基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法

针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤：超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割,并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明,该方法能够高准确率地分割出服装图像。     

基于社会选择理论的在线服务评价

用户评价标准不一致和偏好不一致导致网络空间中的在线服务之间不具备公正的可比较性,从而用户难以选择到满意的在线服务,因此,提出了基于社会选择理论计算在线服务优劣的排序方法。首先,根据用户给出的用户-服务评价矩阵构建群体偏好矩阵;然后,基于群体偏好矩阵和Kemeny社会选择函数构建0-1整数规划模型;最后,通过求解该模型可得到服务的最优排序结果。该方法聚合个体偏好为群体偏好,决策符合群体大多数人的偏好且与个体偏好保持最大的一致性。通过理论分析和实验验证了该方法的合理性和有效性。实验结果表明,该方法能有效地解决在线服务之间的不可比较性问题,实现在线服务的优劣排序,并可以有效抵制推荐攻击,具有较强的抗操纵性。     

着装场景下双分支网络的人体姿态估计

目的 人体姿态估计旨在识别和定位不同场景图像中的人体关节点并优化关节点定位精度。针对由于服装款式多样、背景干扰和着装姿态多变导致人体姿态估计精度较低的问题,本文以着装场景下时尚街拍图像为例,提出一种着装场景下双分支网络的人体姿态估计方法。方法 对输入图像进行人体检测,得到着装人体区域并分别输入姿态表示分支和着装部位分割分支。姿态表示分支通过在堆叠沙漏网络基础上增加多尺度损失和特征融合输出关节点得分图,解决服装款式多样以及复杂背景对关节点特征提取干扰问题,并基于姿态聚类定义姿态类别损失函数,解决着装姿态视角多变问题;着装部位分割分支通过连接残差网络的浅层特征与深层特征进行特征融合得到着装部位得分图。然后使用着装部位分割结果约束人体关节点定位,解决服装对关节点遮挡问题。最后通过姿态优化得到最终的人体姿态估计结果。结果 在构建的着装图像数据集上验证了本文方法。实验结果表明,姿态表示分支有效提高了人体关节点定位准确率,着装部位分割分支能有效避免着装场景中人体关节点误定位。在结合着装部位分割优化后,人体姿态估计精度提高至92.5%。结论 本文提出的人体姿态估计方法能够有效提高着装场景下的人体姿态估计精度,较好地满足虚拟试穿等实际应用需求。     

结构调整 资产重组

分析了纺织行业的过去及现状,面临的问题及产生的原因,探索了走出困境的具体措施。     

结合边缘轮廓和姿态特征的人体精确解析模型

针对着装场景中由于人体姿态、边缘轮廓、服装配饰的复杂性以及着装部位关节点被遮挡等因素导致人体解析精度较低的问题,提出一种结合边缘轮廓和姿态特征的人体精确解析模型.首先采用残差网络ResNet-101作为主干网络表征输入人体图像进行初步人体解析,得到粗解析特征;然后构建边缘轮廓模块,结合上采样后的全局和局部特征得到人体边缘轮廓;再基于着装姿态定义着装姿态损失函数,通过姿态估计模块提取人体姿态特征;最后联合粗解析特征、边缘轮廓和姿态特征,并定义结构损失和人体解析损失的组合函数输出精确的解析结果.在多个数据集上的实验结果表明,该模型的mIoU评测指标提高了1.96％,在人体的着装姿态和部位遮挡等方面获得了更准确的语义分割结果,能有效地提高着装人体解析的精度.     

融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析

目的 少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异。由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低。因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法。方法 首先基于本文构建的包含55个少数民族的服装图像数据集,按照基本款式结构、着装区域、配饰和不同视觉风格自定义少数民族服装的通用语义标签和民族语义标签,同时设置4组标注对,共8个标注点;然后,结合自定义语义标签和带有标注对的训练图像,在深度完全卷积神经网络SegNet中加入视觉风格以融合局部特征和全局特征,并引入属性预测、风格预测和三元组损失函数对输入的待解析图像进行初步解析;最后,通过构建的标签约束网络进一步优化初步解析结果,避免标签相互干扰,得到优化后的最终解析结果。结果 在构建的少数民族服装图像数据集上进行验证,实验结果表明,标注对有效提升了局部特征的检测准确率,构建的视觉风格网络能够有效融合少数民族服装的全局特征和局部特征,标签约束网络解决了标签之间相互干扰的问题,在结合视觉风格网络和标签约束网络后,能够明显提升少数民族服装解析的平均精度,像素准确度达到了90.54%。结论 本文提出的融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法,能够提高少数民族服装图像解析的准确率和精度,对传承祖国文化、保护非物质文化遗产具有很好的意义。     

随机QoS感知的Web服务组合概率分析

运行环境的开放性和动态性使Web服务的QoS具有内在的随机性。由QoS具有随机性的Web服务构造而成的组合服务,其QoS也具有随机性,从而使组合服务用户面临QoS需求不能被满足的风险。利用基于重要性采样的仿真方法,在随机PERT网络中对Web服务组合的QoS进行概率分析,以评估组合服务的QoS风险。方法通过一个简单的分布函数,引入权重函数以实现对目标分布函数的无偏估计。以实际的Web服务QoS数据为基础进行实验,对重要性采样技术和蒙特卡洛仿真的合理性和效率进行了对比,结果显示利用重要性采样技术进行组合服务QoS概率分析具有更高的精度与效率。     

结合显著区域检测和手绘草图的服装图像检索

针对服装图像检索准确率和效率较低的问题,提出一种服装显著区域检测和手绘草图的服装图像检索方法。首先采用正则化随机漫步算法对输入的服装图像库进行视觉显著区域检测,并结合其边缘轮廓信息,得到服装显著边缘图像;其次,对输入的服装草图和服装边缘图像进行特征提取,得到服装草图和服装边缘图像各自的方向梯度直方图(HOG)特征;然后,通过计算服装草图特征和服装边缘特征的相似度,实现特征匹配;最后,按照特征匹配结果在服装图像库中检索与服装草图相似的服装图像,采用基于距离相关系数的重排序算法对其相似度进行排序并输出检索结果。结果表明,该方法提高了服装检索的准确率,具有较好的鲁棒性,检索准确率可达78.5%。     

三维人体重建中的服装视觉信息表示

针对三维人体重建中服装视觉信息表示模糊的问题,提出一种多阶段优化的三维人体重建方法.首先对输入的人体图像进行预处理,分别提取其语义特征、明暗特征和高频特征;然后基于局部深度特征构建有向距离场,隐式表征三维人体的几何形状;再构建着装层次表示模块,通过定义着装层次损失函数感知服装语义上下文信息,并优化有向距离场,生成粗糙的...     

吸收基底上反射消偏振膜设计

在吸收基底上镀单层特定折射率n_1和厚度d的介质膜,可对波长为λ,入射角为φ的倾斜入射光实现反射消偏振:R_p=R_s。尽管可用迭代法求n_1乃至d的数值解,但本文注重分析一种简单而又不失精确地确定n_1和d的方法。并通过实例,分析了在应用中应注意的问题。