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.      

基于G.729A语音实时传输系统的实现

简述G．729A编码和解码的原理,以及编码器和解码器的简化流程。语音实时传输系统由录音压缩、网络通信和解压播放3个模块组成,实现G．729A编码器与解码器的封装、语音录制与播放、流式套接字和线性同步等功能。系统测试结果表明,基于G．729A语音实时传输系统具有较好的语音通信效果。     

图象编码系统中解码的唯一性和即时性探讨

一个图象编码系统由编码器、信道、解码器三个部分组成．通过编码,降低了数字图象对存储量的要求,缩短了图象传输所需的时间,但这是以牺牲压缩与解压的时间为代价的．解码的唯一性和即时性在图象处理过程中不容忽视．本文给出了解码的唯一性和即时性的概念,举例讨论了解码过程中遇到的唯一性和即时性问题以及它们对解码结果的影响．     

基于双编码器利用在线社交网络信息的股票价格预测

设计了双编码器-解码器模型,在模型的双编码器端分别对情绪变量和技术指标进行单独编码,以提高两类信息输入时编码器-解码器模型对股价的预测准确率.首先,对模型的编码和解码,基于门控循环单元(GRU)进行改进,通过去掉重置门,使用更新门代替重置门的功能,将激活函数tanh替换为ReLU激活函数,以达到提高网络训练速度和模型精度的效果.其次,将市场情绪看作离散时间的随机过程,当固定时间时,市场情绪是服从某个概率分布的变量,对其概率分布进行估计,可得市场情绪关于积极、消极和中立的概率估计.进一步的,基于构建伪标签的情感分类器,建立情绪得分公式,并基于Bagging集成的方法对市场情绪的概率分布进行估计,作为投资者情绪变量的补充.另一方面,对多个超参数调整选优,设计正交试验,大大缩短了模型选参时间.实验结果表明,两输入的双编码器-解码器,不仅提升了编码器-解码器框架的股价预测效果,还通过引入投资者情绪,提高了模型的准确率和鲁棒性.     

植物病害图像压缩与传输的研究

为实现植物病害监控,研究了基于DSP的图像压缩编码,构建植物病害监测系统.系统通过CCD进行视频信息的采集,基于TMS320DM642 DSP多媒体处理芯片采用H.263编码技术进行压缩编码,并将压缩后的数据经以太网传输至控制中心,进行图像识别分析,从而实现病害监控.测试表明,系统可成功进行图像的采集、压缩编码,并在PC端接收到压缩的图像.     

CCITT G.721 ADPCM编解码器软件实现

本文论述了 CCITT 1986年10月提出的32kb/s ADPCM 语音压缩编码 G.721建议的基本结构,自适应量化和自适应预测算法基本原理,并利用数字信号处理器 TMS 32010的各种运算技巧,尽量压缩指令执行时间,用计算机模拟标准算法作为调试手段,完成了 G.721标准的编码器和解码器全部功能,达到运算精度与 G.721完全一致,并全部通过了数据测试序列.     

基于编码器-解码器的离线手写数学公式识别

提出一种改进的编码器 解码器模型。模型采用多尺度密集卷积网络作为编码器,以提取手写数学公式图像的多分辨率特征。采用完全基于注意力机制的Transformer模型作为解码器,依据图像特征将二维手写数学公式解码为一维 LaTeX 序列。通过相对位置编码嵌入图像位置信息和LaTeX符号位置信息。实验结果表明,模型在官方CROHME 2014数据集上取得了优异的性能,相比于当前最先进的方法,其公式识别准确率提高了3.55%,字错误率降低了1.41%。     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督 单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度 估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深 度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿 估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机 制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不 同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集 上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相 对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论 使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度 估计效果,改善了轮廓细节。     

一种结合H.264/AVC CABAC熵编码器特征的视频选择性内容加密算法

为了对数字视频内容进行快速高效加密,提出了一种新的选择性内容加密算法.在H.264/AVC的场景自适应算术编码（CABAC）熵编码器的“二进制算术编码”阶段引入伪随机化.通过CABAC熵编码器的M编码器,自身完成视频数据单元的加密操作,无需额外的加密模块.实验表明：新算法不会降低CABAC熵编码器的压缩效率,加密后的视频码流有效地隐藏了源视频的可视信息.     

基于受限玻尔兹曼机的神经元群体响应的贝叶斯解码

神经元通过尖峰模式传递有关刺激的信息,多个神经元通过突触相互联系,构成了复杂的神经回路。在过去的一个世纪中,多电极记录技术的进步使科学家们能够获取一个完整神经回路的细胞响应。这些记录表明,神经元的活动之间存在显著相关性。因此,本文提出利用受限玻尔兹曼机模型描述神经元响应活动之间的相关性,建立神经元群体响应的编码模型,并利用贝叶斯定理构建了基于受限玻尔兹曼机模型的解码器,将它应用于模拟的小鼠视觉皮层神经元的响应序列中。实验结果表明,此解码器在准确率方面优于不考虑神经元之间相关性的独立模型解码器。     

用于语音子频带编码的编解码器的设计与微处理机实现

本文基于Z-80微处理机设计并实现了一种适于语音子频带编码(SBC)的自适应差值脉码调制(ADPCM)编码器,在发送端,编码器把并行输入的16比特二进制数字信号压缩为3比特或4比特码字;在接收端,解码器将其恢复为原来的16比特,选择了最佳参数,3比特与4比特数编码分别能获得25和33分贝的信噪比,用不超过二十片集成电路实现的硬件编码器,以 Z-80A CPU作为算逻单元(4兆赫主频),对每一样值的处理时间小于3200个时钟周期,可接受的输入采样频率高于1200赫兹,能够用于语音(8000赫兹采样)八子频带实时编码,增加外部硬件乘法器可以大大提高编码器的处理速度,使可接受的输入采样频率大于4000赫兹,因此能够用于语音两子频带实时编码,文中对这种编码器的基本算法,阶步参数、计算机仿算和硬件实现进行了详细讨论。     

JPEG标准中熵编码模块的硬件实现

为了研究JPEG中熵编码模块硬件实现过程,概述了JPEG标准的熵编码原理．讨论了基于FPGA的熵编码器的功能,以及按功能划分的帧组装器、预解码器、熵编码模块和码流组装器4大模块的实现．同时针对直流系数差分编码和直接编码对水声图像的影响做了比较,结果表明直接编码对压缩比影响不大．对熵编码器进行了仿真验证,结果表明了本设计的正确性．     

图象传输误码控制信息恢复方法的研究

图象压缩编码数据在进行传输时对信道的误码显得十分脆弱。本文针对这种情况提出了一种基于块变换和变长编码技术的压缩编码图象提高传输质量的误码控制信息恢复方法。其处理过程是：首先通过在编码码流中加入扩展同步码以将误码控制在一行之内，然后在解码端对发生差错的数据进行误码检测并采用差错信息恢复算法重建原始信息。该方法对编码器只需作很小的修改，所增加的信息冗余度很小，实验结果表明采用此方法后重建图象质量得到明显提高。     

γ编码器在IC测试向量压缩中的应用

介绍了一种基于γ编码的IC测试向量集的压缩和解压缩方法,通过对自拟测试向量和ISCASBenchmark的测试向量的压缩分析,发现γ编码在压缩测试向量时有较高的压缩率。还给出了γ编码的压缩代码和解码器的VerilogHDL语言描述和RTL级电路图。     

高压开关设备触头温度无线监测装置设计

为解决高压开关设备触头等温度不易检测,导致温升异常而造成严重电力事故的难题,开发了一种利用微功率无线通信技术,对高压开关设备触头等温度进行在线监测,并及时进行超温报警与处置的装置。该装置具有自供电、低功耗、高低压有效隔离等特点,监测数据可就地显示,也可远传至监控后台,实现远程监测和预警等功能。     

联合双编码器增强的生成对抗壁画多尺度重建

针对现有深度学习算法在修复破损壁画图像过程中,存在特征感知能力较弱和重建细节丢失等问题,提出了一种联合双编码器增强的生成对抗壁画多尺度重建深度学习模型．首先,设计由双分支联合编码器和多尺度解码器构成的生成网络,其中双分支联合编码器分为门控编码器分支和标准编码器分支：门控编码器分支利用门控卷积的动态特征选择机制并结合空洞卷积扩大感受野,提高壁画的语义特征感知能力;而标准编码器分支则利用标准卷积并结合密集连接加强特征传递,以获得更丰富的壁画细节信息．然后,采用多尺度解码器进行重构恢复,增强破损壁画纹理细节的重构能力．最后,通过谱归一化马尔科夫判别网络改善壁画修复结果的语义一致性和结构连续性．通过对真实敦煌壁画进行数字化修复的实验结果表明：所提出的算法能够有效完成破损壁画的修复,重构取得了更好地视觉感和协调性,在主客观评价方面均优于比较算法．     

油气输送管道电磁在线检测技术

基于管道电磁高速检测原理的“管道爬行器”是一种高速探伤装置 ,专对地下油气输送管道在线检测 ,检测的数据在其内经过放大、消噪声 ,再通过多路复用和压缩编码等压缩后存入 RAM或 Tape中 ,最后通过控制分析系统 ,并经去压缩解码器恢复成检测图形曲线。研究证明 ,高速检测系统能准确识别轴向和沿圆周 8等分区间缺陷位置及等级 ,具有检测速度快、无漏检等特点     

基于VC的T-DMB编码器的研究与实现

通过对T-DMB(terrestrial-digital multimedia broadcasting)手机电视标准技术的研究,构建并实现了T-DMB编码器.该编码器主要包括声音/图像采集、声音压缩、图像压缩、音视频同步及外部编码等5个模块,采用VC编码实现,能实时采集麦克风和摄像头数据并作编码处理,生成符合T-DM...     

基于VC的T-DMB编码器的研究与实现

通过对T-DMB(terrestrial-digital multimedia broadcasting)手机电视标准技术的研究,构建并实现了T-DMB编码器。该编码器主要包括声音/图像采集、声音压缩、图像压缩、音视频同步及外部编码等5个模块,采用VC编码实现,能实时采集麦克风和摄像头数据并作编码处理,生成符合T-DMB标准的传输数据流。测试结果显示该编码器可以稳定地完成相关编码工作,用DMBPlayer播放器能流畅地播放编码后的数据,基于该编码器可组建多媒体广播站。     

基于nRF24LE1的高压开关柜动静触头无线温度监测系统设计

介绍了利用nRF24LE1无线收发芯片,实现对高压开关柜触头的温度监控,其测温终端直接安装在高压带电部分,实现等电位工作,实测温度通过无线方式传输给监测主机,解决了高压绝缘问题;整套监测系统由温度监测终端、监测主机和系统PC机构成,实现了高压触头温度的实时监测,保证了电力高压开关的可靠运行.