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监控场景下的带标签人脸数据难以获取,尽管可以利用已有的公开数据集或合成数据,但这些数据与真实的监控人脸数据在图像风格上存在较大的域间差异。针对该问题,不同于基于特征或公共子空间的域适应方法,提出一种基于图像风格迁移的解决方法。具体地,基于CycleGAN网络改进得到Face-CycleGAN,在保持身份属性的前提下,对现有带标签数据进行风格迁移,使其在背景、光照、皮肤材质等方面与监控场景更接近,并进一步通过联合滤波对迁移图像进行后处理。最后,利用迁移得到的数据优化人脸识别算法,减小域间差异带来的负面影响。提出的方法在公开数据集EK-LFH和自建数据集3DProj-Sur上进行了实验评估,分别取得了21.93%和4.77%的识别率提升,证明了该方法在解决域适应问题上是有效的。 相似文献
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某厂焊接加工筒型设备,在焊接完毕后需要检查焊缝的密闭性。原设计的检测工艺是:充水加压至0.4 ̄0.6MPa保持4 ̄8h后,观察压力变化。若压力下降,则说明焊接有缝隙,然后通过观察湿润处来确定焊缝渗漏位置。在实际操作中,由于缝隙较小,而水在压力作用下渗出焊缝表面所湿润面积较大,不能准确判定出缝隙位置,且判定时间较长。为解决上述焊缝检漏中存在的问题,该厂使用日本生产的水漏检查剂。该产品具有遇水变绿的特性,适合该厂筒型设备焊缝检漏,但其价格高达每公斤三百余元。因此,开发出一种检漏性能接近日本产品,而成本低的检漏剂就很有必要。1… 相似文献
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