人脸属性编辑的全局组织网络算法

提出一种新的基于生成对抗网络的人脸属性编辑全局组织网络算法.人脸属性编辑是指通过结合编码解码器结构与生成对抗网络,生成具有期望属性的人脸图像.传统的编码解码器结构对人脸的重构和编辑能力有限.直接将编码特征与属性标签结合会因为融入编码特征造成属性编辑性能低下,同时,也会由于缺失编码特征造成人脸还原度的损失,两者无法平衡.因此,提出U型传递方式与全局组织单元. U型传递改变了传统的属性流动方式,并生成反向状态.全局组织单元结合反向状态生成全局属性信息,在编码解码器中搭建桥梁,帮助解码器更好地融入编码器特征与属性信息.与此同时,为了更好地配合全局组织模块,重新设计了编码器下采样.实验结果表明,本文所提方法可以同时提高模型的人脸重塑与属性编辑能力.      

多生成器生成对抗网络

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)广泛应用于各种领域,尤其在图像生成方面.该模型由生成网络与判别网络2部分组成,在无监督的训练方式下,2个网络相互竞争相互提高.然而,GAN在训练时经常出现模式崩溃问题,进而导致模型收敛较慢,生成样本多样性较差.为解决这一问题,在深度卷积神经网络的基础上提出了一种多生成器生成对抗网络模型.该模型包含多个生成网络,每个生成网络均使用残差网络进行搭建,同时在生成网络间引入协作机制,以加快模型获取信息并减少参数量,最后将各生成网络的特征图进行融合得到最终图像输入到判别网络中.GAN在训练过程中还会出现梯度消失、训练不稳定问题.为避免出现这些问题,将Wasserstein距离和梯度惩罚引入模型的损失函数.通过在多个数据集上与多种相关方法进行实验比较,结果表明提出的模型在缓解模式崩溃问题、加快模型收敛速度以及减少参数量上均明显优于其他几种方法.     

基于边缘增强生成对抗网络的人脸超分辨率重建

针对对抗生成神经网络在人脸轮廓细节恢复上不够完善的问题,利用人脸图像的结构先验信息提出了一种边缘增强的生成对抗网络人脸超分辨率的重建算法.首先,利用人脸图像及其边缘图像的一致性关系设计一种并行网络提取面部和边缘细节特征;然后,通过特征融合网络获得高分辨率的生成图像;最后,利用判别网络判别生成图像的真伪.在人脸图像数据库上进行的人脸超分辨率重建实验结果表明:提出的边缘增强生成对抗网络能够提升面部细节重建能力,主观和客观评价指标均优于现有的人脸超分辨率算法.     

基于条件循环生成对抗网络的人脸姿态重建

人脸姿态重建对于解决由于人脸姿态导致的人脸识别率降低的问题有重要意义,由于自遮挡,缺少大部分的人脸特征,重建正面人脸存在很大困难.近年来运用生成对抗网络的图像生成方法得到学界深入的研究,受生成对抗网络在人脸肤色,头发等属性变换等方面研究工作的启发,将人脸偏转角度作为人脸的一种全局姿态属性进行基于生成对抗机制的互换训练,...     

利用对抗性边缘学习模型生成超分辨率图像

大部分基于卷积神经网络的图像超分辨率方法都是采用端到端的模式,这类图像超分辨率方法往往存在重构图像纹理边缘模糊、高频信息缺失的问题.为了改善该问题,在SRGAN(super-resolution generation adversarial networks)的基础上提出了一种基于对抗性图像边缘学习的深层网络模型,将图像边缘信息得到充分利用,来引导超分网络生成更加真实的高分辨率图像.该网络模型由两个生成对抗网络所组成,首先利用一个生成对抗网络来生成低分辨率图像所对应的高分辨率边缘特征图,然后再用高分辨率边缘特征图来约束和引导第二个生成对抗网络,使之重构出来的高分辨率图像纹理边缘更加清晰,更好地恢复图像边缘的高频细节.在Set5、Set14、BSD100、Urban100和Manga109基准测试集上的实验结果表明该算法重构出的高分辨率图像更加接近真实的图像,在峰值信噪比、结构相似度和感知指标上都有不错的表现.     

基于生成对抗网络的面部修复

如何更好地对受损的面部图像实施相应的修复,根据此问题指出了一类基于生成对抗网络改良以后的面部修复算法.首先,在生成模型中把编码器和解码器的中间层的全连接换成逐信道全连接,在编码和解码阶段使用卷积操作代替池化操作,针对损失函数采用的激活函数进行改进,增加tanh函数,提高图像补全效果.然后,在保证功能上不受损并且输入、输出尺寸保持原状的条件下对判别器的模型进行了相应的改良,最后,对损失函数引进TV损失、重建损失这二者来实现对生成网络的优化处理,由此提升细节图像方面的修复实力.通过实验表明,使用该方法修复后的面部图像,比先前的方法更清晰更连贯.     

基于融合节点序列信息的漏洞同源性判别

软件漏洞是信息系统面临的主要安全威胁之一,而软件大多数以二进制形式存在,研究有效的二进制程序函数漏洞同源性判别方法,挖掘应用程序中已披露漏洞的同源漏洞,对于提高软件系统安全性具有重要意义。针对现有二进制程序函数漏洞同源性判别方法存在的忽略控制流图节点序列信息的问题,提出了一种融合节点序列信息的漏洞同源性判别方法。该方法提取二进制程序函数的控制流图,利用特征工程及Structure2vec网络将其转化为属性控制流图节点的向量表示,通过长短期记忆网络提取节点序列特征,对节点向量进行聚合得到函数向量表示,结合孪生神经网络计算余弦距离判别可疑函数。实验结果表明,该方法能够全面提升二进制程序函数漏洞同源性判别效率和查全率。     

基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

基于生成对抗网络的变分自编码器解耦合

深度生成模型从观测数据中学习到潜在因素,然后通过潜在因素生成目标,在人工智能领域受到广泛关注。现有深度生成模型学习的潜在因素往往是耦合的,无法让潜在因素每一维控制所得数据的不同特征,即无法单独改变某一特征而不影响其他特征。为此,在β-变分自编码器(beta-variationalautoencoder,β-VAE)的基础上,结合生成对抗网络(generativeadversarialnetworks,GAN),提出基于生成对抗网络的变分自编码器(beta-variationalautoencoder basedongenerativeadversarialnetwork,β-GVAE)模型。该模型是一种改进的β-VAE,通过引入生成对抗网络约束β-VAE中损失函数的KL项(Kullback-Leiblerdivergence),促进模型的解耦合。在数据集CelebA、3DChairs和d Sprites上进行对比实验,结果表明β-GVAE不仅具有更好的解耦合表示,同时生成的图像具有更好的视觉效果。     

基于生成对抗网络的医学诊断模型知识蒸馏对抗攻击方法

为了提高医学诊断模型防御攻击的能力,提出了一种基于生成对抗网络的医学诊断模型知识蒸馏对抗攻击方法。首先创建医学对抗攻击端到端训练网络,并以残差网络作为对抗网络架构;其次在生成器特征块中融合扩张卷积块和通道注意力机制,采用马尔可夫判别器改进判别器网络结构;最后利用生成器和判别器组建生成对抗网络,使用对抗样本进行知识蒸馏对抗攻击,以训练医学诊断模型提高识别精度。采用对抗样本对所提对抗方法进行攻击验证,结果表明：本文方法对抗攻击的成功率为92.6%,与所对比的主流方法相比,该方法的成功率提高了20%,生成对抗样本的最大平均差异降低了3.68%,峰值信噪比、结构相似性分别提升了5.07%、20.29%。本文方法解决了医学诊断模型在对抗攻击中难以获取网络结构和参数信息的问题,生成的对抗样本更接近真实样本,网络效果更佳,为辅助医疗模型诊断及模型安全性提供了参考方案。     

一种利用年龄编辑改进年龄估计的方法

人脸年龄估计(face age estimation)作为一种新兴的生物特征识别技术,是计算机视觉中一个经典的学习问题.基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)强大的数据生成能力,提出了一种利用年龄编辑改进年龄估计的方法,并通过分阶段联合训练年龄编辑网络StarGAN和年...     

基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法

提出了一种新的基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法.所提出的网络结构包含两组生成对抗子网络,每个子网络由一个生成器和判别器组成.其中,一个对抗子网络A（包含生成器A和判别器A）实现从灰度图像到彩色图像的翻译过程,另一个子网络B（包含生成器B和判别器B）反转该过程,即生成器B对称地使用生成器A的最终输出图像作为输入,用来重建原始的人脸灰度图像.其中,网络中的循环损失进行图像重建,而生成损失和对抗损失用来保证生成的图像更加接近真实图像.实验结果表明,这种结构设计不仅能实现自然逼真的人脸图像彩色化,还能同时保证人脸的身份属性不变.      

用于全色锐化的相对平均生成对抗网络

为解决全色锐化过程中对原图像特征提取不足导致融合结果细节信息易丢失，以及图像融合过程中因忽略不同区域的空间特征差异而导致信息冗余等问题，采用深度学习算法，提出一种用于全色锐化的相对平均生成对抗网络(Pan-RaGAN)。在生成器中利用改进的密集块结构对原图像进行特征提取，充分利用原图像各级特征，获取包含了更多细节信息的融合结果；提出基于空间注意力机制的特征细化模块，用于特征选择，可在保留有效高频信息的同时剔除冗余信息；利用图像重建模块将细化后的特征与上采样的低分辨率多光谱图像进行融合，以保持光谱信息；利用相对平均鉴别器改进网络的损失函数，进一步优化融合效果。在高分2号卫星和快鸟卫星图像数据集上的实验结果表明，与已有用于遥感图像全色锐化的生成对抗网络相比，Pan-RaGAN网络的光谱角映射指标平均降低了0.075,验证了Pan-RaGAN网络的有效性。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于条件生成对抗网络的稀疏样本回归预测模型

自生成对抗网络提出以来，基于生成对抗网络的拓展模型在图像处理等领域均有显著成效，但其在回归预测问题上的应用较少.在概率回归过程中，通过构建条件概率分布模拟特征与实际目标之间的潜在关系是一种常用方法，但在实际问题中条件概率分布过于复杂，似然估计难以捕捉.为此，首先分析高斯过程回归在稀疏样本回归预测中的预测精度，将其作为稀疏样本回归预测的基准线.通过分析条件生成对抗网络的构造，提出利用条件生成对抗网络解决稀疏样本回归预测问题.最终通过对比分析4种非线性模拟数据回归预测结果，发现提出的条件生成对抗网络模型相较基于Matern32核函数的高斯过程回归具有更好的预测精度.     

基于属性法向量修改的人脸编辑算法

根据用户需求修改给定人脸图像,在美妆造型设计、异质人脸合成等领域具有重要的应用价值.目前已有研究基于生成对抗网络(GAN)模型实现人脸的语义属性迁移或者定性修改,但少有算法能够对用户指定的属性进行定量修改.针对人脸多个属性的分离(解纠缠)以及定量编辑两大问题,提出了一个基于属性法向量修改的定量人脸属性编辑算法.首先,端...     

基于生成对抗网络的人脸图像翻译

针对人脸照片和人脸素描间的图像翻译问题,本文基于对偶生成对抗网络模型,对其目标函数附加两个损失函数建立新的网络模型.通过参数优化实验不断优化本文提出的模型,从而找到最优参数;通过直观和量化对比实验表明本文提出的模型在人脸数据上的图像翻译效果无论在清晰度还是在保持面部特征方面是目前基于生成对抗网络的图像翻译模型中表现最优的,并对相关GAN模型的稳定性进行了对比;最后通过效果分析实验说明了所附加的损失函数的具体作用.     

基于改进的生成对抗网络漫画风格迁移的图片生成

在VGG生成对抗网络的基础上,提出了一种改进的基于残差网络的生成对抗网络漫画风格迁移的图片生成技术,用于图片特征提取及图片生成,使具有漫画家卡通风格的特征迁移到现实图片中,和VGG生成对抗网络相比,在一定程度上缓解了梯度消失、过拟合等问题.实验表明,相较于VGG生成对抗网络,改进后的模型在图像特征提取及生成都表现了更好的性能.     

基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中权重分配和融合规则设计困难的问题,本文提出了一种基于改进生成对抗网络的多聚焦图像融合算法。首先,对生成器网络和判别器网络进行设计,为了避免图像在网络模型传递过程中造成的信息丢失,裁撤网络结构中的池化层,通过卷积层叠提取图像特征。其次,构建生成对抗网络的损失函数,优化网络参数,得到最佳的网络模型。最后,将实验结果与现有的几种融合算法相比较,通过5种客观评价指标来评价融合图像的效果。结果表明,本文提出的算法不仅在主观上有着良好的视觉效果,也在客观评价指标上有显著优势。     

基于生成式对抗网络的供水管道漏水信号检测方法

针对供水管道漏水声音信号数据集匮乏、漏水情况多样需反复采集确定漏水、检测准确率低等问题，提出一种基于条件生成对抗网络的增强漏水信号数据集的方法。将深度对抗网络与条件生成对抗网络相结合对漏水信号数据集进行数据增强，用扩充后的数据集对一维卷积神经网络进行训练并对不同实地采集的样本进行漏水信号识别。验证表明：一种管质的某种程度漏水信息经对抗网络进行数据增强后，具有该管质未采集的漏水信号特征，能用于更加细微的漏水信号检测。该方法也适用于其它管质各种情况的漏水检测，具有良好的实用性。