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深度特征融合的头发属性转移方法
1
作者
谢志峰
苏旭
+2 位作者
刘思维
张桂菘
马利庄
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期772-779,共8页
针对现有的属性转移方法无法有效地转移头发属性这一问题,提出一种深度特征融合的头发属性转移方法.该方法包括特征提取、属性向量获取和图像合成3个子网络.首先从特征提取网络中提取原图像特征,添加重构损失保持原图像的身份不变;然后...
针对现有的属性转移方法无法有效地转移头发属性这一问题,提出一种深度特征融合的头发属性转移方法.该方法包括特征提取、属性向量获取和图像合成3个子网络.首先从特征提取网络中提取原图像特征,添加重构损失保持原图像的身份不变;然后在属性向量获取网络中构建头发特征与头发属性的映射模型,得到属性向量;最后将原图像特征与属性向量融合输入到合成网络,生成最终结果.在FFHQ数据集上进行了多种属性转移实验,结果表明,所提方法可以有效地转移头发属性,生成高分辨率的结果.大量在Celeba数据集上进行的实验结果表明,与现有的主流属性转移方法相比,所提方法可以取得更好的视觉效果.
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关键词
头发
生成对抗网络
特征融合
属性转移
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职称材料
基于形式背景的属性转移与知识发现
2
作者
郑书富
余高锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期117-119,共3页
概念格理论是一种有效的知识表示与知识发现工具,是知识表示、知识发现和知识获取的基础。利用形式背景信息熵与属性的重要性理论,讨论形式背景的属性知识转移的特点,得到了基于形式背景的属性转移原理,给出形式背景的知识发现与应用。
关键词
形式背景
概念格
信息熵
属性转移
知识发现
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职称材料
题名
深度特征融合的头发属性转移方法
1
作者
谢志峰
苏旭
刘思维
张桂菘
马利庄
机构
上海大学影视工程系
上海电影特效工程技术研究中心
上海交通大学计算机科学与工程系
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期772-779,共8页
基金
国家自然科学基金(61303093)
上海市自然科学基金(19ZR1419100).
文摘
针对现有的属性转移方法无法有效地转移头发属性这一问题,提出一种深度特征融合的头发属性转移方法.该方法包括特征提取、属性向量获取和图像合成3个子网络.首先从特征提取网络中提取原图像特征,添加重构损失保持原图像的身份不变;然后在属性向量获取网络中构建头发特征与头发属性的映射模型,得到属性向量;最后将原图像特征与属性向量融合输入到合成网络,生成最终结果.在FFHQ数据集上进行了多种属性转移实验,结果表明,所提方法可以有效地转移头发属性,生成高分辨率的结果.大量在Celeba数据集上进行的实验结果表明,与现有的主流属性转移方法相比,所提方法可以取得更好的视觉效果.
关键词
头发
生成对抗网络
特征融合
属性转移
Keywords
hair
generative adversarial networks
feature fusion
attribute transfer
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于形式背景的属性转移与知识发现
2
作者
郑书富
余高锋
机构
三明学院信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期117-119,共3页
基金
福建省中青年教师教育科研项目(JA15461)
三明学院科技资助项目(B0702)资助
文摘
概念格理论是一种有效的知识表示与知识发现工具,是知识表示、知识发现和知识获取的基础。利用形式背景信息熵与属性的重要性理论,讨论形式背景的属性知识转移的特点,得到了基于形式背景的属性转移原理,给出形式背景的知识发现与应用。
关键词
形式背景
概念格
信息熵
属性转移
知识发现
Keywords
Formal context
Concept lattice
Information entropy
Attribute transfer
Knowledge discovery
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度特征融合的头发属性转移方法
谢志峰
苏旭
刘思维
张桂菘
马利庄
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
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职称材料
2
基于形式背景的属性转移与知识发现
郑书富
余高锋
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
0
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职称材料
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