基于深度特征插值的图像变换方法研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基础理论和相关技术 | 第14-30页 |
| 2.1 图像变换算法主要流程 | 第14-20页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第14页 |
| 2.1.2 图像深度特征表示 | 第14-16页 |
| 2.1.3 像素空间的重构 | 第16-20页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第20-25页 |
| 2.2.1 神经网络结构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 NNS的反向传播 | 第21-23页 |
| 2.2.3 CNN理论 | 第23-25页 |
| 2.3 相关的网络结构 | 第25-27页 |
| 2.4 DFI算法模型 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 人脸图像多属性变换算法设计 | 第30-49页 |
| 3.1 基于深度特征插值的人脸属性变换算法 | 第30-32页 |
| 3.2 基于DENSEBLOCK的结构模型 | 第32-34页 |
| 3.3 人脸图像属性编辑网络模型 | 第34-38页 |
| 3.4 目标函数的设计 | 第38-44页 |
| 3.5 移除图像修改痕迹 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 人脸图像多属性变换算法实现与实验 | 第49-77页 |
| 4.1 算法流程 | 第49-60页 |
| 4.1.1 总体流程 | 第50-54页 |
| 4.1.2 深度特征插值流程 | 第54-55页 |
| 4.1.3 像素图像反映射流程 | 第55-59页 |
| 4.1.4 去除修改痕迹方法实现 | 第59-60页 |
| 4.2 算法实现 | 第60-63页 |
| 4.3 实验结果和对比 | 第63-74页 |
| 4.3.1 实验数据库 | 第63-66页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第66-72页 |
| 4.3.3 实验对比与分析 | 第72-74页 |
| 4.4 算法模型用于图像补全 | 第74-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84页 |
