针对当前的艺术创作和动画创作过程，在从草图到样式化图像的转换过程中有很多重复的手动操作。 本文提出了一种基于深度学习框架的解决方案，以实现图像生成和样式转换。 该方法首先使用条件生成来抵抗网络，优化训练映射关系的损失函数，并从输入草图生成实际图像。 然后，通过定义和优化样式转移模型的感知损失函数，从图像中提取样式特征，从而形成图像与风格化艺术图像之间的实际转换。 实验表明，该方法可以大大减少着色和不同艺术效果的转换工作，达到将简笔画转换为实际物体图像的目的。
2021-12-17 22:06:51
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关于行为检测的算法有很多,但针对教室场景下的学生行为检测算法却略显缺乏。为了使学生行为检测算法具有较好的准确率和实时性,在MTCNN的基础上改进了网络结构,并提出了一种新的激活函数和损失函数以检测学生图像和关键点。同时,提出了通过图像分类网络和关键点分类网络对学生行为进行联合分类的策略。实验结果表明,所提出的改进措施均有效提升了学生行为检测的准确率,最终模型的检测准确率为78.6%。在嵌入式开发板Jetson TX2上,所提算法的实时检测准确率和速度优于YOLOv3和SSD等算法。
2021-12-15 17:36:28
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本文研究了智能视频监控中的目标提取、视频稳像和目标的自动跟踪技术，
研究了DM642 DSP的代码优化方法，将算法在DSP上的实现，构建了一个以DSP
为核心硬件平台，鲁棒实时的智能视频入侵检测监控系统。
2021-12-14 16:13:56
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针对传统分层路由算法存在的分簇不均匀、簇头选举不合理以及数据传输形式单一等问题，提出基于K-means++的无线传感网改进分簇算法LEACH-KPP。首先在成簇阶段采用K-means++算法实现均匀分簇，随后在簇头选举阶段使用改进簇头选举函数选取簇头，最后在融合数据传输阶段根据簇头与基站、簇头与簇头之间距离动态选择单跳与多跳的混合传输方式传输数据。OMNet++仿真结果与时间复杂度推导表明，LEACH-KPP延长了网络的生存周期，在节点剩余能量与后期存活数目上都优于传统分层路由算法。
2021-12-14 13:24:13
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概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性，阐述了经典的非线性均衡算法原理，指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状，详细介绍了 4 种基于人工智能的非线性均衡算法，包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类和深度神经网络，并从性能、复杂度、实时性、应用灵活性等方面进行了对比，最后展望分析了基于人工智能的非线性均衡未来的发展趋势。
2021-12-14 10:17:43
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针对ORB算法特征匹配精度低的缺陷,结合金字塔光流特性,提出一种优化ORB特征匹配的方法。首先,采用区域分块法对待匹配图像进行处理,挑选出最佳匹配子块,缩小无效匹配区域;接着,对子块提取ORB关键字并计算匹配描述子得到粗匹配点对,采用金字塔光流法追踪ORB特征点,求解特征点的运动位移矢量,以此剔除粗匹配部分错误的匹配对;最后,采用随机采样一致算法进一步剔除冗余匹配点,获取更为精准的匹配对。实验结果表明,本文优化的ORB算法可以很好地满足实时性和精度的要求,特征匹配的平均耗时为原ORB算法的87%左右,且平均匹配率达98%以上。
2021-12-12 19:44:31
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MIMO系统可以增加通信容量和频谱利用率，传统的检测V-Blast架构系统的算法无法很好的兼顾检测的性能和复杂度。本文提出了一种检测V-Blast系统的Sort-free QRD-M算法，阐述了其基本原理和搜索方式，对其和其它检测算法的检测复杂度和检测性能进行了仿真分析和对比。
2021-12-12 18:04:13
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本论文介绍了双门限语音端点检测理论， 研究了语音特征参数地提取过程，
特征参数包括：线性预测系数（LPC）、线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel频率倒
频系数（MFCC）。并研究了3种不同的语音识别算法：DTW算法、VQ算法和HMM算
法。 并且在MATLAB环境中提取了孤立字语音 （十个数字0～9的汉语发音） 的LPCC、
MFCC特征参数，用它们配合上述3种语音识别算法实现了对这些孤立字语音的识
别。
2021-12-12 11:05:44
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提出了一种基于分布多库环境下的决策树生成算法DDTA（Distributed Decision Tree Algorithm）。该算法使用基于信息熵增益的思想分割各个分布的、同构训练样本集，各分布站点利用服务器传来的分割属性分割自己的样本集，服务器则通过对所有分布站点传来的信息计算各个属性的信息熵增益得到分割属性。实验表明DDTA算法能对分布同构样本集进行有效决策树挖掘，分布多库环境下生成的决策树是正确的。与算法INDUS相比，该算法的通信代价小。
2021-12-10 16:11:23
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