基于细节提取的运动目标追踪算法

目前运动目标追踪任务中干扰具有很大的欺骗性,目标追踪算法容易被带有陷阱的数据集所欺骗.为了提升追踪算法在追踪数据集上的效果,本文提出基于SiamFC孪生网络上改进的DPP-SiamFC追踪算法,该算法在原网络基础上引入DPP (Detail-Perserving Pooling)池化层和残差网络,有效的保留目标的细节特征.本文并在VOT2017追踪数据集上验证网络性能,实验结果达到了网络性能提升的效果.     

基于编解码网络的人脸对齐和重建算法

针对现有的三维人脸重建模型复杂度较高和对多种人脸姿态重建效果不佳的问题, 本文提出了一种可以在不同人脸姿态条件下, 有效地实现人脸对齐并从单张二维人脸图片重建出三维人脸的卷积神经网络. 首先设计了由密集卷积网络模块和转置卷积模块构成的编解码网络, 并在损失函数中引入图像结构相似度评价, 构造新的损失函数, 通过训练神经网络得出模型, 模型实现了人脸对齐和三维人脸重建任务. 在AFLW2000-3D数据集上验证性能,实验表明该网络有效提升了人脸对齐和人脸重建的效果.     

基于深度学习的少样本研究综述

基于大数据的深度学习算法越来越完善,然而如何解决训练样本数非常少的情况,是目前神经网络研究领域中一个非常重要且极具挑战的问题.首先,介绍了少样本问题的定义;接着将现有的少样本学习方法分为数据增强、度量学习和元学习三类,分别从方法所用模型、数据集以及相应的实验结果进行分析;最后,总结了现有方法的不足,探讨了未来少样本研究的方向.     

电池防护胶条边缘检测算法的设计与实现

针对手机电池电极端截面防护胶条贴合准确度的识别问题,本文基于数字图像处理方法设计可实现自动检测的系统。首先使用Canny算法识别出电池及胶条的上下边缘,然后用霍夫直线检测算法检测出边缘直线,获得直线方程。通过计算直线的位置关系并与已有限制参数对比,判断该胶条贴合的准确度。在胶条边缘检测的实验中验证了该程序的有效性。