【摘 要】
：
在投影系统中,常常伴随着复杂的物理杂散光效应,从而使投影图像质量受到严重影响。互反射补偿就是为了消除这些杂散光的影响。通过改变输入图像,使投影出的图像和原图一致。这是解决投影图像退化的一个重要但常常被忽视的问题。传统的方法通常通过计算矩阵求逆来解决这个问题。本文首先设计一个深度卷积神经网络,即投影补偿网络(PCN)来学习求逆的过程。PCN由一系列卷积层提取图像特征。此外,在VGG网络上计算特征图的
【机 构】
：
四川大学计算机学院,成都 610065
论文部分内容阅读
在投影系统中,常常伴随着复杂的物理杂散光效应,从而使投影图像质量受到严重影响。互反射补偿就是为了消除这些杂散光的影响。通过改变输入图像,使投影出的图像和原图一致。这是解决投影图像退化的一个重要但常常被忽视的问题。传统的方法通常通过计算矩阵求逆来解决这个问题。本文首先设计一个深度卷积神经网络,即投影补偿网络(PCN)来学习求逆的过程。PCN由一系列卷积层提取图像特征。此外,在VGG网络上计算特征图的损失来提高感知质量。然后建立一个沉浸式多投影相机显示系统,并在这个系统上开展实验。最后通过图像质量评价指
其他文献
标签具有层次结构的多标签文本分类任务是具有挑战的与应用价值的任务.常见的层次多标签分类方法往往忽略了标签结构与文本之间的联系,标签之间的关系也难以建模.本文使用图
应用机器学习算法解决实际问题,是一种科学并且高效的方法.基于用户在电商平台的历史行为数据,对原始数据进行探索性分析,建立用户和商品之间的联系,在不同的时间窗口下生成
目前无人机辅助救援物资只能定点投放,但高楼火灾现场环境复杂,气流紊乱,很容易使投放物资偏离目标地点。针对这一局限性,运用电磁连接技术,在无人机下方设计一种自救物资载重箱体小车自动分离的结构,并对箱体小车投放的运动轨迹进行模拟。确保安全准确投放,提高搜救效率,减少人员伤亡。
近年来,IIoT(工业物联网)的发展十分迅速,其应用场景也极为丰富,如传感器、机器人、自动化设备等[1]。工业物联网在实际应用中会产生大量的数据,数据的隐私性及安全性是十分重要的。目前,区块链技术被广泛地认为是实现数据安全高效存储/处理/共享的一种有前途的解决方案,但区块链在扩展性、去中心化程度、安全性及延迟上四个方面存在着相互制约。利用深度强化学习可以更好地在上述四个方面实现较好的平衡,使得区块
近年来通过网络爆发的重大舆情事件数量激增,谣言自动检测成为净化网络生态环境的重要研究课题的大背景下,本文主要探讨利用LSTM+Attention深度学习技术对常识类谣言进行自动
存算一体加速器因其高能效和低功耗的特点受到广泛关注,但在神经网络模型与存算一体加速平台之间缺乏高效的自动化映射工具.为了改善这一局面,本文提供一个面向忆阻器存算一
云计算服务安全评估方法一直面临着安全指标覆盖范围小、适用场景有限和指标不易量化的问题,使得云计算服务安全评估工作难以高效开展与实施.本文基于国家标准的要求提出一种
目击证人描述和嫌疑人画像是侦破刑事案件的重要依据,然而尽管人脸识别技术近年来发展迅速,但是根据嫌疑人画像自动识别嫌疑人身份仍然极具挑战。大部分现有素描人脸识别方法或者在特征空间中减小嫌疑人画像与照片之间的模态差异,或者先在嫌疑人图像和照片之间进行转换再进行人脸比对,而都忽略了目击证人对嫌疑人的属性描述。本文提出将人脸属性引入素描与照片间的转换过程,在照片域和素描域中同时进行人脸比对,并融合两者结果