基于抽象的自然视频纹理合成技术研究

提出了一个基于非真实感绘制（NPR）抽象技术的自然场景视频纹理合成算法。系统基于色彩扩散、量化、边缘增强技术将视频帧图像处理为具有抽象艺术效果的图像。其次,对于具有艺术效果的视频纹理,通过相似度计算、子序列确定、视频帧的剖分与重组技术,消除了播放时视频帧与帧之间抖动和跳变的不连续性。最终获得具有抽象艺术效果的、可无限播放的自然视频场景。     

云南重彩画人脸肖像生成算法

通过对云南重彩画作画风格的研究,论文提出了云南重彩画人脸肖像生成算法.首先从云南重彩画绘画作品中学习云南重彩画人脸绘制特点,引入特征比例对云南重彩画人脸特征进行描述,发现云南重彩画人脸绘制特点,并归纳总结云南重彩画人脸绘制规律.然后对输入的人脸照片进行轮廓线提取、特征点标定、特征值及特征比例的计算,将特征比例与云南重彩画人脸特征比例进行比对,发现变形程度并进行变形.最后,根据主观辨识后的经验值对五官特征的位置进行调整,再进行风格转换处理.运用该算法生成的云南重彩画风格的人脸肖像,既与原图相似,又符合云南重彩画人脸绘制特点.     

数字相机采集图象的彩色复原

文章根据实际工作经验，针对数字相机采集的图象的彩色复原，提出了两种可行方法。对彩色图象复原的理论和实践都有一定的借鉴意义。     

Image aesthetic quality evaluation using convolution neural network embedded learning

A way of embedded learning convolution neural network (ELCNN) based on the image content is proposed to evaluate the image aesthetic quality in this paper. Our approach can not only solve the problem of small-scale data but also score the image aesthetic quality. First, we chose Alexnet and VGG_S to compare for confirming which is more suitable for this image aesthetic quality evaluation task. Second, to further boost the image aesthetic quality classification performance, we employ the image content to train aesthetic quality classification models. But the training samples become smaller and only using once fine-tuning cannot make full use of the small-scale data set. Third, to solve the problem in second step, a way of using twice fine-tuning continually based on the aesthetic quality label and content label respective is proposed, the classification probability of the trained CNN models is used to evaluate the image aesthetic quality. The experiments are carried on the small-scale data set of Photo Quality. The experiment results show that the classification accuracy rates of our approach are higher than the existing image aesthetic quality evaluation approaches.     

云南民族口音汉语普通话语音识别研究

该文根据云南境内少数民族同胞说普通话时明显带有民族口音的语言使用现状,介绍了一个以研究非母语说话人汉语连续语音识别为目的的云南少数民族口音汉语普通话语音数据库,并在其基础上开展了发音变异规律、说话人自适应和非母语说话人口音识别研究,是汉语语音识别中用户多样性研究的重要补充。     

稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型

爨体字作为典型的衬线字体,不同于黑体、微软雅黑、等线这些非衬线字体,其字形结构十分多样.为了防止爨体字在生成过程中笔画弯折处出现伪影和模糊的现象,提出一种基于稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型.首先,生成器通过稠密自适应卷积块更加充分地提取风格特征和内容特征;然后,像素判别器对真实图片和生成图片进行分辨;再采用对抗损失、迁移损失、梯度损失和边缘损失对生成网络进行参数调节;最后,将自行采集的爨体字数据集作为训练集送入模型进行训练.实验结果证明,所提模型能够有效地学习到风格特征,达到更好的生成效果;其生成结果在字形大小保持上优于Zi-to-zi模型,在笔画细节特征的保留上优于StarGANv2以及CycleGAN模型,并在SSIM和L1 loss指标上得到了验证.     

人像照片的美感质量评价

随着机器学习理论和图形图像处理技术的不断发展,在计算机视觉和计算美学领域中人们越来越关注如何建立自动评价和判断图片美感质量的系统.该系统将可用来补充和完善原有对照片只有主观美感质量评价的这一问题.对人像照片美感质量的客观评价进行研究,提出了25种能够较好反映人像类照片美感质量的特征,并使用支持向量机、Adaboost、随机森林等多种分类器来进行机器学习和评价,对提出的特征值集合进行十交叉检验并探讨了哪些特征对美感评价有较强影响等问题.最后,通过与现有研究结果进行对比分析后得出,当采用所提出的25种特征进行人像照片美感质量评价和分类时有更高的准确率,即使用于机器学习的训练数据集数目较少时仍能保持较高的准确率.     

云南重彩画白描图绘制系统

为提高云南重彩画非真实感绘制的效果,表现其明显的中国线条画特征,提出从云南重彩画绘画作品中提取反映该画派特征的图形元素,并用它们进行云南重彩画白描图绘制的思想,设计开发了一个具有图形元素采集、管理及绘制功能的白描图绘制系统。采用图形化界面设计、基数样条曲线拟合、分图层绘制、图形元素分级管理等方法提高系统的可操作性和白描图绘制效果。绘制实例表明,该系统可以灵活方便的绘制出姿态各异的云南重彩画白描图图案。     

基于自适应门控信息融合的多模态情感分析

多模态情感分析的目标是使用由多种模态提供的互补信息来实现可靠和稳健的情感分析。近年来,通过神经网络提取深层语义特征,在多模态情感分析任务中取得了显著的效果。而多模态信息的不同层次的特征融合也是决定情感分析效果的重要环节。因此,提出了一种基于自适应门控信息融合的多模态情感分析模型(AGIF)。首先,通过门控信息融合网络将Swin Transformer和ResNet提取的不同层次的视觉和色彩特征根据对情感分析的贡献进行有机融合。其次,由于情感的抽象性和复杂性,图像的情感往往由多个细微的局部区域体现,而迭代注意可以根据过去的信息精准定位这些情感判别区域。针对Word2Vec和GloVe无法解决一词多义的问题,采用了最新的ERNIE预训练模型。最后,利用自动融合网络“动态”融合各模态特征,解决了(拼接或TFN)确定性操作构建多模态联合表示所带来的信息冗余问题。在3个公开的真实数据集上进行了大量实验,证明了该模型的有效性。     

新工科背景下综合性虚拟仿真实验的开发

虚拟仿真实验一流课程是提升实验教学质量的重要方式,其中综合性虚拟仿真实验对于新工科人才培养具有积极的促进作用。本文通过对智能花卉种植物联网系统设计与实现虚拟仿真实验课程的建设进行论述,对教学应用和促进新工科人才培养情况进行分析,探讨了新工科背景下综合性虚拟仿真实验课程建设与教学应用的关键共性问题,为类似的虚拟仿真实验一流课程建设提供参考。