【摘 要】
：
为了解决人脸识别系统中待检测目标常会受到不同形式遮挡的问题,提出一种基于深度学习的遮挡还原算法。研究复杂环境下的面部遮挡还原算法,首先针对灰度图像利用传统的稀疏表示方法实现面部图像的遮挡恢复,然而,稀疏表示在对象的选择上具有一定的局限性,并且得到的稀疏解有可能会产生目标丢失的问题。因此提出采用基于深度学习改进的对抗神经网络模型算法进行面部图像的遮挡还原。该方法不仅可以弥补稀疏表示法在单一目标选择上
【机 构】
：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海200093
论文部分内容阅读
为了解决人脸识别系统中待检测目标常会受到不同形式遮挡的问题,提出一种基于深度学习的遮挡还原算法。研究复杂环境下的面部遮挡还原算法,首先针对灰度图像利用传统的稀疏表示方法实现面部图像的遮挡恢复,然而,稀疏表示在对象的选择上具有一定的局限性,并且得到的稀疏解有可能会产生目标丢失的问题。因此提出采用基于深度学习改进的对抗神经网络模型算法进行面部图像的遮挡还原。该方法不仅可以弥补稀疏表示法在单一目标选择上的不足,还可以有效地克服光照的影响。并通过对比试验,稀疏表示法对面部遮挡还原的精度为81.85%,而对抗
其他文献
为了提高移动目标的室内定位精度,本文提出一种改进加权K近邻法(WKNN)结合最大熵容积积分卡尔曼滤波(MCCQKF)的WiFi室内定位方法.该方法对WKNN定位算法进行改进,采用马氏距离
为了得到更真实的海面SAR图像,将传统单双站海面SAR成像仿真中忽略的方位向上不同时刻散射回波的相干叠加和因相位的相互作用而产生的相干斑这一问题加以解决。根据海面不同时刻散射回波之间的相位差,将SAR提取出的海面各散射单元的散射系数引入相位差函数,进而将不同时刻散射回波相干叠加来获得新的海面SAR图像。此外,将分布式面元模型与SASS-II数据及SSA结果进行比较,验证了该模型的准确性,重点分析了
针对基础蚁群算法随机性强、容易发生死锁和迭代次数多等问题,对蚁群算法进行改进.运用栅格法建立环境模型,提出了一种指向目标点的指引函数,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目
一、教材分析 1.教学内容分析 讲授北京师范大学出版社2009年7月第1版《经济政治与社会》第七课《我国社会主义政治制度》中第四框《基层民主与基层群众自治制度》。
无论是在智能驾驶系统中,还是在智能导盲系统中,道路标线的检测都是一项重要内容。针对传统斑马线识别方法精度低、速度慢的问题,提出了利用深度可分离卷积网络改进SegNet模型的语义分割方法,通过网络爬虫以及手动数据标注,经过Tensorflow深度学习框架训练,其模拟检测达到了较好的结果。试验结果表明,由自行构建的斑马线数据集,训练后的模型每帧运算速度在59 ms内,对斑马线区域分割的像素精度达98.
针对某型无人机飞行过程中机载测控设备接收灵敏度异常问题,建立了接收灵敏度下降故障树,通过对故障进行分析,给出了故障分析与定位的过程,提出相应改进措施.结果 表明,在无
针对战车车队行军时反复停车测底盘的温度和压力影响行军速度和安全问题,以及充分采集利用仪表盘信息的需求,研制基于数据实时采集、监测的辅助系统.通过加装传感器和电路采
利用高温高压的方法合成了单相ReB2块材,研究了不同载荷对ReB2单晶与多晶块体所测硬度值的影响。纳米压痕仪测得ReB2单晶的渐近线硬度值为(32.2±1)GPa;显微硬度计测得ReB2多
为了提高海面上舰船目标的检测效率,使用基于海岸线数据库和扫描线多边形填充的海陆分割算法对全色遥感图像的海洋区域和陆地区域进行分割。算法分为三步展开,使用海岸线数据库在图像上标出粗略的海岸线;使用边缘检测算法sobel算子进一步精细海岸线边缘;使用扫描线多边形填充算法将封闭陆地填充。实验结果表明,与单纯的图像处理算法相比,该算法的分割结果精度更高,弥补了传统图像处理算法中分割结果易受图像噪声影响的缺
《义务教育数学课程标准》指出:“小学数学教学的一项重要任务是培养学生计算能力,应该要求学生算得正确、迅速,同时还应注意计算方法的合理性和灵活性。”小学阶段,注重培养