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图像风格迁移技术研究 被引量：1

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摘要 2015年之前,图像风格迁移技术多采用人工数学建模方式,模拟图像风格.由于深度学习具有快速提取高级抽象特征的优点,将深度学习应用于图像的风格化特征和内容特征的提取,已成为图像风格迁移领域的主流技术.图像风格迁移技术是通过运用一定的算法,将一幅图片的内容信息与另一幅图片的色调、纹理、轮廓等风格进行融合,从而创造出一张全新的图像.与原图相比,新生的图像保留原有内容信息不变,但风格却变得截然不同.
作者 王茜
机构地区 山西金融职业学院信息技术系
出处 《吕梁学院学报》 2022年第2期37-39,共3页 Journal of Lyuiang University
关键词 图像风格迁移 卷积神经网络 深度学习
分类号 TP3-0 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献147

  • 1王飞跃.平行系统方法与复杂系统的管理和控制[J].控制与决策,2004,19(5):485-489. 被引量：333
  • 2张海嵩,尹小勤,于金辉.实时绘制3D中国画效果[J].计算机辅助设计与图形学学报,2004,16(11):1485-1489. 被引量：17
  • 3钱小燕,肖亮,吴慧中.快速风格迁移[J].计算机工程,2006,32(21):15-17. 被引量：15
  • 4Lowe D G. Distinctive image features from scale-invariant keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60 (2) 91 110.
  • 5Dalai N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), IEEE Computer Society Conference on. San Diego, USA: IEEE, 2005, 1 886-893.
  • 6Hinton G E, Salakhutdinov R R. Reducing the dimensionality of data with neural networks[J]. Science, 2006, 313(5786) : 504-507.
  • 7Hubel D H, Wiesel T N. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the catrs visual cortex[J]. The Journal of Physiology, 1962, 160(1): 106-154.
  • 8Fukushima K, Miyake S. Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in posi- tion[J]. Pattern Recognition, 1982, 15(6): 455-469.
  • 9Ruck D W, Rogers S K, Kabrisky M. Feature selection using a multilayer perceptron[J]. Journal of Neural Network Com- puting, 1990, 2(2): 40-48.
  • 10Rumelhart D E, Hinton G E, Williams R J. Learning representations by back-propagating errors[J]. Nature, 1986,3231 533 538.

共引文献1805

同被引文献8

引证文献1

吕梁学院学报
2022年 第2期

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