对抗网络相关论文
【目的/意义】随着社交网络的复杂化，当前谣言往往是由描述事件的文本、对应的图片或者视频组成，多种模态的谣言更容易给用户传达一......
随着人工智能相关领域的快速发展,智慧医疗新模式,已成为交叉研究领域的热点方向。舌体丰富脉络与人体的五脏六腑连接,可及时反映......
已有的天津大黄堡湿地鸟类数据集存在样本数量少、样本分布不均衡等问题,严重影响鸟类智能识别的精度．本文提出一种基于生成式对抗......
随着我国城市化和工业化建设进程的迅速推移和深入,对建筑物进行动态监测提取准确、高效的变化信息具有十分重要的意义,关系到城市......
近年来,随着对深度神经网络的巨大潜力的开发,基于深度神经网络的目标识别模型取得了巨大的成功,一些模型对物体的识别正确率甚至......
在2019年末暴发的新冠肺炎（COVID-19）疫情对全世界都产生了深远的影响,成千上万的人感染病毒,世界各国都采取了不同的策略应对这次疫......
随着互联网技术的不断发展,电子商务也随之兴起,商品的评论成为了人们进行购买决策时重要的参考信息。为了获得可观的收益,商家通......
基于高分辨率遥感影像的土地覆盖分类对于国土空间规划意义重大,而目前的分类方法多集中传统的支持向量机和决策树等机器学习算法,......
近年来,无线信号感知识别技术受到广泛的使用。然而信号传播环境中的多径干扰造成感知识别性能下降是实际应用中面临的重要调整。......
医学图像配准一直是医学影像处理系统中重要的处理环节,能够为后续的融合、重建等任务提供对齐的图像数据。由于医学图像具有极其......
目标检测技术一直是计算机视觉领域当中比较热门的研究方向,目标检测技术在民用与军用领域都有着极其广泛的应用。移动智能体,指的......
语义分割是图像理解的关键部分,是一项基础的计算机视觉任务,其广泛应用于自动驾驶、医疗图像分析、智能监控等领域。现有的语义分......
图像风格迁移是近年来十分活跃的研究方向,该研究因其迁移结果的多样性,及其特征提取的思想在其他计算机视觉应用中具有通用性,从......
合成孔径雷达（SAR）图像由于其相干成像机制,不可避免地会受到斑点噪声的干扰,使得计算机视觉系统很难对SAR数据进行自动判读。因此在......
行人重识别作为计算机视觉领域一个重要研究方向,在大型公共场所的智能安防系统中有着广泛的应用。行人重新识别是指利用计算机视......
随着通信和互联网技术的飞速发展,多模态数据急剧增加。海量的多模态数据在方便用户的同时,也对信息检索技术提出了新的挑战。为了......
自然语言理解是自然语言处理中的一个很重要的分支,旨在自动的将非线性的语言资料转换为一种可以直接被机器直接采用处理的语意表......
使用神经网络生成流畅的自然语言已成为文本生成的常用方法。根据用户偏好生成丰富多样的文本,具有广泛的应用价值。早期文本生成......
随着网络通信技术的飞速发展,互联网已经成为最主要的传输信息的渠道。数字图像作为一种信息的传输载体,被各行各业所广泛使用。为......
随着互联网中图像数据量的快速增长,图像检索的难度进一步提升,这也对图像检索方法的效果提出了更大的挑战。相较于目前主流的基于......
基于医学图像的计算机辅助诊断通常被看作医生的诊断决策参考和“第二意见”,它能减轻医生的工作负担同时提高医疗诊断精度。医学......
警觉性的缺失是造成交通事故的最重要原因之一,良好的警觉度估计模型对预防交通事故有重大意义。脑电可以客观反映人的生理心理状......
深度领域适应属于深度迁移学习的一部分,主要用来解决标注数据不足的问题,是一种比较前沿的机器学习方法。传统迁移学习,通过共享......
极地冰盖,包括南极冰盖和格陵兰冰盖,其冰川总体积占世界冰川总体积的99%。全球变暖导致的极地冰盖上的冰雪融化,同时引起海平面不......
滚动轴承作为旋转机械中重要零部件之一,其健康状态影响着整个机械设备的安全运行。开展轴承故障诊断的相关研究对提升机械设备的......
随着计算机网络技术的发展以及智能设备的普及,人们通过互联网进行交流的热情愈发高涨,网络信息随之变得复杂多样。如果能够从大量......
本文提出了一种基于超分辨率生成网络的方法来识别极低分辨率视频中的动作。方法包括两个模块,即超分辨率模块和动作识别模块。超......
为解决当前人脸超分辨率算法细节处理不足和过度平滑等问题,基于对抗网络技术提出一种针对单一面部图像的超分辨率重建算法。在生......
从双语资源中抽取双语词典是一个重要的研究工作,一般需要大规模双语平行语料支撑.针对汉语和越南语,汉越双语平行语料规模少,双语......
人脸图像是一种最常见的数据，近几年随着深度学习的发展，人脸自然演变的研究越发变得火热。人脸自然演变是指根据某人某个年龄段的人......
机器学习的不断发展对现代密码体制造成的威胁不断增大,如何将神经网络应用到密码学上的研究日益深入,而生成对抗网络的对抗学习机......
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)自提出以来被广泛应用于各个领域。虽然在信息安全领域中对其的应用研究日益......
传统方法在进行对抗网络图像聚焦形貌修复时,图像光影边缘修补效果不佳,图像去噪效果差,提出一种稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌......
在自编码的学习过程中如何更好地保留原始特征及消除多模态数据分布的差异是一个重要的研究课题.因此,文中提出基于双对抗自编码器......
为了解决传统方法特征提取结果受外界环境影响大,且没有考虑对抗网络图像中高频信息的特殊作用,影响配准精度的问题,通过模糊数学......
在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存......
符号网络一直是网络控制界关心的问题,因为它们允许在多智能体系统(MAS)中研究对抗性交互作用.本文主要讨论基于领航者-跟随者结构......
大部分的链接预测模型在挖掘节点相似性时过于依赖已知的链接信息,但在真实世界中,已知的观测链接数量通常较少.因此,为了提高模型......
迁移学习是机器学习的热门研究之一,其主要思想是利用源域知识来辅助与源域相关的目标域的学习。领域适应作为迁移学习的重要研究......
随着互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展,大数据分析、跨媒体计算、群体智能、协同与优化、机器学习、类脑智能......
近年来,深度学习得到广泛的研究,目前已成为一种主流的研究技术。深度学习在图像分类﹑图像识别﹑图像检索和目标检测等各个领域都取得......
目标跟踪技术是计算机视觉算法的核心研究方向之一,是视频分析的关键技术,也是目前科学界关注的焦点。目标跟踪技术在人机交互、增......
