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1.
以古罗马学者马库斯·瓦罗在《论农业》中记述的卡西纳姆鸟舍建筑为研究对象,借助视觉文化研究范式,分析自文艺复兴时期直至当代以瓦罗鸟舍的想象复原为主题的19个重构方案。在回顾古罗马时期将穹顶作为宇宙象征的基础上,归纳文艺复兴时期重新挖掘瓦罗鸟舍母题的契机与动力,辨析启蒙时代反映社会进步与自我意识的风格表达,并在当代权力凝视的视角下解读瓦罗鸟舍中蕴含的视觉现代性,指出瓦罗鸟舍的图像重构是不同社会文化观念的重要载体。 相似文献
2.
针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果. 相似文献
3.
线性卷积在图像处理中发挥着重要作用,但是在处理海量高分辨率图像时,求解线性卷积会消耗许多计算资源.为此,本文就量子线性卷积及其在图像处理问题中的应用开展相关研究,首先提出单通道,单位步长,零补充情况下的量子一维和二维线性卷积,然后实现多通道,非单位步长,非零补充的情况,最后将量子二维线性卷积应用于量子图像平滑,量子图像锐化和量子图像边缘检测.通过理论分析证明了量子线性卷积的空间复杂度O(logM)和时间复杂度O(log2M)较经典线性卷积有指数级下降,且基于Qiskit的仿真实验成功验证了量子线性卷积和量子图像处理算法的正确性和可行性. 相似文献
4.
提出一种基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换方法, 实现了非平行文本条件下高质量的多对多语音转换. 性能良好的语音转换系统, 既要保持重构语音的自然度, 又要兼顾转换语音的说话人个性特征是否准确. 首先为了改善合成语音自然度, 利用生成性能更好的相对生成对抗网络代替基于变分自编码生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络, 通过构造相对鉴别器的方式, 使得鉴别器的输出依赖于真实样本和生成样本间的相对值, 克服了Wasserstein生成对抗网络性能不稳定和收敛速度较慢等问题. 进一步为了提升转换语音的说话人个性相似度, 在解码阶段, 引入含有丰富个性信息的i向量, 以充分学习说话人的个性化特征. 客观和主观实验表明, 转换后的语音平均梅尔倒谱失真距离值较基准模型降低4.80%, 平均意见得分值提升5.12%, ABX 值提升8.60%, 验证了该方法在语音自然度和个性相似度两个方面均有显著的提高, 实现了高质量的语音转换. 相似文献
5.
无监督跨域迁移学习是行人再识别中一个非常重要的任务. 给定一个有标注的源域和一个没有标注的目标域, 无监督跨域迁移的关键点在于尽可能地把源域的知识迁移到目标域. 然而, 目前的跨域迁移方法忽略了域内各视角分布的差异性, 导致迁移效果不好. 针对这个缺陷, 本文提出了一个基于多视角的非对称跨域迁移学习的新问题. 为了实现这种非对称跨域迁移, 提出了一种基于多对多生成对抗网络(Many-to-many generative adversarial network, M2M-GAN)的迁移方法. 该方法嵌入了指定的源域视角标记和目标域视角标记作为引导信息, 并增加了视角分类器用于鉴别不同的视角分布, 从而使模型能自动针对不同的源域视角和目标域视角组合采取不同的迁移方式. 在行人再识别基准数据集Market1501、DukeMTMC-reID和MSMT17上, 实验验证了本文的方法能有效提升迁移效果, 达到更高的无监督跨域行人再识别准确率. 相似文献
6.
子空间聚类(Subspace clustering)是一种当前较为流行的基于谱聚类的高维数据聚类框架.近年来,由于深度神经网络能够有效地挖掘出数据深层特征,其研究倍受各国学者的关注.深度子空间聚类旨在通过深度网络学习原始数据的低维特征表示,计算出数据集的相似度矩阵,然后利用谱聚类获得数据的最终聚类结果.然而,现实数据存在维度过高、数据结构复杂等问题,如何获得更鲁棒的数据表示,改善聚类性能,仍是一个挑战.因此,本文提出基于自注意力对抗的深度子空间聚类算法(SAADSC).利用自注意力对抗网络在自动编码器的特征学习中施加一个先验分布约束,引导所学习的特征表示更具有鲁棒性,从而提高聚类精度.通过在多个数据集上的实验,结果表明本文算法在精确率(ACC)、标准互信息(NMI)等指标上都优于目前最好的方法. 相似文献
7.
浮选泡沫表面颜色是选矿生产指标(精矿品位)最为快速便捷的直接指示器. 然而, 泡沫图像信号因受多种可变光照的交叉干扰而不可避免存在严重色偏, 导致浮选指标难以准确评估. 本文将传统的基于光照估计的图像颜色恒常问题转换为一种结构保持的图到图颜色(风格)转移问题, 提出一种基于Wasserstein距离的循环生成对抗网络(Wasserstein distance-based cycle generative adversarial network, WCGAN)用于泡沫图像光照不变颜色特征在线监测. 在标准颜色恒常数据集和实际的工业铝土矿浮选过程进行实验验证, 结果表明, WCGAN能有效实现各种未知光照条件下(色偏)图像到基准光照条件下的颜色转换, 转换速度快且具有模型在线更新功能. 与传统的基于生成对抗学习的颜色转换模型相比, WCGAN能更好地保持泡沫图像的轮廓和表面纹理等结构信息, 为基于机器视觉的矿物浮选过程生产指标的在线监测提供了有效的客观评价信息. 相似文献
8.
9.
二噁英是一系列氯代芳香烃类化合物的总称,有剧毒,是世界上已知毒性最强的污染物之一。二噁英无论是对人体还是对环境都有很大的危害性,有色冶金行业、垃圾焚烧等多个领域都可生成,尤其是在垃圾焚烧领域,其生成量巨大,因此有效抑制二噁英的产生尤为重要。综述了二噁英在这些领域中不同阶段的生成机理,分析了二噁英生成所必需的条件,总结了预处理、强化燃烧过程等减少二噁英生成的方法,以及活性炭吸附、催化分解等二噁英生成后的处理手段,通过这些防治方法可有效减少二噁英的排放。控制二噁英的排放,对二噁英进行回收利用,实现绿色环保、资源循环,将是未来研究的重点。 相似文献
10.
研究流量波动下棒束通道内定位格架下游瞬时流场演变特性对于揭示海洋条件下燃料组件内流动换热机理具有重要意义。本文应用粒子图像测速(PIV)技术获得了脉动流下棒束通道内定位格架下游时空演变流场结构,分析了脉动参数(脉动周期和脉动振幅)对定位格架下游速度分布和湍流特性的影响。结果表明,脉动流下定位格架下游时均速度与定常流动下时均速度差异较小,且基本不随脉动振幅和脉动周期变化而变化;脉动流下的定位格架下游横向速度和轴向速度均方根与定常流动下的速度均方根存在明显差异,且随脉动参数变化呈现出不同的变化趋势。本文研究结果有助于揭示燃料组件在非稳态条件下瞬态特性,并为燃料组件的设计和优化奠定基础。 相似文献