先验GAN的CBCT牙齿图像超分辨率方法

针对高分辨率的锥形束计算机断层扫描图像难以获取的问题,提出一种基于先验生成对抗网络的锥形束计算机断层扫描图像超分辨率方法,其通过微型断层扫描图像作为参照,对超分辨率网络进行弱监督训练.首先训练一个生成对抗网络,用于生成高质量的单颗牙齿的微型计算机断层扫描图像,并将其嵌入到一个U型的主干网络中作为先验解码器;然后利用低分辨率的多颗牙齿的锥形束计算机断层扫描图像对主干网络进行训练,先定位到锥形束计算机断层扫描影像中的每一颗牙,再分别提高分辨率;最后解决锥形束计算机断层扫描与微型计算机断层扫描之间的域差距,通过设计基于小波变换噪声提取的域适应退化模块,间接优化生成器生成更符合微型计算机断层扫描信息分布的图像.在锥形束计算机断层扫描数据集上进行实验的结果表明,与现有的超分辨率方法相比,所提方法的峰值信噪比提高了0.79~6.02 dB,感知相似度评价指标降低了0.01~0.72,并且在牙齿部分获得了更好的视觉效果,具有较强的竞争力.

用于手势识别的时空融合网络以及虚拟签名系统

由于新型冠状病毒的流行,非接触式个人签名可以在一定程度上降低感染的风险,其将在人们日常的生活中发挥重要作用。因此,提出了一种简单而有效的时空融合网络来实现基于骨架的动态手势识别,并以此为基础开发了一款虚拟签名系统。时空融合网络主要由基于注意力机制的时空融合模块构成,其核心思想是以增量的方式同步实现时空特征的提取与融合。该网络采用不同编码的时空特征作为输入,并在实际应用中采用双滑动窗口机制来进行后处理,从而确保结果更加的稳定与鲁棒。在2个基准数据集上的大量对比实验表明,该方法优于最先进的单流网络方法。另外,虚拟签名系统在一个普通的RGB相机下表现优异,不仅大大降低了交互系统的复杂性,还提供了一种更为便捷、安全的个人签名方式。