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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. 相似文献
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为了探索深度学习在掌纹识别领域的应用,提出了一种利用残差网络技术自动提取掌纹特征的方法,该方法根据掌纹的几何特征对掌纹图像进行预处理,将预处理后的掌纹图像进行归一化得到一个二维图像矩阵,作为残差网络的输入,再利用随机梯度下降算法对网络进行迭代训练,获取最优的网络参数,最后使用分类器Softmax对掌纹进行分类识别.模型在香港理工大学的掌纹数据库上进行了实验验证,实验结果证实了利用残差网络对掌纹进行分类的可行性,并取得了不错的分类效果. 相似文献
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