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题名基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像
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作者
应自炉
龙祥
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机构
五邑大学智能制造学部
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出处
《五邑大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第3期66-71,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61771347,61072127,61372193)
广东省自然科学基金资助项目(S2013010013311,10152902001000002,S2011010001085,S2011040004211)
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文摘
为有效恢复图像的高频信息,本文提出一种基于特征补偿的深度神经网络重建超分辨率图像方法.该方法结合密集型深度卷积神经网络和残差网络,并将原图像的高频信息单独提取上采样后与重建后的超分辨率图像融合形成高频特征补偿,使得图像质量提升.通过实验对比,本文算法相比于SRCNN算法重建出的超分辨率图像效果提升约1 db.
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关键词
高频信息
特征补偿
密集型卷积神经网络
残差网络
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Keywords
high frequency information
feature compensation
dense CNN
residual network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于级联密集网络的轮廓波变换域图像复原
被引量:9
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作者
刘宇男
张姗姗
王春鹏
李广宇
杨健
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
齐鲁工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期3968-3980,共13页
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基金
国家自然科学基金(61702262,61861136011,61802212,U1713208)
长江学者计划
+3 种基金
江苏省自然科学基金(BK20181299)
中央高校基本科研专项基金(30918011322)
中国科学技术协会青年人才托举工程(2018QNRC001)
并行与分布式处理实验室科学技术开放基金(WDZC20195500106)。
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文摘
近年来,卷积神经网络凭借极强的学习能力,在图像复原任务上实现了比传统学习方法更令人满意的结果.但是,由于丢失了重要的纹理细节,这些基于卷积神经网络的方法普遍存在着复原图像过度平滑的缺点.为解决该问题,提出一种基于级联密集型卷积神经网络的轮廓波域图像复原方法,可以应用于单幅图像去噪、超分辨率及JPEG解压缩这3个经典图像复原任务.首先,构建了一种紧凑的级联密集型网络结构,不但可以充分挖掘和利用不同层次的图像特征,而且解决了由于网络加深带来的长期依赖问题.接着,引入可以稀疏表示图像重要特征的轮廓波变换,分别将低质量图像和重建图像对应的轮廓波子带作为网络的输入和输出,更加有效地恢复出逼真的结构和纹理细节.在标准测试集的实验表明:提出的方法在3个图像复原任务上达到了当前最优的性能,不但获得了更高的峰值信噪比和结构相似度,而且在主观的重建图像中包含了更加真实的纹理细节.
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关键词
图像去噪
超分辨率
JPEG解压缩
轮廓波变换
级联密集型卷积神经网络
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Keywords
image denoising
super resolution
JPEG decompression
contourlet transform
cascading dense convolutional neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于多特征融合密集残差CNN的人脸表情识别
被引量:11
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作者
马中启
朱好生
杨海仕
王琪
胡燕海
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机构
宁波大学机械工程与力学学院
宁波戴维医疗器械股份有限公司
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第7期197-201,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51705263)
宁波市重大科技专项(2017C110030)
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文摘
传统人脸表情识别主要基于人工提取特征,其存在算法鲁棒性较差、易受人脸身份信息干扰等问题,以及传统卷积神经网络不能充分提取人脸表情特征的现状。对此提出一种基于多特征融合密集残差卷积神经网络的人脸表情识别。该方法能够充分利用神经网络中每层的特征,在密集块中,对于每一个卷积层,其前面所有卷积层的输出都将作为本卷积层的输入。然后将每个密集块的输出送入到全连接层中进行特征融合,经过Softmax分类器分类。在CK+和FER2013数据集上进行多次实验,与传统的机器学习方法相比,该方法具有较高的准确率与较强的鲁棒性。
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关键词
表情识别
密集型卷积神经网络
特征融合
深度学习
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Keywords
Expression recognition
Dense residual CNN
Feature fusion
Deep learning
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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