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一种基于条件生成式对抗网络的文本类验证码识别方法 被引量：9
1
作者 汤战勇 田超雄 +5 位作者 叶贵鑫 李婧 王薇 龚晓庆 陈晓江 房鼎益 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1572-1588,共17页
验证码被广泛应用于网站登录、注册等环节,用来增强身份验证和防止来自计算机程序的自动攻击.其中文本类验证码由于密码空间大、交互方式简单等特点被大多数主流网站使用.目前,为了增加计算机程序对文本类验证码自动识别的难度,设计时... 验证码被广泛应用于网站登录、注册等环节,用来增强身份验证和防止来自计算机程序的自动攻击.其中文本类验证码由于密码空间大、交互方式简单等特点被大多数主流网站使用.目前,为了增加计算机程序对文本类验证码自动识别的难度,设计时普遍将复杂干扰信息、字符扭曲、旋转和粘连、不同类型字体等安全性特征随机组合使用.由于组合了多种安全特征,传统的验证码识别方法对该种验证码的识别率非常低甚至失效.针对此类文本类验证码,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的通用识别方法.该方法利用CGAN去除验证码中的背景干扰信息并拉伸验证码中的字符间距,以生成无干扰且无字符粘连的验证码.然后使用本文优化组合的分割算法对验证码进行有效分割,再通过GoogleNet对分割后的单个字符进行识别.并且在难以以低成本大量获取真实验证码的情况下,本文设计了程序模拟验证码对网络进行训练,训练成本远低于现有其他方法且训练效果良好.最终的实验结果表明,本文提出的方法能够成功的识别Microsoft、Wikipedia、百度、支付宝、新浪等国际主流网站的验证码,识别率相较于传统方法最大提升度可达到70.2%. 展开更多
关键词 文本类验证码 验证码识别 条件生成式对抗网络 字符分割 去干扰算法
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基于条件生成式对抗网络的AFM图像盲重构方法 被引量：3
2
作者 胡佳成 颜迪新 +3 位作者 曹丛 施玉书 张树 李东升 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期545-551,共7页
针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合... 针对原子力显微镜(AFM)成像过程中针尖展宽效应引起的误差,提出一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的AFM图像盲重构方法。首先,以pix2pixHD模型为基础,通过全局生成网络对仿真样本数据进行对抗训练,引入AFM测量数据采用局部提升网络联合训练;最后,特征匹配损失函数以用于提升栅格边缘横向分辨力。实验结果表明:对于线宽8μm一维矩形栅格在AFM下的测量图像进行盲重构,重构图像标准差为0.33μm×0.45μm,具有较高的成像分辨力,有利于提升AFM图像一维栅格测量的准确度。 展开更多
关键词 计量学 图像重构 针尖展宽效应 原子力显微镜 条件生成式对抗网络 一维栅格
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采用条件生成式对抗网络的缺损牙全冠修复技术 被引量：5
3
作者 袁福来 戴宁 +4 位作者 田素坤 张贝 孙玉春 俞青 刘浩 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2113-2120,共8页
针对传统手工修复缺损牙治疗周期长,牙科CAD系统修复缺乏个性化的问题,提出一种结合条件生成式对抗网络和高维特征损失约束的全冠咬合面个性化设计方法.首先,通过计算三维牙齿曲面深度信息,获取患牙预备体及其他条件模型的二维深度图并... 针对传统手工修复缺损牙治疗周期长,牙科CAD系统修复缺乏个性化的问题,提出一种结合条件生成式对抗网络和高维特征损失约束的全冠咬合面个性化设计方法.首先,通过计算三维牙齿曲面深度信息,获取患牙预备体及其他条件模型的二维深度图并构建数据集;其次,以对颌牙条件数据作为咬合关系约束,同名对称牙冠数据作为形态辅助信息,利用构建的网络模型实现预备体数据向目标牙冠数据的空间映射;然后,将生成的牙冠深度图重建为三维网格模型,完成缺损牙的形态重建;最后,选取部分患牙模型进行实验测试,分析了不同约束条件对生成的牙冠咬合面形态的影响,对比了不同修复方法重建牙冠的质量.结果表明,该方法能够高效、个性化地重建全冠咬合面的解剖特征,满足缺损牙功能性修复的设计要求. 展开更多
关键词 全冠修复 条件生成式对抗网络 个性化解剖特征 咬合关系
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基于条件生成式对抗网络的面部表情迁移模型 被引量：3
4
作者 陈军波 刘蓉 +1 位作者 刘明 冯杨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期228-235,共8页
面部表情迁移是计算机视觉角色动画领域的关键技术,但现有面部表情迁移方法存在生成表情不自然、缺乏真实感、迁移模型复杂以及训练难度大等问题.为此,构建一种基于条件生成式对抗网络的面部表情迁移模型.通过设计域分类损失函数指定表... 面部表情迁移是计算机视觉角色动画领域的关键技术,但现有面部表情迁移方法存在生成表情不自然、缺乏真实感、迁移模型复杂以及训练难度大等问题.为此,构建一种基于条件生成式对抗网络的面部表情迁移模型.通过设计域分类损失函数指定表情域条件,使单个生成器学习多个表情域之间的映射,同时利用模型生成器和判别器之间的条件约束与零和博弈,在仅训练一个生成器的情况下同时实现7种面部表情迁移.实验结果表明,该模型能够有效进行面部表情迁移并且鲁棒性较强,其生成的面部表情较StarGAN模型更自然、逼真. 展开更多
关键词 表情迁移 条件生成式对抗网络 域分类损失 重构损失 零和博弈
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生成式对抗网络在抑郁症分类中的应用 被引量：7
5
作者 刘宁 杨剑 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第6期163-168,233,共7页
深度学习领域中的条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)是一种能够生成与训练数据同分布样本的生成模型。针对抑郁症f MRI(functional Magnetic Resonance Imaging)数据难采集、用于研究的被试数远小于数据特征维数的问题,首次将CDCGAN... 深度学习领域中的条件深度卷积生成式对抗网络(CDCGAN)是一种能够生成与训练数据同分布样本的生成模型。针对抑郁症f MRI(functional Magnetic Resonance Imaging)数据难采集、用于研究的被试数远小于数据特征维数的问题,首次将CDCGAN应用于生成抑郁症f MRI数据并提出一种混合特征选择方法用于分析f MRI数据。采用组独立成分分析提取41名被试的独立成分并构建全脑动态功能连接网络;通过肯德尔排序相关系数法选出具有较强辨别能力的特征并使用CDCGAN扩充数据;采用所提出的混合特征选择法进行特征选择;对41名被试的数据进行分类。实验结果表明,采用CDCGAN的分类正确率为92.68%,明显优于不应用CDCGAN的分类结果 68.29%,同时说明了抑郁症f MRI数据采用CDCGAN方法扩充数据的可行性以及混合特征选择方法能选出更有效的特征。 展开更多
关键词 条件深度卷积生成式对抗网络 分类 动态功能连接 独立成分分析
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基于生成对抗网络的叠合板拆分 被引量：2
6
作者 黎康 翟新铭 +2 位作者 晋强 朱琳 胡荻 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第19期8325-8331,共7页
为了解决叠合板拆分受设计师与预制厂的差异容易出现难以设计的问题,提出了基于pix2pix算法构建叠合板拆分预测模型,通过输入支座图进而生成对应的叠合板拆分图,从而实现对叠合板快速拆分设计。探讨利用规则约束下机器学习的方法和理念... 为了解决叠合板拆分受设计师与预制厂的差异容易出现难以设计的问题,提出了基于pix2pix算法构建叠合板拆分预测模型,通过输入支座图进而生成对应的叠合板拆分图,从而实现对叠合板快速拆分设计。探讨利用规则约束下机器学习的方法和理念,优化叠合板拆分方案,为预制厂提供了模型训练方法。为评估模型,建立基于拆分尺寸、方向与顺序掌握的评价体系。结果表明,训练后的模型可在2 s内快速绘制叠合板拆分图,且模型生成思维与人工设计思维基本吻合。 展开更多
关键词 叠合板拆分 条件生成式对抗网络 机器学习 建筑图纸预测
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一种基于CGAN-CNN的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法 被引量：28
7
作者 李俊卿 李斯璇 +2 位作者 陈雅婷 王振兴 何玉灵 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期169-174,共6页
由于同步电机故障样本数量较少,为解决同步电机故障诊断中普遍存在的样本不平衡问题,提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)和卷积神经网络(CNN)的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法。首先,对传感器收集到的数据进行预处理,对正... 由于同步电机故障样本数量较少,为解决同步电机故障诊断中普遍存在的样本不平衡问题,提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)和卷积神经网络(CNN)的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法。首先,对传感器收集到的数据进行预处理,对正常样本和故障样本分别添加标签后输入CGAN中生成大量新样本,将生成的新样本与原始样本混合并划分训练集和测试集;然后,利用CNN训练平衡后的数据集,充分、精准地提取有效故障特征;最后,在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果。通过实验证明,与非平衡数据集相比,利用平衡数据集后的故障识别准确率十分稳定且达到99.5%以上,同时与平衡的原始样本数据相比,生成样本避免了噪声和其他干扰,故障诊断的准确率也更高。 展开更多
关键词 同步电机 条件生成式对抗网络 卷积神经网络 生成样本 转子绕组匝间短路故障 故障诊断
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建筑矩阵型性能数据预测方法及其评价 被引量：3
8
作者 刘岳 吴亚琦 +2 位作者 韩臻 康钰卓 刘刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期59-66,共8页
建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响,室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法,可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整,但现有代理模型大多... 建筑室内光环境、风环境、温湿度场等建筑物理环境会对使用者的生活品质产生较大影响,室内物理环境设计显得尤为重要。代理模型是一种有效的建筑性能快速预测方法,可以帮助建筑师在设计初期进行方案筛选或迭代调整,但现有代理模型大多是对能耗、采光系数等“单值型”建筑性能进行计算,而对照度分布、风速场、温湿度场等“矩阵型”数据(即云图)的计算效果并不佳。为解决上述问题,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的建筑性能预测方法,基于pix2pix算法构建建筑照度、风速场云图的CGAN模型,建立图像至图像间的映射关系,通过输入建筑轮廓图进而生成对应平面的性能数据,从而实现对建筑性能的快速预测,提升建筑初期设计效率。同时,为评估预测结果的准确性,本文建立了基于通道直方图法和灰度值比较法的评价体系,对本文结果进行了相似度验证。结果表明:训练后的建筑CGAN模型可在1 s内快速绘制云图,速度远高于传统仿真软件,且预测结果与仿真计算结果高度吻合,二者相似度可达93.82%(照度)和82.99%(风速场),证明了基于CGAN模型的建筑室内矩阵型数据预测方法的有效性。 展开更多
关键词 建筑性能预测 条件生成式对抗网络 代理模型 验证评价
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基于TTUR的C⁃DCGAN机械故障诊断模型稳定训练方法 被引量：1
9
作者 罗佳 黄晋英 马健程 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期733-740,827,共9页
针对条件深度卷积生成式对抗网络(conditional deep convolutional generative adversarial network,简称C⁃DCGAN)在训练过程中出现的不稳定性问题,提出具有随机梯度下降的双时间尺度更新规则(two time⁃scale update rule,简称TTUR)用于... 针对条件深度卷积生成式对抗网络(conditional deep convolutional generative adversarial network,简称C⁃DCGAN)在训练过程中出现的不稳定性问题,提出具有随机梯度下降的双时间尺度更新规则(two time⁃scale update rule,简称TTUR)用于C⁃DCGAN机械故障诊断模型训练中,在判别器和生成器具有单独学习速率的情况下提高模型的稳定性。首先,给出了TTUR在C⁃DCGAN模型中收敛性证明;其次,在西储大学轴承数据集(Case Western Reserve University,简称CWUR)和实验室行星齿轮箱数据集上验证其有效性;最后,引入Jensen⁃Shannon散度(Jensen⁃Shannon divergence,简称JSD)指标评估模型捕获到的真实数据和生成数据之间的相似度。实验结果表明,TTUR提高了C⁃DCGAN的学习能力,优于传统的C⁃DCGAN。 展开更多
关键词 条件深度卷积生成式对抗网络 稳定训练方法 双时间尺度更新规则 JSD散度 机械故障诊断
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