基于改进循环对抗网络的异质人脸合成配准

针对异质人脸合成问题,根据生成对抗网络在图像合成问题中的优势,将改进的循环生成对抗网络(CycleGAN)应用于异质人脸的合成研究当中.该方法可以降低不同模态人脸图像之间因为特征结构不同导致合成困难的问题.收集照片和素描两种模态的人脸数据,在两种模态之间使用循环对抗网络进行图像生成,实现两种模态之间的转换.利用最小二乘损失函数和Smooth损失函数对原网络目标函数进行改进,可以提高训练过程的稳定性,改善图片的合成质量,分析权重系数的作用.实验结果表明,合成质量和精度较原算法均有所提高.     

基于改进CycleGAN的道路场景语义分割研究

道路场景下的语义分割是无人驾驶中关键的技术,也是计算机视觉中重要的一个领域,而传统的语义分割方法需要对训练数据进行像素级的标注,对数据的要求极高。针对这一问题,将改进的循环生成对抗网络（cycleconsistent adversarial networks,CycleGAN）用于道路场景语义分割,该网络避免了大量的像素级标注且不需要成对的数据集,降低了数据集的要求。将原网络的目标函数用最小二乘损失和Smooth L1范数替代,增加了网络训练的稳定性且提高了生成图像的质量,并引入特征损失保证图像特征的保留,使得生成图像更加真实。使用道路场景分割中常用的Cityscapes数据集进行实验,并用语义分割领域常用的性能评价指标验证了方法的有效性,实验结果表明相较于原网络各性能都有一定提升。     

基于小波系数特征融合的小鼠癫痫脑电分类

采集癫痫小鼠模型在常态与致癫状态下的脑电信号以研究其癫痫脑电的自动分类。对经过噪声和伪迹消除预处理的脑电信号进行小波变换,获得不同频率子带的小波系数,对脑电信号及与癫痫特征波相关的小波系数提取相应的线性特征（标准差）和非线性特征（样本熵）;基于这些特征及其组合使用支持向量机分类器实现分类。实验发现基于小鼠脑电本身的标准差和样本熵的分类正确率分别为59.10%和58.00%;而融合各相关小波系数的标准差或样本熵,分类正确率分别达到86.60%和88.60%;融合全部相关小波系数的线性和非线性特征后分类正确率为99.80%。这些结果说明基于小波系数特征融合的分类算法性能有显著提升,能有效实现小鼠癫痫脑电的自动分类。