一种基于图像匹配的地面交通标志实时识别方法

地面交通标志检测识别是智能驾驶领域的一个研究方向,实时性、准确率是该研究的重点。图像匹配的方法是常用的模式识别方法。文中介绍了一种结合先验知识和图像匹配的地面交通标志检测识别方法。算法包括两部分:预处理和检测识别。预处理阶段包括图像压缩、感兴趣区域提取、形态学处理、中值滤波和逆透视等步骤,实现图像降噪和正畸,为检测识别做准备。检测识别阶段包括轮廓提取、面积过滤、图像匹配等步骤,目的是判断待测图像是否含有地面交通标志及其种类。实验证明,该算法实时性好、鲁棒性强、准确率高。     

基于TransEditor的轻量化人脸生成方法及其应用规范

人脸生成可以将人脸的样式和头部的姿态进行组合，合成虚假的人脸图像，常用于性别转换、姿势修改等视觉任务。基于GAN的人脸生成方法大幅度提高了人脸生成的质量和可编辑性，但是这些生成方法网络结构复杂、计算资源需求大，很难直接应用于实际场景中。为了实现高效的人脸生成，提出了一种基于TransEditor的轻量化人脸生成方法，并探讨了相应的应用规范路径。在技术层面，首先，以TransEditor人脸编辑网络模型为基础，参考StyleGAN2等轻量化网络模型的生成器结构，设计了轻量化的人脸生成网络模型。其次，从生成损失、对抗损失、重建损失等方面分析了网络模型的损失函数，提出使用PReLU激活函数代替Softplus激活函数来提高生成器的生成效果。最后，大量实验证明，提出的基于TransEditor的轻量化人脸生成方法的LPIPS仅减少了0.004 2,大幅度减少了模型的训练时间和参数量，提高了人脸生成模型的运行效率。在应用规范层面，需完善现有的规制措施，规范所提方法的使用，使技术进步更好地服务于社会发展。