提高高光谱影像的可分性,近年来受到了广泛关注。但是,训练深度网络模型对大量标记样本的需求限制了此类方法的应用。将迁移学习思想引入遥感影像分类以减少对标记样本数量的需求。具体研究目标图像中每类只有一个标记样本的情况。通过对目标图像分割得到的同质区扩增目标域的训练样本数量,在此基础上运用深度孪生卷积神经网络减少源域图像与目标域图像的分布差异,实现对目标高光谱
在导弹智能突防的过程中,从海量的遥感图像数据中检测敌方反导阵地具有极大的应用价值。由于弹载部署环境算力有限,设计了一种兼顾轻量化,检测精确率以及检测速度的遥感目标检测算法。制作了典型遥感军事目标数据集,通过K-means算法对数据集聚类分析。利用MobileNetV2网络代替YOLOv3算法的主干网络,保证网络的轻量化和检测速度。提出了适用于遥感目标特性的轻量化高效通道协同注意力模块和目标旋转不变
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基于局部特征的图像匹配算法是电力巡线无人机航拍图像匹配算法中最为实用的一种方法。针对传统匹配算法构建尺度空间会致使图像边缘信息丢失或者效率较低等问题,提出一种基于高斯曲率尺度空间的航拍图像匹配算法。借助高斯曲率滤波器构建一阶尺度空间,利用FAST算法提取特征点并选择特征采样区域,再以对特征采样区域建立二阶尺度空间并提取二阶尺度空间层内LIOP描述符,随后二阶尺度空间两两层LIOP描述符做差值并二值
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针对单变更传播路径搜索方法面向多变更的不适用问题,提出多变更传播路径并行搜索方法.首先,基于构建的零部件网络模型,提出变更风险指数,作为路径优化的重要指标;其次,依据多变更传播路径的干涉特征,划分串行、分裂、合并3种基本传播形式,提出变更影响求解方法;基于此,提出下行变更传播路径搜索算法、约束变更传播路径搜索算法两部分组成的多变更传播路径并行搜索模型.最后,通过实例验证了所提方法的有效性和可行性.
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