一种基于生成对抗网络的图像修复算法

针对目前基于生成对抗网络(GAN)的图像修复算法存在修复效果的视觉连续性不佳、网络训练过程中模型崩溃等问题,提出一种基于双判别器的生成对抗网络的修复算法。该方法将WGAN-GP的损失函数引入全局判别器和局部判别器中,并结合改进的上下文内容损失来训练网络模型,修复破损区域。在CelebA数据集以峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM的标准下的实验结果证明,该算法提高了图像修复结果的质量和训练稳定性。     

基于深度生成对抗网络的恶意TLS流量识别

恶意加密流量识别公开数据集中存在的类不平衡问题,严重影响着恶意流量预测的性能。本文提出使用深度生成对抗网络DGAN中的生成器和鉴别器,模拟真实数据集生成并扩展小样本数据,形成平衡数据集。此外,针对传统机器学习方法依赖人工特征提取导致分类准确度下降等问题,提出一种基于双向门控循环单元BiGRU与注意力机制相融合的恶意流量识别模型,由深度学习算法自动获取数据集不同时序的重要特征向量,进行恶意流量得识别。实验表明,与常用恶意流量识别算法相比,该模型在精度、召回率、F1等指标上都有较好的提升,能有效实现恶意加密流量的识别。     

基于生成对抗网络的动漫头像生成研究

在深度学习中,数据是三大核心要素之一.尤其在某些领域,数据的稀有、人工标注造成大量人力的浪费、数据好坏对产出结果的影响,都显现出数据的重要性.鉴于在动漫领域中,人物的制作需要花费大量的人力和时间,所以从动漫头像出发,基于生成对抗网络,结合编码器、残差网络、解码器,经过编码器改变图像的维度,最后利用解码器将提取到的特征数...     

基于条件Wassertein生成对抗网络的图像生成

生成对抗网络(GAN)能够自动生成目标图像,对相似地块的建筑物排布生成具有重要意义.而目前训练模型的过程中存在生成图像精度不高、模式崩溃、模型训练效率太低的问题.针对这些问题,提出了一种面向图像生成的条件Wassertein生成对抗网络(C-WGAN)模型.首先,该模型需要识别真实样本和目标样本之间特征对应关系,然后,...     

基于条件信息卷积生成对抗网络的图像识别

传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练，且模型训练难以达到稳定。针对这些问题，结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络（C-Info-DCGAN）。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据，然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用，并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明，该方法能够加快模型训练收敛速度，并有效提高图像识别的准确率。     

基于生成对抗网络的深度图像去噪

深度图被广泛应用于三维重建等领域,然而,由深度相机捕获的深度图会产生各种类型的失真,这使得从深度图中准确估计深度信息变得困难。针对低质量深度图中存在的各种类型的噪声,提出一种基于生成对抗网络的深度图像去噪算法。生成对抗网络由生成网络和判别网络组成。在生成网络中引入残差网络,避免模型退化问题,使用跳跃连接,加快网络训练速度同时保证图像细节的有效传递;在判别网络中使用步幅卷积代替池化层,减少模型的计算量;通过优化模型的训练,使得生成的深度图像更加清晰。实验结果表明,该算法能够生成效果更好的深度图,在主观视觉和客观评价方面均优于其他算法。     

基于仲裁机制的生成对抗网络改进算法

针对深度卷积生成对抗网络（DCGAN）中的对抗训练缺乏灵活性以及DCGAN所使用的二分类交叉熵损失（BCE loss）函数存在优化不灵活、收敛状态不明确的问题,提出了一种基于仲裁机制的生成对抗网络（GAN）改进算法,即在DCGAN的基础上引入了所提出的仲裁机制。首先,所提改进算法的网络结构由生成器、鉴别器和仲裁器组成;然后,生成器与鉴别器会根据训练规划进行对抗训练,并根据从数据集中感知学习到的特征分别强化生成图像以及辨别图像真伪的能力;其次,由上一轮经过对抗训练的生成器和鉴别器与度量分数计算模块一起组成仲裁器,该仲裁器将度量生成器与鉴别器对抗训练的结果,并反馈到训练规划中;最后,在网络结构中添加获胜限制以提高模型训练的稳定性,并使用Circle loss函数替换BCE loss函数,使得模型优化过程更灵活、收敛状态更明确。实验结果表明,所提算法在建筑类以及人脸数据集上有较好的生成效果,在LSUN数据集上,该算法的FID指标相较于DCGAN原始算法下降了1.04%;在CelebA数据集上,该算法的IS指标相较于DCGAN原始算法提高了4.53%。所提算法生成的图像具有更好的多样性以及更高的质量。     

基于对抗生成网络的中国山水画自动生成模型

中国山水画是以山川自然景观为主要描写对象的画,它是中国画的重要画科。当前深度学习模型在图像分类、对象识别、图像风格转换和图像生成等领域都取得了巨大的成功。提出一个基于深度对抗生成网络的中国山水画自动生成模型,以网络上公开的中国山水画图像为训练集,设计适当深度的网络和损失函数,通过生成器和判别器的对抗训练,得到图像生成器。通过与真实的山水画进行比较,本模型能够生成具有接近中国山水画风格的图像。     

基于条件生成对抗网络的图像描述生成方法

图像描述,即利用电脑自动描述图像的语义内容一直是计算机视觉领域的一项重要研究任务.尽管使用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)的组合框架在生成图像描述方面解决了梯度消失和梯度爆炸问题,但是基于LSTM的模型依赖序列化的生成描述,无法在训练时并行处理,且容易在生成描述时遗忘先前的信息.为解决这些问题,提出将条件生成对抗网络(conditionalgenerativeadversarial network, CGAN)引入到描述生成模型训练中,即采用CNN来生成图像描述.通过对抗训练来生成句子描述,并结合注意力机制提升描述的质量.在MSCOCO数据集上进行测试,实验结果表明,与基于CNN的其他方法相比,文中方法在语义丰富程度指标CIDEr上取得了2%的提升,在准确性指标BLEU上有1%左右的性能提升;同时,其在部分指标,尤其是语义指标上超过了基于LSTM模型的图像描述方法的性能;证明该方法生成的图像描述更接近图像的真实描述,并且语义内容更加丰富.     

基于生成对抗网络的数据增强方法

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.     

Semisupervised Encrypted Traffic Identification Based on Auxiliary Classification Generative Adversarial Network

The rapidly increasing popularity of mobile devices has changed the methods with which people access various network services and increased network traffic markedly. Over the past few decades, network traffic identification has been a research hotspot in the field of network management and security monitoring. However, as more network services use encryption technology, network traffic identification faces many challenges. Although classic machine learning methods can solve many problems that cannot be solved by port- and payload-based methods, manually extract features that are frequently updated is time-consuming and labor-intensive. Deep learning has good automatic feature learning capabilities and is an ideal method for network traffic identification, particularly encrypted traffic identification; Existing recognition methods based on deep learning primarily use supervised learning methods and rely on many labeled samples. However, in real scenarios, labeled samples are often difficult to obtain. This paper adjusts the structure of the auxiliary classification generation adversarial network (ACGAN) so that it can use unlabeled samples for training, and use the wasserstein distance instead of the original cross entropy as the loss function to achieve semisupervised learning. Experimental results show that the identification accuracy of ISCX and USTC data sets using the proposed method yields markedly better performance when the number of labeled samples is small compared to that of convolutional neural network (CNN) based classifier.     

不平衡训练数据下的基于生成对抗网络的轴承故障诊断

近年来,随着深度学习模型及其衍生模型在故障诊断领域中的成功应用,基于深度学习的故障诊断方法开始成为研究主流.但是当训练数据不均衡时,通过深度学习从不平衡的数据中提取的故障特征是不准确的,训练得到的神经网络模型的分类结果往往倾向多数类,极大影响了分类效果.针对这种情况,本文结合卷积神经网络设计了一种新的生成对抗网络模型(Convolutional Wasserstein Generative Adversarial Network,CWGAN).首先卷积神经网络从故障样本中提取故障特征,并将其作为对抗网络的输入,然后由解码器网络解码来自生成器的故障特征向量来生成故障样本,同时将提取的故障特征和训练过程中的故障诊断误差添加至生成器训练的损失函数中.实验表明本文提出的方法相比于基线模型(GAN-CNN)的平均F1值提高4%,较好地解决数据不平衡的分类问题.     

基于生成对抗网络的运动模糊图像复原

针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题，提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程，采用端对端的方式直接获取复原图像；通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进，有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试，证明了该方案取得了较好的结果。     

一种基于生成式对抗网络的图像描述方法

近年来,深度学习在图像描述领域得到越来越多的关注.现有的深度模型方法一般通过卷积神经网络进行特征提取,递归神经网络对特征拼接生成语句.然而,当图像较为复杂时,特征提取不准确且语句生成模型模式固定,部分语句不具备连贯性.基于此,提出一种结合多频道特征提取模型与生成式对抗网络框架的图像描述方法——CACNN-GAN.此方法在卷积层加入频道注意力机制在各频道提取特征,与COCO图像集进行近似特征比对,选择排序靠前的图像特征作为生成式对抗网络的输入,通过生成器与鉴别器之间的博弈过程,训练句法多样、语句通顺、词汇丰富的语句生成器模型.在实际数据集上的实验结果表明,CACNN-GAN能够有效地对图像进行语义描述,相比其他主流算法,显示出了更高的准确率.     

基于双向约束的生成对抗网络

提高生成样本的质量和多样性一直是生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)领域主要挑战任务之一.为此,提出了一种双向约束生成对抗网络(bidirectional constraint generative adversarial network, BCGAN).与传统GAN变体相比,该网络在架构设计上增加了一个生成器模块,两个生成器分别从两个不同方向逼近真实样本的数据分布.然后根据BCGAN的网络架构,设计了新的损失函数,并对其进行了理论分析及证明.在BCGAN的训练过程中,一方面通过增加两个生成样本数据分布之间的距离来丰富生成样本的多样性,另一方面通过减小鉴别器对两个生成样本数据分布之间的差异来稳定训练过程,提高生成样本的质量.最后,在1个合成数据集和3个不同公开挑战数据集上进行了实验.一系列实验证明,较其他生成方法相比,所提方法对真实数据分布具有更强的拟合能力,能够有效提升生成样本的质量和多样性.此外,所提方法的训练过程更加平滑稳定.     

生成对抗网络进行感知遮挡人脸还原的算法研究

有遮挡人脸图像还原是指通过对遮挡区域的图像进行估计,尽可能使用语义上合理的内容来填补.现有的人脸图像还原算法大多使用预先定义的掩模来模拟遮挡,并未考虑真实场景下的遮挡(如眼镜、口罩等)大小和位置对图像还原的影响.提出了一种基于深度卷积生成对抗网络的遮挡感知人脸还原方法,通过学习最接近遮挡图像的编码,来推断缺失的内容,并在生成的过程中自动检测出遮挡的区域,此外,为了减少面部信息丢失,保证恢复后的人脸的真实性,引入语义感知网络,以此进一步优化所提模型.对所选数据集的实验表明,所提出的模型效果较好.     

基于生成对抗网络的图像去雾算法

为了提高雾霾条件下拍摄到的模糊图像的质量,提出了一种基于生成对抗学习思想的卷积神经网络去雾算法.该卷积网络在生成模型部分将介质透射率和大气光值嵌入一个变量,进行了联合优化,避免了分离优化影响整体去雾性能的缺陷;在对抗模型部分,将生成模型部分的输出清晰图和真实的清晰图进行对比,从而判别生成的输出清晰图是否足够真实.为了生成更加逼真的清晰图像,引入了一种新的损失函数来优化网络参数,该损失函数同时纳入了图像的L₂损失和双向梯度损失、特征损失和判别器损失,从4个方面来保证去雾性能的良好表现.除此之外,在训练网络的过程中,使用了真实图像和合成有雾图像同时作为数据集,其中的合成图像在合成过程中采用引导滤波算法,这样可以使得合成的有雾图像更加接近于自然情况.最后,引入了更多的评价指标验证了所提方法.基于不同方法的实验数据和实验结果证明了本文方法在已有方法上的提升.     

基于生成对抗网络的抗泄露加密算法研究

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GANs）是一种深度学习模型,通过与辨别模型的对抗获得逐渐完善的生成模型,用以产生真假难辨的数据,而利用生成对抗网络实现加密算法是一个新的研究方向。在16位密钥对称加密方案下,对Abadi等人的基本加密通信模型做了抗泄漏加密通信测试,发现了利用生成对抗网络实现抗泄露加密通信的可能性。对通信双方和敌手的神经网络模型进行了改进,通过修改系统的激活函数,获得3比特密钥泄露情况下的加密算法模型,通过增加解密方和敌手模型的复杂度可提高通信的稳定性。在模型中增加批规格化处理,进一步提升了抗泄露加密通信能力。最终可以在8位泄漏的情况下,保证通信双方正常通信且敌手无法获取秘密信息。为抗泄露加密通信问题提供了一种全新的解决方案,并通过实验证明了方案的可行性。