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。     

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。     

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。     

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。     

面向大规模胸片图像的深度哈希检索

目的 医学图像检索在疾病诊断、医疗教学和辅助症状参考中发挥了重要作用,但由于医学图像类间相似度高、病灶易遗漏以及数据量较大等问题,使得现有哈希方法对病灶区域特征的关注较少,图像检索准确率较低。对此,本文以胸部X-ray图像为例,提出一种面向大规模胸片图像的深度哈希检索网络。方法 在特征学习部分,首先采用ResNet-50作为主干网络对输入图像进行特征提取得到初步特征,将该特征进行细化后获得全局特征;同时将初步特征输入构建的空间注意模块,该注意模块结合了3个描述符用于聚焦胸片图像中的显著区域,将该模块的输出进行细化得到局部特征;最后融合全局特征与局部特征用于后续哈希码优化。在哈希码优化部分,使用定义的二值交叉熵损失、对比损失和正则化损失的联合函数进行优化学习,生成高质量的哈希码用于图像检索。结果 为了验证方法的有效性,在公开的ChestX-ray8和CheXpert数据集上进行对比实验。结果显示,构建空间注意模块有助于关注病灶区域,定义特征融合模块有效避免了信息的遗漏,联合3个损失函数进行优化可以获得高质量哈希码。与当前先进的医学图像检索方法比较,本文方法能够有效提高医学图像检索的准确率...     

全局—局部特征优化的时尚服饰搭配

目的 由于现有时尚服饰搭配方法缺乏服饰图像局部细节的有效特征表示,难以对不同服饰间的局部兼容性进行建模,限制了服饰兼容性学习的完备性,导致时尚服饰搭配的准确率较低。因此,提出一种全局—局部特征优化的时尚服饰搭配方法。方法 首先,利用不同卷积网络提取时尚服饰的图像和文本特征作为全局特征,同时在卷积网络基础上构建局部特征提取网络,提取时尚服饰图像的局部特征;然后,基于图网络和自注意力机制构建全局—局部兼容性学习模块,通过学习不同时尚服饰全局特征间和局部特征间的交互关系,并定义不同时尚服饰的权重,进行服饰全局和局部兼容性建模;最后,构建服饰搭配优化模型,通过融合套装中所有服饰的全局和局部兼容性优化服饰搭配,并计算搭配得分,输出正确的服饰搭配结果。结果 在公开数据集Polyvore上将本文方法与其他方法进行对比。实验结果表明,利用局部特征提取网络提取的时尚服饰图像局部特征能有效地表示服饰局部信息;构建的全局—局部兼容性学习模块对时尚服饰的全局兼容性和局部兼容性进行了完整建模;构建的时尚服饰搭配优化模型实现了全局和局部兼容性的优化组合,使时尚服饰搭配准确率（fill in the blank,F...     

基于标签相似度的不良信息多标签分类方法

在多标记分类中,标签与标签之间的相关关系是影响分类效果的一个重要因子。而传统的经典多标签分类方法如BR算法,ML-KNN算法等,忽略了标签之间的相关关系对实际分类的影响,分类效果一直不能令人满意。面对类别关联度极高的不良信息的多标签分类,分类效果更是大打折扣。针对上述问题,本文改进一种经典的多标签分类算法RAkEL,首先根据训练文本计算出各标签之间的相似度系数,然后再根据自定义不良信息层次关系计算出综合标签相似度系数矩阵,最后在RAkEL算法投票过程中根据综合标签相似度与中心标签重新确定最终的结果标签集合。与传统的分类方法在真实的语料库上进行多标签分类效果对比,实验证明,该方法在对不良信息分类具有较好的效果。     

面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型

由于短文本极稀疏性和特征分散的特点,短文本的情感分类效果总是不及篇章文本的情感分类,针对此问题,该文提出面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型。模型首先从特征点互信息,情感指向相似度,主题归属差异值三个维度整合计算情感特征的关联度,然后根据特征关联度建立拓扑聚合图模型,通过在图上求解强联通分量聚合高关联度情感特征,从大量未标注语料中提取相似特征对训练集特征进行补充,同时降低训练空间维度。实验将模型应用于短文本情感分类,与基准算法对比能提高分类准确率和召回率分别达0.03和0.027。验证了模型在缓解短文本极稀疏性和特征分散问题上的效果。