基于条件生成对抗网络的信号生成技术

通信信号生成通常也叫信号重构，信号重构在欺骗干扰、环境构建等方面具有广泛应用，而生成对抗网络的提出为通信领域中的信号重构带来了新思路。文中利用生成对抗网络，在不对通信信号进行参数测量与特征分析的情况下，实现通信模拟调制信号的生成，并加入监督学习，使用有标签的数据集，在WGAN-GP的基础上构建CGAN与ACGAN两种网络模型进行模拟调制信号的生成，并在训练完成的生成器中通过指定标签生成特定调制样式的通信信号，最后经过对比分析，基于ACGAN的模拟调制信号生成的质量更优。     

基于对抗生成网络的纹理合成方法

纹理合成是计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一。传统的纹理合成方法往往通过提取有效的特征样式或统计量并在该特征信息的约束下生成随机图像来实现。对抗生成网络作为一种较新的深度网络形式,通过生成器和判别器的对抗训练能够随机生成与观测数据具有相同分布的新数据。鉴于此,提出了一种基于对抗生成网络的纹理合成方法。该算法的优点是不需要经过多次迭代就能够生成更真实纹理图像,且生成图像在视觉上与观测纹理图像一致的同时具有一定随机性。一系列针对随机纹理和结构性纹理的合成实验验证了该算法的有效性。     

基于生成对抗网络的轴承失效信号生成研究

在基于数据驱动的机械系统故障诊断领域中,关于特征提取和诊断模型已经取得了一定的进展。但在整套诊断进程中,失效信号的缺失一直是诊断中不可避免的问题。结合在图像处理领域卓有成效的GAN模型,文中以生成信号和真实信号间的概率分布对比作为部分超参数的选择依据,以轴承正常阶段信号作为模型的输入信号,以轴承仿真信号作为生成的目标,同时结合正常阶段的机械特性和仿真信号的故障特性进行失效信号的生成。通过概分布、包络谱、峭度及裕度特征的全寿命拟合曲线等方法验证了生成的信号比仿真信号更接近真实失效信号。     

一种基于生成对抗网络的三维目标生成方法

文章提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)的三维目标生成算法,能从符合高斯正态分布的随机数中生成目标的三维图像。首先,将随机噪声输入生成器,经过一系列的卷积和Transformer块运算后,生成器生成对应目标的三维图像,然后判别器对生成的目标图像和真实的目标图像进行二值判别。通过生成器和判别器的交替训练,不断提升生成器生成三维目标的质量,最终达到准确的生成性能。     

基于生成对抗网络的文本生成图像研究综述

文本生成图像是指将语句形式的文本描述翻译成与文本具有相似语义的图像。在早期研究中，图像生成任务主要基于关键字或语句的检索来实现与文本匹配的视觉内容的对齐。随着生成对抗网络的出现，文本生成图像的方法在视觉真实感、多样性和语义相似性方面取得了重大进展。生成对抗网络通过生成器和鉴别器之间的对抗来生成合理且真实的图像，并在图像修复和超分辨率生成等领域显示出良好的能力。在回顾并总结文本生成图像领域最新研究成果的基础上，文中提出了一种新的分类方法，即注意力增强、多阶段增强、场景布局增强和普适性增强，并讨论了文本生成图像面临的挑战和未来的发展方向。     

面向医学图像生成的鲁棒条件生成对抗网络

医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模型训练难度,影响图像生成质量;同时,模型未纳入数据扰动因素,鲁棒性有限,容易被恶意攻击.为此,本文提出一个基于鲁棒条件生成对抗网络的医学图像生成模型——MiSrc-GAN.该模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器以及对抗样本配对构造模块,有效融合GAN框架和对抗样本,改善判别器鲁棒性,有利于学习原始图像与待生成图像的联合概率分布.在真实数据集CSC和REFUGE上的实验表明,MiSrc-GAN生成的图像质量优于现有模型.     

少样本条件下基于生成对抗网络的遥感图像数据增强

针对小样本条件下遥感图像目标的检测精度受到卷积神经网络过拟合影响的问题,提出一种基于生成对抗网络的数据增强方法,利用判别模型为生成模型同时提供图像的局部决策与全局决策,以提高生成模型生成图像的质量,并将生成的目标与训练集图像进行融合得到新的样本,且新生成的样本不需人工标注.实验结果表明,在原始数据中加入生成数据后,检测...     

基于半监督学习生成对抗网络的人脸还原算法研究

基于大量训练样本生成高置信度图像的生成对抗网络研究已经取得一些成果,但是现有的研究只针对已知训练样本进行图像生成,而未将训练的参数用于训练样本之外的图像生成。该文设计了一种改进的生成对抗网络模型,在已有网络的基础上增加一个还原层,使得测试图像可以通过改进的对抗网络生成对应的高置信度图像。实验结果表明,改进的生成对抗网络参数可以应用到训练集之外的普通样本。同时本文改进了生成模型的损失算法,极大地缩短了网络的收敛时间。     

基于生成式对抗网络的太赫兹图像增强

太赫兹扫描成像中,由于激光器功率波动和仪器振动等原因,导致图像对比度较低,成像质量有待提高,且目前针对太赫兹图像的处理还停留在传统算法阶段.本文结合深度学习思想,提出了一种基于生成式对抗网络的图像增强方法.通过对训练集图像引入模糊和噪声,学习低质量图像和高质量图像之间的映射关系,并将其应用在真实太赫兹图像中.实验结果表...     

基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成研究

数据匮乏是深度学习面临的一大难题。利用生成对抗网络(GAN)能够基于语义生成新的图像数据这一特性,提出一种基于谱约束的生成对抗网络图像数据生成方法,该方法针对卷积生成对抗网络模型易崩溃不收敛的问题,从每层神经网络的参数矩阵W的谱范数角度出发,引入谱范数归一化网络参数矩阵,将网络梯度限制在固定范围内,减缓判别网络收敛速度,从而提高GAN的训练稳定性。实验表明,通过该方法生成的数据相比原始GAN以及DCGAN、WGAN等生成的图像样本数据在图像识别网络中具有更高的准确率,能够对少量样本数据进行有效扩充。     

基于生成对抗网络的图像去雾算法

近几年在图像去雾领域中基于深度学习的方法层出不穷,利用循环生成对抗网络(CycleGAN)设计图像去雾算法.在CycleGAN中,通过对生成器进行改进来达到预期的处理效果.在生成器的编码网络和解码网络中选用Leaky ReLU和tanh两种激活函数,并对转换网络的残差块进行减少数量处理和加权优化处理.本设计能够更好地展...     

基于MDGAN网络的数据集扩增方法

针对雷达辐射源数据集样本数量有限、样本多样性不足的问题,提出了一种无监督的由图像生成图像的网络—多样性最大化生成对抗网络(Maximum Diversity Generative Adversarial Network,MDGAN)。该网络在原始生成对抗网络的生成器目标函数基础上加上了一个额外的正则化项,该正则化项表示生成器中特征图之间的距离与生成特征图所用随机向量之间的距离的比值,通过最大化这个比值,可以让生成器尽量生成拥有不同特征的样本,以增加样本的多样性。对6种常见雷达信号进行仿真实验,证明了MDGAN在生成真实且多样的样本方面是有效的。     

基于改进循环生成式对抗网络的图像风格迁移

图像间的风格迁移是一类将图片在不同领域进行转换的方法。随着生成式对抗网络在深度学习中的快速发展,其在图像风格迁移领域中的应用被日益关注。但经典算法存在配对训练数据较难获取,生成图片效果差的缺点。该文提出一种改进循环生成式对抗网络(CycleGAN++),取消了环形网络,并在图像生成阶段将目标域与源域的先验信息与相应图片进行纵深级联;优化了损失函数,采用分类损失代替循环一致损失,实现了不依赖训练数据映射的图像风格迁移。采用CelebA和Cityscapes数据集进行实验评测,结果表明在亚马逊劳务平台感知研究(AMT perceptual studies)与全卷积网络得分(FCN score)两个经典测试指标中,该文算法比CycleGAN, IcGAN, CoGAN, DIAT等经典算法取得了更高的精度。

     

基于生成对抗网络的语义分割方法

在语义分割模型结构不变的前提下,为提升模型对图像分割的精确度,引入生成对抗网络结构用于训练语义分割模型(SS-GAN)。SS-GAN包含3个设计环节：构建全卷积网络(FCN)结构的生成模型,进行初步的图像分割;设计具备像素间高阶关系学习能力的对抗模型,提高生成模型的学习能力;加入对抗损失辅助生成模型学习,进一步促进生成网络自主学习像素间关系。在计算机视觉竞赛数据集(PASCAL VOC)和城市景观数据集(Cityscapes)上的实验结果表明,引入生成对抗网络后取得了更好的效果,2个数据集的交并比(IoU)指标分别提高了1.56%/1.17%和1.93%/1.55%。     

融合注意力的生成式对抗网络单图像超分辨率重建

基于深度学习的单图像超分辨率重建方法已经比较完善,重建图像具有较高的客观评价值或具有较好的视觉效果,但是图像感知效果和客观评价值不能均衡提升.针对这一问题,提出一种融合注意力的生成式对抗网络单图像超分辨率重建方法.首先去掉残差网络中会破坏图像原本的对比度信息、影响图像生成质量的批归一层,其次是构造注意力卷积神经网络残差块,可有效地在特征映射中进行自适应特征细化,改善重建结果在大尺度因子下缺乏高频信息和纹理细节的问题,最后构造像素损失函数,使用鲁棒性较好的Charbonnier损失函数替代均方差损失函数,用总变差正则项平滑训练结果.实验结果表明,在4倍放大因子下,与其他方法在Set5、Set14、Urban100、BSDS100测试集上进行测试比较,本文方法峰值信噪比平均值提升2.88 dB,结构相似性平均值提升0.078.实验数据和效果图表明,该方法主观上具有丰富的细节,客观上具有较高的峰值信噪比值和结构相似性值,实现了视觉效果和客观评价指标值的均衡提升.     

Intrusion Detection System in Wireless Sensor Network Using Conditional Generative Adversarial Network

Wireless communication networks have much data to sense, process, and transmit. It tends to develop a security mechanism to care for these needs for such modern-day systems. An intrusion detection system (IDS) is a solution that has recently gained the researcher’s attention with the application of deep learning techniques in IDS. In this paper, we propose an IDS model that uses a deep learning algorithm, conditional generative adversarial network (CGAN), enabling unsupervised learning in the model and adding an eXtreme gradient boosting (XGBoost) classifier for faster comparison and visualization of results. The proposed method can reduce the need to deploy extra sensors to generate fake data to fool the intruder 1.2–2.6%, as the proposed system generates this fake data. The parameters were selected to give optimal results to our model without significant alterations and complications. The model learns from its dataset samples with the multiple-layer network for a refined training process. We aimed that the proposed model could improve the accuracy and thus, decrease the false detection rate and obtain good precision in the cases of both the datasets, NSL-KDD and the CICIDS2017, which can be used as a detector for cyber intrusions. The false alarm rate of the proposed model decreases by about 1.827%.

     

基于改进的U-Net生成对抗网络的图像翻译算法

针对传统生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)在图像翻译过程中生成图像的轮廓、纹理等特征丢失以及造成图像翻译效果不佳的问题,提出了基于改进U-Net模型的生成对抗网络图像翻译算法。首先,实验研究Pix2Pix生成对抗网络优化算法、学习率以及迭代次数对图像翻译效果的影响,确定生成对抗网络模型参数与优化方法;其次,通过增加反卷积跳跃连接的重复次数增强特征的表达能力;最后,在CUFS人脸数据库上进行实验确定模型参数。实验表明,反卷积跳跃连接的重复次数为5次时,图像翻译的用户调研满意评价指标达到42%,图像翻译的质量达到最优。     

利用生成对抗网络的时频图像去噪和增强处理

针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题,提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对数据集1进行学习之后生成新的数据集2,数据集2相对于数据集1拥有着去噪和增强的效果;最后提取时频图像奇异值特征检验生成的数据集2的有效性。对6种常见的雷达信号的时频图像进行了仿真实验,结果证明了该方法在时频图像去噪和增加样本多样性方面是有效的。