注意力机制引导暗区域的低光照图像增强

针对黑暗场景下拍摄的光照图像中所产生的光照不均匀,恢复细节不够清晰等问题,提出了基于深度学习的一种低光照图像增强方法,称为ADLIE(Attention-directed Low-light Image Enhancement)算法.首先,利用双通道注意力机制来引导注意网络,依据输入图像的明暗程度进行区域性的分级划分,同时双通道注意力机制还可以提取更多良好的局部特征信息.然后,将注意图和输入图像一同输入到增强网络中.对不同区域利用不同级别的光照强度来提升图像对比度,达到整体图像的均匀曝光的效果.最后,加入增强模块,利用增强模块中的多层卷积连接恢复图像细节,来获得更自然清晰的高质量图像.此外,采用在真实场景下采集的公开LOL数据集和LSRW数据集进行的实验验证,对比了Retinex、R2RNet等经典的方法,在PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）、CTRS（对比度）和Information Entropy（信息熵）等常见的评价指标上的实验结果有了显著的提升.该网络在提高低光照图像整体亮度的同时恢复了图像的细节,减少了颜色失真,避免了全局过度曝光,得到更加清晰自然的图像.     

英国成年男子体型分析

通过SPSS17.0软件对英国伦敦地区随机抽取的成年男子体型数据预处理后,进行多种方式的统计与分析.从身长、下颌点高、肩点高、胸高、腰高、臀高等部位对英国成年男子体型特征及按身长分类后的体型差异做了定性定量描述.在体型分类中,计算体型胸腰比,采用KMEANS法对身长、后背宽和胸腰比指标进行聚类,并对所得到的四类人体进行分析.采用中国体型分析的方法对英国男子体型进行分析,使我国本土服装企业和学者对英国男子体型有更直观的认识.     

基于多量子滤波器的QCNN算法预测厌氧消化性能

厌氧消化是可再生能源生产中一种具有前景的技术,沼气是由有机废物通过厌氧消化产生的生物能源,预测厌氧消化产生的沼气产量并进行管控是必要的。设计了一种具有短期记忆的多量子滤波器量子卷积神经网络,利用参数化变分量子电路接受数据“时间窗”以模拟短期记忆,并在多量子滤波结构中舍弃过多的线路迭代和参数数量使其具有更高的表达性。在量子线路框架中,设计了最优的卷积、池化层线路,能够更好地提取特征因子中的隐藏状态;同时对废物管理数据进行严格的预处理,通过指数平滑去除特征中趋势和季节性。该算法的精度达到了83.30%,比CNN模型精度提升了8%,RMSE和MAE值也均优于ANN、KNN、CNN等经典模型。     

惠安女服装结构及其舒适性解析

惠安女服饰极具文化特色,但日渐消失。它可分为崇武城外、山霞和小岞、净峰两个类型,选取对极具代表性的崇武地区的服装进行相关研究。区别于美学角度,从惠安女服装结构舒适性的角度入手,分别对惠安女上装和下装的结构进行解构,分析其结构设计的原理,并对惠安女服装的开口形成的"烟囱效应"和"风箱效应"进行分析。从而得知,惠安女的服装结构设计符合着装舒适性需求和劳作需求,具有良好的结构合理性。