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低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复
1
作者
任坤
李峥瑱
+2 位作者
桂源泽
范春奇
栾衡
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3343-3352,共10页
针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和...
针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和两阶段训练策略有效学习遮挡区域的缺失特征,通过在解码器中引入金字塔注意力模块和多尺度重建损失增强信息重构,从而实现低分辨率随机遮挡图像与4倍高分辨率完整图像的映射。同时,通过损失函数设计和改进Patch判别网络,确保网络训练的稳定性,提升生成网络性能。对比实验和模块验证实验验证了该算法的有效性。
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关键词
图像修复
超分辨率重建
生成对抗网络
金字塔注意力
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职称材料
MEMS-INS室内行人定位三维地图匹配算法
被引量：
3
2
作者
任明荣
孟娟
王普
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期111-116,共6页
提高基于微机械(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的室内行人三维定位精度一直是一个研究热点和难点,其中器件误差是影响MEMS-INS精度的一个棘手问题.由于器件误差产生的机理十分复...
提高基于微机械(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的室内行人三维定位精度一直是一个研究热点和难点,其中器件误差是影响MEMS-INS精度的一个棘手问题.由于器件误差产生的机理十分复杂,采用现有的修正技术无法准确地对误差进行估计建模,导致MEMS-INS的位置精度不高.本文从室内环境结构分析入手,提出了一种三维地图匹配的条件随机场算法.通过设计导航输出的位姿信息与室内状态点的数学关系,结合最佳轨迹求取的算法建立室内三维地图匹配的算法模型.最后通过算法求解出的最佳匹配点坐标修正惯性导航输出的位置误差.
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关键词
微机械惯性导航系统
室内行人定位
条件随机场
室内地图匹配
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职称材料
题名
低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复
1
作者
任坤
李峥瑱
桂源泽
范春奇
栾衡
机构
北京工业大学
信息学部人工智能与自动学院
北京工业大学数字社区教育部工程研究中心
北京工业大学
城市轨道交通
北京
实验室
中国民航信息网络股份有限公司
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期3343-3352,共10页
基金
国家重点研发计划(2023YFC3904605)。
文摘
针对低分辨率随机遮挡人脸图像,该文提出一种端到端的4倍超分辨率修复生成对抗网络(SRIGAN)。SRIGAN生成网络由编码器、特征补偿子网络和含有金字塔注意力模块的解码器构成;判别网络为改进的Patch判别网络。该网络通过特征补偿子网络和两阶段训练策略有效学习遮挡区域的缺失特征,通过在解码器中引入金字塔注意力模块和多尺度重建损失增强信息重构,从而实现低分辨率随机遮挡图像与4倍高分辨率完整图像的映射。同时,通过损失函数设计和改进Patch判别网络,确保网络训练的稳定性,提升生成网络性能。对比实验和模块验证实验验证了该算法的有效性。
关键词
图像修复
超分辨率重建
生成对抗网络
金字塔注意力
Keywords
Image inpainting
Super-Resolution(SR)
Generative Adversarial Network(GAN)
Pyramid attention
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
MEMS-INS室内行人定位三维地图匹配算法
被引量：
3
2
作者
任明荣
孟娟
王普
机构
北京工业大学
信息学部自动化学院
北京工业大学数字社区教育部工程研究中心
北京工业大学
计算智能与智能系统
北京
市重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期111-116,共6页
基金
北京市教委项目(No.KM201610005006)。
文摘
提高基于微机械(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)的室内行人三维定位精度一直是一个研究热点和难点,其中器件误差是影响MEMS-INS精度的一个棘手问题.由于器件误差产生的机理十分复杂,采用现有的修正技术无法准确地对误差进行估计建模,导致MEMS-INS的位置精度不高.本文从室内环境结构分析入手,提出了一种三维地图匹配的条件随机场算法.通过设计导航输出的位姿信息与室内状态点的数学关系,结合最佳轨迹求取的算法建立室内三维地图匹配的算法模型.最后通过算法求解出的最佳匹配点坐标修正惯性导航输出的位置误差.
关键词
微机械惯性导航系统
室内行人定位
条件随机场
室内地图匹配
Keywords
micro-electro-mechanical system inertial navigation system(MEMS-INS)
indoor pedestrian localization
conditional random fields
indoor map matching
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
低分辨率随机遮挡人脸图像的超分辨率修复
任坤
李峥瑱
桂源泽
范春奇
栾衡
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
MEMS-INS室内行人定位三维地图匹配算法
任明荣
孟娟
王普
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
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