公开(公告)号：CN111882495B

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202010637669.7

申请日：2020-07-05

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 郭继峰 ,  李星 ,  马志强 ,  庞志奇 ,  朱泳

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于模糊逻辑与生成对抗网络的图像高光修复方法。在该方法中，使用模糊逻辑来对图像高光区域进行判断，并设计带有双判别器的生成对抗网络来对图像高光区域进行修复。此外，本发明在生成器网络中加入了亮度参数来控制生成图像的高光区域亮度范围，亮度参数通过模糊逻辑获得。本发明主要分为三部分，第一部分通过模糊逻辑划分高光区域；第二部分根据亮度参数生成修复图像并通过双判别器对图像进行真假判别，以便确保图像的真实性；第三部分使用图像融合技术处理图像生成部分与原图片，进一步提高高光区域修复效果。本发明较传统图像处理各方面都得到了极大的提高，尤其在图像质量方面提高显著。

公开(公告)号：CN112766237A

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN202110269085.3

申请日：2021-03-12

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 郭继峰 ,  孙文博 ,  白淼源 ,  费禹潇 ,  庞志奇

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于簇特征点聚类的无监督行人重识别方法，包括如下步骤：利用行人检测数据集训练行人检测模型，将行人检测模型用于摄像头捕捉的目标域原始图像行人检测，检测出原始图像中的不同行人区域作为目标域数据集，利用在源域上预训练的行人重识别模型在目标域中数据集行人图像进行特征提取，对提取后的特征信息进行逐层聚类，每次合并“簇特征点”距离最近的两个簇，聚类结束后为同一簇内图像赋予相同伪标签；选取困难正负样本点对行人重识别模型进行调整；重复如此直至损失函数收敛后进行行人查询。本方法适用于无标签数据集中的行人重识别任务，减少人工标注图像的巨大开销，能够广泛应用于不同的无标签数据集中，缓解了跨域产生的模型性能大幅度下降问题。

公开(公告)号：CN112000769A

公开(公告)日：2020-11-27

申请号：CN202010827448.6

申请日：2020-08-17

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 吴金岷 ,  郭继峰 ,  谢培浇 ,  庞志奇 ,  张龙镇

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/951 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q30/02

Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的服装系统广告文案生成方法，其中文案生成方法包括：通过对爬取的广告文案进行分词，提取关键词，转换为词向量等预处理，再予以基于对抗网络的服装系统广告文案生成方法对其生成广告文案。所述基于对抗网络的服装系统广告文案生成方法是使用改进的生成器对关键词生成序列，使用生成样本和真实样本来训练判别器，之后交替训练两个网络，直至收敛。系统对生成的广告文案进行保存和分析，以备后续优化模型使用，从而提高样本的多样性，提高生成文本的质量。本发明适用于广告文案的自动生成，能够有效减少劳动成本，具有很好的经济效益。

公开(公告)号：CN111882495A

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN202010637669.7

申请日：2020-07-05

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 郭继峰 ,  李星 ,  马志强 ,  庞志奇 ,  朱泳

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于模糊逻辑与生成对抗网络的图像高光修复方法。在该方法中，使用模糊逻辑来对图像高光区域进行判断，并设计带有双判别器的生成对抗网络来对图像高光区域进行修复。此外，本发明在生成器网络中加入了亮度参数来控制生成图像的高光区域亮度范围，亮度参数通过模糊逻辑获得。本发明主要分为三部分，第一部分通过模糊逻辑划分高光区域；第二部分根据亮度参数生成修复图像并通过双判别器对图像进行真假判别，以便确保图像的真实性；第三部分使用图像融合技术处理图像生成部分与原图片，进一步提高高光区域修复效果。本发明较传统图像处理各方面都得到了极大的提高，尤其在图像质量方面提高显著。

公开(公告)号：CN111325749A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN202010097117.1

申请日：2020-02-17

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 郭继峰 ,  庞志奇 ,  刘丹 ,  李星

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的带出血病症的眼底血管图像生成方法，其中眼底图像生成方法包括：首先用图像分割技术从现有真实眼底图片中分割出血管树和出血块，然后利用WGAN生成眼底血管树，利用CGAN生成出血块；再把生成的眼底血管树和出血块输入到本发明改进的CycleGAN中生成完整的带出血病症的眼底血管图像。本发明把图像生成过程分为两部分：第一部分用WGAN和CGAN生成血管树和出血块，旨在生成高质量的血管图像和出血块图像，使局部信息更加真实；第二部分把生成的眼底血管树和出血块输入到本发明改进的CycleGAN中，在生成完整带出血病症的眼底血管图像的同时，进一步提升生成样本多样性，且最终生成质量得到显著提升。