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1.
如今,深度学习已被广泛应用于图像分类和图像识别的问题中,取得了令人满意的实际效果,成为许多人工智能应用的关键所在.在对于模型准确率的不断探究中,研究人员在近期提出了“对抗样本”这一概念.通过在原有样本中添加微小扰动的方法,成功地大幅度降低原有分类深度模型的准确率,实现了对于深度学习的对抗目的,同时也给深度学习的攻方提供了新的思路,对如何开展防御提出了新的要求.在介绍对抗样本生成技术的起源和原理的基础上,对近年来有关对抗样本的研究和文献进行了总结,按照各自的算法原理将经典的生成算法分成两大类——全像素添加扰动和部分像素添加扰动.之后,以目标定向和目标非定向、黑盒测试和白盒测试、肉眼可见和肉眼不可见的二级分类标准进行二次分类.同时,使用MNIST数据集对各类代表性的方法进行了实验验证,以探究各种方法的优缺点.最后总结了生成对抗样本所面临的挑战及其可以发展的方向,并就该技术的发展前景进行了探讨.  相似文献   
2.
自底向上的人脸特征点定位   总被引:3,自引:2,他引:1  
针对人脸特征点定位的复杂性,提出了一种鲁棒的人脸特征点定位方法.该方法通过对497张不同年龄层次、不同性别、不同脸型的人脸进行训练学习,可以自动地对新输入的人脸图像进行识别和定位.与传统方法不同的是,该方法首先通过皮肤模型确定人脸的大致位置,然后采用自底向上的方法,利用主动外观模型(AAM)对特征明显的局部器官进行定位,再进一步定位器官组合,直至完成整张脸的器官定位.与传统方法相比,该方法不是局限于全局化的定位手段,而是通过逐层调整匹配精度的形式,使总体匹配精度得到提高.  相似文献   
3.
随着图结构化数据挖掘的兴起,超图作为一种特殊的图结构化数据,在社交网络分析、图像处理、生物反应解析等领域受到广泛关注.研究者通过解析超图中的拓扑结构与节点属性等信息,能够有效解决实际应用场景中所遇到的如兴趣推荐、社群划分等问题.根据超图学习算法的设计特点,将其划分为谱分析方法和神经网络方法,根据方法对超图处理的不同手段,可进一步划分为展开式方法和非展开式方法.若将展开式方法用于不可分解超图,则很有可能会造成信息损失.然而,现有的超图相关综述文章鲜有就超图学习方法适用于哪类超图这一问题做出相关归纳.因此,分别从超图上的谱分析方法和神经网络方法两方面出发,对展开式方法和非展开式方法展开讨论,并结合其算法特性和应用场景作进一步细分;然后,分析比较各类算法的设计思路,结合实验结果总结各类算法的优缺点;最后,对超图学习未来可能的研究方向进行了展望.  相似文献   
4.
基于特征跟踪和融合的人脸风格化动画的研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
文中为人脸图片或视频的风格化生成提出一种新方法.首先,通过主动外观模型(AAM)识别人脸的轮廓及五官,记录这些特征点的位置;然后,从现有样图中提取风格化因子,通过几何变形等手段映射到任意一张输入人脸图片上,合成具有样图风格化效果的人脸图片.本方法可以与许多应用结合,如电子贺卡、网上聊天等,可实现自动生成具有表情变化的风格化视频.此方法还有易于训练、速度快、扩展性强等特点.  相似文献   
5.
为了解决在高密度人流或视场开阔环境下人群计数准确率低的问题,提出一种基于SURF的高密度人群计数方法.首先采用最小生成树改进了传统的基于密度的聚类算法,使其最小搜索域自适应聚类数据的分布;在此基础上实现运动人群的SURF特征点分类,并以此构建运动人群的特征向量,用支持向量回归机实现了对高密度人群的数量统计.实验结果表明,该方法对高密度人群的计数有较高的准确率和鲁棒性.  相似文献   
6.
针对现有人脸表情合成中真实性欠佳或速度较慢的问题,提出了一种鲁棒的人脸表情合成方法。通过改进的主动外观模型(AAM)方法,对输入图像中人脸上的指定特征点进行自动检测跟踪,并以特征点为基础对人脸进行Delaunay三角分割、对齐和变形,在不同的人脸中建立有效的对应关系。通过图形计算器(GPU),对匹配的输入人脸和目标人脸进行加权渲染,得到新的人脸表情.为了提高人脸表情合成质量,采用色彩调整和边界过渡的操作,降低了不同人脸融合时带来的差异性.实验结果表明,与传统方法相比,该算法在计算速度上有较大的提高,在渲染效果上更加真实.  相似文献   
7.
基于自然图像中灰度纹理与颜色信息的正相关性,提出一种基于局部稀疏编码的自然灰度图像着色方法.首先依据参考彩色图像训练得到“亮度-纹理-颜色”联合字典;然后利用纹理特征子空间和相邻像素的双重局部性求解目标灰度图像块的颜色系数,对图像块进行着色;最后通过金字塔方法逐层优化避免颜色突变.实验结果表明,文中方法可以获得颜色真实度高且整体过渡平滑的目标彩色图像,着色过程也更加自动化.  相似文献   
8.
针对人脸表情数据的非线性分布特性,提出一种基于非线性联合学习的三维人脸表情合成方法.首先提出非线性联合学习理论,通过无监督回归将具有相同属性的三维人脸映射到相同的低维表达;其次,基于三维人脸的低维表达对低维表达进行重建操作,为给定的三维人脸合成表情,或基于样例表情进行表情的重定向.另外,非线性联合学习方法还能有效地处理带噪声及不完整的人脸数据,获得完整的表情人脸.实验结果表明,文中方法的表情重定向合成结果及合成效率优于已有方法.  相似文献   
9.
基于概率模型的高动态范围图像色调映射   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种概率模型对HDR(high dynamic range)图像进行色调再生.分别对局部像素的色调能量分布与HDR/LDR(low dynamic range)间梯度变化约束建立概率统计模型,通过求解最大后验概率(maximum a posteriori,简称MAP)将整个色调映射过程转化为一个能量最小化问题.实验结果表明,所提出的基于概率模型的色调映射方法能够生成比以往方法具有更多视觉信息的LDR 图像,可用于高级图像编辑、显示设备开发等领域.  相似文献   
10.
通过隐函数拟合实现曲面重建是计算机图形学领域中一项重要而有挑战性的工作.受经典物理学中极性场模型及扩展点集思想的启发,提出一种称为"场拟合"的隐曲面重建方法.该方法将三维曲面表达为极性场的零等值面,极性场由许多粒子对产生,则曲面重建过程就转化为求粒子分布的过程,使用一种贪婪算法求解粒子的分布.实验结果表明,采用文中的场拟合方法的重建结果优于已有的隐曲面重建方法.  相似文献   
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