基于生成对抗网络的手写汉字生成方法研究

在计算机机械学习领域,相对于数字和英文字母,手写汉字的自动生成研究是个重点难点问题,且具有重要研究意义。随着深度学习的不断发展,生成对抗网络在图像生成领域取得了很大进展。本文提出了一种基于循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks, CycleGAN)的无监督手写汉字生成方法。利用标准仿宋字体图像和手写字体图像进行训练,生成的手写汉字图像具有比较高的识别度。     

基于生成式对抗网络的字体风格迁移方法

针对风格多样的中文字体设计和复杂操作的问题,提出一种生成式对抗网络的汉字风格迁移和字库设计方法。将宋体与黑体作为测试数据集,将瑞虎宋体作为目标数据集,通过生成式对抗网络对抗训练方法,使宋体与黑体字风格转换为瑞虎宋体风格。通过实验生成的字体图像轮廓更加平滑和美观,表明本文提出的方法能够显著提高对字形设计的工作效率。     

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。     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

基于生成对抗网络的恶意网络流生成及验证

针对基于深度学习的分类器面对对抗样本时缺乏稳定性的问题,基于生成对抗网络(GAN)提出了一种新的模型,用于生成对抗样本。该模型首次实现了直接以恶意网络流为原始样本的对抗样本生成,并首次提出了弱相关位的概念,用于保证恶意网络流对抗样本的可执行性和攻击性。利用该模型生成的对抗样本能够有效地欺骗基于深度学习的网络安全检测器,且通过实验验证了该对抗样本具有实际攻击效果。     

改进条件生成对抗网络的文本生成图像方法

该文提出了一种改进条件生成对抗网络的文本生成图像模型(TxtGAN),使用一对生成器和判别器的单阶段生成方式生成高分辨率图像,避免因训练多个GAN消耗大量计算资源.生成器网络由一系列生成模块(RUPBlock)组成,每个模块中应用条件批量归一化方法,在实现图像生成的同时充分融合了文本信息与图像特征,较好地保留了文本信息...     

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。     

基于循环生成对抗网络的壁画色彩修复算法

针对敦煌唐代壁画修复所面临的褪、变色以及修复后的壁画图像色彩存在假色和伪影的问题,提出基于循环生成对抗网络和多尺度融合协调注意力机制的壁画色彩修复算法。首先在循环一致性损失中添加同一映射损失,然后改进协调注意力机制,提出多尺度融合的协调注意力机制,最后在生成器中引入多尺度融合的协调注意力机制,对图像进行卷积核大小为1×1、3×3、5×5、7×7的多尺度卷积运算,提高生成图像的协调性。实验结果表明,与CycleGAN、WGAN等经典算法相比,本文算法在构造的壁画数据集上精度更高,可以在不依赖专家知识的情况下修复褪色壁画图像的颜色。     

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.     

基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷图像生成

针对气缸套缺陷检测中缺陷样本不足限制气缸套缺陷检测性能提升问题,采用基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷检测算法.首先,为了保持缺陷图像中原有缺陷位置与特征不变,通过循环生成对抗网络模型学习有缺陷气缸套图像与正常图像的关系;其次,利用学习得到的模型对有缺陷气缸套图像进行风格迁移,即把有缺陷气缸套图像背景替换成无缺陷气缸套图像背景,实现对气缸套缺陷数据集的扩充与增强;最后,通过基于数据增强的RetinaNet网络模型对生成图像的有效性进行验证.试验结果表明,通过生成对抗网络生成的气缸套数据集可以提升缺陷检测性能,进一步证明了生成对抗网络在工业应用的可行性.     

基于生成对抗网络的肺结节良恶性诊断算法

针对实性肺结节CT影像数据量少、人工标注耗时耗力等问题,提出一种结合生成对抗网络和集成学习的实性肺结节良恶性计算机辅助诊断方法.首先,使用基于梯度惩罚的生成对抗网络对肺结节CT影像数据集进行扩充,缓解由数据量少、样本类别不均衡导致的模型过拟合.然后,利用卷积神经网络进行CT影像特征提取,并通过主成分分析对深度特征进行降维.最后,联合CT图像特征和有效临床信息,采用集成学习方法构建分类模型预测实性肺结节良恶性.基于多中心临床数据分析表明,相比于传统卷积神经网络模型,所提出方法有更好的预测性能.     

基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

基于生成对抗网络的单图像超分辨率重建

针对当前卷积神经网络未能充分利用浅层特征信息, 并难以捕获各特征通道间的依赖关系、 丢失高频信息的问题, 提出一种新的生成对抗网络用于图像超分辨率重建. 首先, 在生成器中引入WDSR-B残差块充分提取浅层特征信息; 其次, 将GCNet模块和像素注意力机制相结合加入到生成器和鉴别器中, 学习各特征通道的重要程度和高频信息; 最后, 采用谱归一化代替不利于图像超分辨率的批规范化, 减少计算开销, 稳定训练. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提高浅层特征信息的利用率, 较好地重建出图像的细节信息和几何特征, 提高超分辨率图像的质量.     

Generative Adversarial Network with Separate Learning Rule for Image Generation

Boundary equilibrium generative adversarial networks(BEGANs) are the improved version of generative adversarial networks(GANs). In this paper, an improved BEGAN with a skip-connection technique in the generator and the discriminator is proposed. Moreover, an alternative time-scale update rule is adopted to balance the learning rate of the generator and the discriminator. Finally, the performance of the proposed method is quantitatively evaluated by Fréchet inception distance(FID) and inception score(IS). The test results show that the performance of the proposed method is better than that of the original BEGAN.     

基于Gabor函数的汉字字体识别

汉字字体识别是当前中文OCR系统需进一步解决的问题之一,字体信息属于汉字笔画上的微细结构部分,抗干扰能力差,这样基于局部微细结构分析的方法是具有较大难度的.这里采用了一种新的基于Gabor函数的全局纹理分析的识别方法.在实验中选用了汉字4种常用标准印刷字体（宋、仿宋、黑、楷）的样张,以证实这种方法的有效性.     

基于生成对抗单分类网络的异常声音检测

针对正常和异常声音可能具有较大的相似性, 有时无法利用自编码器重构误差大小区分的问题, 提出一种生成对抗单分类网络方法进行异常声音检测, 通过多次训练, 该方法学习正常样本的分布特征. 在测试过程中, 测试正常样本能以极小的误差进行重构, 而异常样本重构效果较差, 在某些频率段会发生畸变, 从而给出判别分类结果. 实验采用UrbanSound8K公开数据集和实测电机声音数据集进行了测试, 获得该方法的准确率分别为86.3%和98.1%, 比卷积自动编码器等主要深度学习方法分别提高了5.0%和3.0%.