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1.
欠烧是电熔镁炉熔炼过程中由于原料杂质不均匀导致炉壁局部过热的异常工况,若不及时发现和处理,可能导致炉体烧穿.目前,欠烧工况主要依靠有经验的巡检工人在电熔镁生产现场“看火”,劳动强度大且危险性高,容易漏检、误检.鉴于此,提出一种基于深度卷积网络的可见光RGB图像与红外热像相结合的电熔镁炉欠烧工况感知技术,并基于此开发原型系统.采用工业相机和红外热像仪获取电熔镁生产现场过程图像,利用深度学习技术并结合现场工人经验建立对欠烧工况视频图像的检测和识别模型,通过实时的图像分析,实现对欠烧工况的在线识别.将该技术在某氧化镁企业进行工业实验,验证了所提出技术的有效性.  相似文献
2.
行人重识别是指在多个非重叠摄像头拍摄的场景下,给定一幅查询行人图像,从大规模行人图像库中检索出具有相同身份的行人图像,是一类特殊的图像检索任务.随着深度学习的不断发展,行人重识别方法的性能得到了显著提升.但是行人重识别在实际应用中经常遭遇遮挡问题(例如背景遮挡、行人互相遮挡等).由于遮挡图像不仅丢失了部分目标信息,而且引入了额外的干扰,使得现有方法往往难以学习到鲁棒的特征表示,从而导致识别性能严重下降.最近,生成对抗网络在各类计算机视觉任务上展现出强大的图像生成能力.受到生成对抗网络的启发,提出了一种基于多尺度生成对抗网络的遮挡行人重识别方法.首先,利用成对的遮挡图像和非遮挡图像训练一个多尺度生成器和一个判别器.多尺度生成器能够对随机遮挡区域进行去遮挡操作,生成高质量的重构图;而判别器能够区分输入图像是真实图像还是生成图像.其次,利用训练好的多尺度生成器,生成去除随机遮挡的训练图像,添加到原始训练图像集,用于增加训练样本的多样性.最后,基于此扩充训练图像集,训练分类识别模型,有效地提高模型在测试图像集上的泛化性.在多个有挑战性的行人重识别数据集上的实验结果,验证了所提出方法的有效性.  相似文献
3.
针对目前图像修复算法存在的修复效果不连续、缺失大小受限、训练过程不稳定等缺点,提出了一种基于生成对抗网络的图像修复方法.利用卷积神经网络,我们可以真实地修复任意分辨率的图像.为了实现高分辨率的真实修复效果和对图像特征的充分学习,我们提出基于DenseNet传播源图像的细节和结构得到高分辨率的图像,实现图像缺失生成;由于Iizuka等人提出的基于双判别器方法中膨胀卷积部分所产生的巨大运算量,我们提出使用JPU (Joint Pyramid Upsampling,联合金字塔上采样)来加速计算.在CelebA和ImageNet上的实验表明,所提方法能真实地修复大多数的破损图像.  相似文献
4.
步态是一种能够在远距离、非侵犯的条件下识别身份的生物特征,但在实际场景中,步态很容易受到拍摄视角、行走环境、物体遮挡、着装等因素的影响.在跨视角识别问题上,现有方法只注重将多种视角的步态模板转化到固定视角下,且视角跨度的增大加深了错误的累积.为了提取有效的步态特征用于跨视角步态识别,本文提出了一种基于生成对抗网络的跨视角步态特征提取方法,该方法只需训练一个模型即可将步态模板转换到任意视角下的正常行走状态,并最大化地保留原本的身份特征信息,从而提高步态识别的准确率.在CASIA-B和OUMVLP数据集上的实验结果表明,该方法在解决跨视角步态识别问题上具有一定的鲁棒性和可行性.  相似文献
5.
自动上妆旨在通过计算机算法实现人脸妆容的编辑与合成,隶属于人脸图像分析领域.其在互动娱乐应用、图像视频编辑、辅助人脸识别等多方面起着重要作用.然而作为人脸编辑任务,其仍难以在保证图像的编辑结果自然、真实的同时又很好地满足编辑需求,并且仍有难以精确控制编辑区域、图像编辑前后一致性差、图像质量不够精细等问题.针对以上难点,创新性地提出了一种掩模控制的自动上妆生成对抗网络,该网络利用掩模方法,能够重点编辑上妆区域,约束人脸妆容编辑中无需编辑的区域不变,保持主体信息.同时其又能单独编辑人脸的眼影、嘴唇、脸颊等局部区域,实现特定区域上妆,丰富了上妆功能.此外,该网络能够进行多数据集联合训练,除妆容数据集外,还可以使用其他人脸数据集作为辅助,增强模型的泛化能力,得到更加自然的上妆结果.最后,依据多种评价标准,进行了充分的定性及定量实验,并与目前的主流算法进行了对比,综合评价了所提方法的性能.  相似文献
6.
实体关系抽取作为信息抽取、自然语言理解、信息检索等领域的核心任务和重要环节,能够从文本中抽取实体对间的语义关系.近年来,深度学习在联合学习、远程监督等方面上的应用,使关系抽取任务取得了较为丰富的研究成果.目前,基于深度学习的实体关系抽取技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已经逐渐超过了传统基于特征和核函数的方法.围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.  相似文献
7.
在傅里叶频域中,由于逆滤波对加性噪声特别敏感,使得恢复后的图像仍然非常模糊.针对这一问题,我们提出了一种基于维纳滤波器和生成对抗网络的动态模糊图像处理方法.首先使用维纳滤波去模糊算法,通过均方差最小化去除噪声,但由于无法判断拍摄装置的移动范围并未得到预期效果.再考虑使用自由性强、不受预定条件分布的生成对抗网络模型(GAN).定义一个类生成器Gy)和类判别器Dx),通过机器学习的方式进行反复学习和反馈,直至达到模型无法判别生成数据样本Sy)和真实数据样本rx)时,图像近似还原成功.同时,引入“模糊核”概念,模拟图像的模糊轨迹,进行精确还原.最后,由于肉眼很难对图像的还原程度做定量判断.因此我们利用三个评价指标对这些图像进行客观评价——峰值性噪比PSNR、模糊系数KBlur、质量因素Q.实验结果表明,在该方法下的图像的三个评价指标在一定程度上有所改善,从而得到图像还原较为成功的结论.  相似文献
8.
基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法需要大量像素级标注的训练数据,但标注的过程费时又费力.本文基于生成对抗网络提出一种编码-解码结构的半监督图像语义分割方法,其中编码器-解码器模块作为生成器,整个网络通过耦合标准多分类交叉熵损失和对抗损失进行训练.为充分利用浅层网络包含的丰富的语义信息,本文将编码器中不同尺度的特征输入到分类器,并将得到的不同粒度的分类结果融合,进而优化目标边界.此外,鉴别器通过发现无标签数据分割结果中的可信区域,以此提供额外的监督信号,来实现半监督学习.在PASCAL VOC 2012和Cityscapes上的实验表明,本文提出的方法优于现有的半监督图像语义分割方法.  相似文献
9.
深度学习在分类任务上取得了革命性的突破,但是需要大量的有标签数据作为支撑.当数据匮乏的时候,神经网络极易出现过拟合的问题,这种现象在小规模数据集上尤为明显.针对这一难题,本文提出了一种基于生成对抗网络的数据增强方法,并将其应用于解决由于数据匮乏,神经网络难以训练的问题.实验结果表明,合成的数据和真实的数据相比既具有语义上的相似性,同时又能呈现出文本上的多样性;加入合成的数据后,神经网络能够更加稳定地训练,而且分类的准确度也有了进一步的提高.将提出的算法和其他一些数据增强的技术对比,我们的方法结果最好,从而证明了这种技术的可行性和有效性.  相似文献
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