基于深度学习的影视图片的服装匹配系统
这是一篇关于服装匹配,深度学习,影视服装,多特征融合的论文, 主要内容为随着图像识别与检索技术的发展,以图搜图目前被大多数用户认可,并且在各种互联网应用中得到了越来越高的关注。以淘宝为代表的互联网电商平台首先推出了以图搜图功能并取得了初步的成效。当检索数据库存储海量信息时,传统的文本检索在图像的精确匹配上效果并不理想。因此,如何通过以图搜图实现图像的精准匹配成为现阶段研究的热点。服装搜索作为互联网电商平台的主要业务,具有重大的研究价值。传统的文本搜索的本质在于图像标签化,而标签无法描述图像的细节信息。不同于文本检索,以图搜图根据图像本身特征进行检索,更易于实现精准匹配。但以图搜图也涉及到目标检测、特征提取等更高的技术挑战。本文的研究将紧密结合实际服装检索的应用场景,重点讨论影视剧中服装照片的精准匹配问题。本文基于多个深度网络模型,设计并实现了以图搜图系统架构。同时,本文研究并改进了服装自动识别和特征提取算法,使其适用于影视剧场景下服装的精准匹配。针对服装自动检测算法,本文提出了利用人脸圈定服装区域的方案来降低识别区域的背景噪音。针对传统算法中人脸遮挡无法检测的问题,本文使用WIDERFACE数据集重新训练了 FasterRcnn、SSD等网络,提高了人脸检测准确率。在服装特征提取方面,本文分析了传统服装特征提取的效果,提出了使用Alexnet、VGG16、ResNet50等深度网络提取特征的算法,提高服装特征准确性。与此同时,本文对ResNet50的网络结构进行了改进,提出了多层特征融合Multi-layer Feature的概念,增强了网络对于小尺度图像的特征敏感度,提升了网络性能。最后,本文根据网上及电商开放数据,搭建了含11800服装图片的数据集,利用该数据集对深度网络进行微调从而消除服装特征中背景噪音的影响。通过对系统准确率的分析,验证了算法的性能,满足了跨域场景下服装图片的精准匹配的要求。
基于深度学习的影视图片的服装匹配系统
这是一篇关于服装匹配,深度学习,影视服装,多特征融合的论文, 主要内容为随着图像识别与检索技术的发展,以图搜图目前被大多数用户认可,并且在各种互联网应用中得到了越来越高的关注。以淘宝为代表的互联网电商平台首先推出了以图搜图功能并取得了初步的成效。当检索数据库存储海量信息时,传统的文本检索在图像的精确匹配上效果并不理想。因此,如何通过以图搜图实现图像的精准匹配成为现阶段研究的热点。服装搜索作为互联网电商平台的主要业务,具有重大的研究价值。传统的文本搜索的本质在于图像标签化,而标签无法描述图像的细节信息。不同于文本检索,以图搜图根据图像本身特征进行检索,更易于实现精准匹配。但以图搜图也涉及到目标检测、特征提取等更高的技术挑战。本文的研究将紧密结合实际服装检索的应用场景,重点讨论影视剧中服装照片的精准匹配问题。本文基于多个深度网络模型,设计并实现了以图搜图系统架构。同时,本文研究并改进了服装自动识别和特征提取算法,使其适用于影视剧场景下服装的精准匹配。针对服装自动检测算法,本文提出了利用人脸圈定服装区域的方案来降低识别区域的背景噪音。针对传统算法中人脸遮挡无法检测的问题,本文使用WIDERFACE数据集重新训练了 FasterRcnn、SSD等网络,提高了人脸检测准确率。在服装特征提取方面,本文分析了传统服装特征提取的效果,提出了使用Alexnet、VGG16、ResNet50等深度网络提取特征的算法,提高服装特征准确性。与此同时,本文对ResNet50的网络结构进行了改进,提出了多层特征融合Multi-layer Feature的概念,增强了网络对于小尺度图像的特征敏感度,提升了网络性能。最后,本文根据网上及电商开放数据,搭建了含11800服装图片的数据集,利用该数据集对深度网络进行微调从而消除服装特征中背景噪音的影响。通过对系统准确率的分析,验证了算法的性能,满足了跨域场景下服装图片的精准匹配的要求。
基于深度学习的影视图片的服装匹配系统
这是一篇关于服装匹配,深度学习,影视服装,多特征融合的论文, 主要内容为随着图像识别与检索技术的发展,以图搜图目前被大多数用户认可,并且在各种互联网应用中得到了越来越高的关注。以淘宝为代表的互联网电商平台首先推出了以图搜图功能并取得了初步的成效。当检索数据库存储海量信息时,传统的文本检索在图像的精确匹配上效果并不理想。因此,如何通过以图搜图实现图像的精准匹配成为现阶段研究的热点。服装搜索作为互联网电商平台的主要业务,具有重大的研究价值。传统的文本搜索的本质在于图像标签化,而标签无法描述图像的细节信息。不同于文本检索,以图搜图根据图像本身特征进行检索,更易于实现精准匹配。但以图搜图也涉及到目标检测、特征提取等更高的技术挑战。本文的研究将紧密结合实际服装检索的应用场景,重点讨论影视剧中服装照片的精准匹配问题。本文基于多个深度网络模型,设计并实现了以图搜图系统架构。同时,本文研究并改进了服装自动识别和特征提取算法,使其适用于影视剧场景下服装的精准匹配。针对服装自动检测算法,本文提出了利用人脸圈定服装区域的方案来降低识别区域的背景噪音。针对传统算法中人脸遮挡无法检测的问题,本文使用WIDERFACE数据集重新训练了 FasterRcnn、SSD等网络,提高了人脸检测准确率。在服装特征提取方面,本文分析了传统服装特征提取的效果,提出了使用Alexnet、VGG16、ResNet50等深度网络提取特征的算法,提高服装特征准确性。与此同时,本文对ResNet50的网络结构进行了改进,提出了多层特征融合Multi-layer Feature的概念,增强了网络对于小尺度图像的特征敏感度,提升了网络性能。最后,本文根据网上及电商开放数据,搭建了含11800服装图片的数据集,利用该数据集对深度网络进行微调从而消除服装特征中背景噪音的影响。通过对系统准确率的分析,验证了算法的性能,满足了跨域场景下服装图片的精准匹配的要求。
深度学习在食品安全实体和关系抽取中的应用
这是一篇关于食品安全数据集,中文句法树,多特征融合,强化学习,联合抽取模型的论文, 主要内容为随着餐饮行业的飞速发展,食品安全问题逐渐得到社会各界的广泛关注。如今,如何保证食品安全已经成为了一个重要的问题,关系着全球数十亿人口的日常生活。虽然,国内已经有不少研究者对该领域开展了研究,但相对于该领域一些发展较早的国家,我国这一领域的研究还属于起步阶段。目前,国内还没有一个统一的、公开的食品安全数据集可供相关的研究人员使用。相关研究中的数据也大都来源于互联网,数据分散、无法共享。近些年来,知识图谱的应用和发展引起了一股研究热潮,其在多个领域的广泛应用表明了知识图谱的优异性能。针对这种情况,面向食品安全领域构建知识图谱,对于我国的食品安全研究工作可以起到推动作用,大大减轻了研究人员从互联网收集、加工数据的难度,而实体和关系抽取则是知识图谱构建中的基础性工作。本文以构建食品安全知识图谱中的核心技术——实体和关系抽取为基点,研究和探索了深度学习技术在食品安全领域实体和关系抽取中的应用。针对这一研究,本文做出的主要工作和贡献如下:(1)由于缺少公开的食品安全领域数据集,本文从互联网上搜集并整理了两类食品安全数据:食品抽检信息数据以及食品安全文献摘要数据。这些数据经过清洗后,本文按照一定的标注规则将其制作成了标准的实体和关系抽取数据集,用于模型的训练和性能验证。(2)本文提出了一个新的实体和关系联合抽取模型,并设计了一种将中文句法树抽象为文字邻接图的方法。基于这个文字邻接图,本文借助图卷积神经网络从其中提取句法结构特征信息。然后将其与BERT编码的上下文信息一同输入到门控网络中进行融合,进一步丰富特征嵌入。在进行关系抽取之前,本文利用一个强化学习训练的关系选择器,增加关系嵌入信息,提升模型在关系抽取任务上的准确率。在食品安全数据集上进行了实验,结果显示,本文所提模型的综合性能超过了目前几种流行的联合抽取方法。(3)本文搜集了5个公开的其它领域的中文数据集来测试模型的通用性。在这些数据集上,本文所提的模型相比一些现有的联合抽取模型拥有更好的效果,体现了模型的优势。本文构建了两个食品安全领域的数据集。其中,数据集中的原始文本来源于国家食品质量监督检验中心公布的抽检信息以及有关食品安全的科学文献摘要,保证了数据集的质量和安全性。在此基础上,本文还提出了一种联合抽取模型。该模型基于特征多样性学习和多特征融合策略,在食品安全数据集上的效果超过了许多常用的深度学习方法。本研究不仅丰富了国内食品安全领域的数据,同时也为国内食品安全领域知识图谱的构建提供了一种新方法。
基于多特征融合的安检图像违禁品识别系统设计与实现
这是一篇关于X光安检图像,违禁品识别,区域增强,多特征融合,PyQt系统开发的论文, 主要内容为X光安检机广泛应用于机场、火车站、地铁站等交通运输领域及各种大型公共活动场所,是维护公共安全和运输安全的重要设施,旅客行李通过X光机扫描并实时产生安检图像,安检员通过检查安检图像判断行李中是否存在违禁品,从而保障公共安全。然而人工检查机制存在着安全隐患,随着客流量的日益增长,长时间高强度的工作会使安检人员产生疲劳,增加了漏检和错检的风险。因此,对X光安检图像中的违禁品进行智能识别辅助安检员工作具有重要研究意义。目前,基于X光图像的安检因不同厂商生产的安检机成像方式不同,同一类违禁品在不同设备上所成X光图像在颜色分布上有很大差异,导致安检图像智能识别算法在训练与测试数据分布不同时,识别性能会明显降低;同时X光行李图像中物品的混乱复杂增加了违禁品识别的难度。本文针对X光安检图像的上述问题进行算法研究,给出了一种基于区域增强的多特征融合违禁品识别方法(Region Enhanced Multi-Feature Fusion Model,REMF)。首先,应用注意力机制设计了一种像素级的区域增强特征,消除图像颜色分布差异的影响,保留图像整体结构并增强了违禁品区域的信息;然后采用多特征融合策略,将彩色特征、边缘特征和区域增强特征进行集中式融合,丰富特征信息,使模型适用于图像中物品混乱复杂的情况;最后,提出一种三元损失函数对特征融合进行优化。此外,为了便于将算法研究应用于实际的安检工作,本文将REMF识别方法与概率两阶段检测方法相结合,在违禁品识别的基础上实现了违禁品定位的功能。在SIXray数据集上进行实验,实验结果表明:REMF方法提升了模型识别违禁品的性能,并有效缓解了图像颜色分布不同引起的识别性能下降问题;基于REMF的违禁品检测方法相对于其他检测方法可以达到更高的检测精度。本文结合安检工作的现状和需求,基于Py Qt平台设计了X光安检图像违禁品识别系统,实现了违禁品实时识别和单图识别功能。该系统可根据账户权限提供对应功能,为安检人员提供违禁品识别的功能,为管理人员扩展出用户登录、信息存储、信息查询等功能,使得系统更加完整,便于安检人员及安全管理人员的使用。
基于深度学习的影视图片的服装匹配系统
这是一篇关于服装匹配,深度学习,影视服装,多特征融合的论文, 主要内容为随着图像识别与检索技术的发展,以图搜图目前被大多数用户认可,并且在各种互联网应用中得到了越来越高的关注。以淘宝为代表的互联网电商平台首先推出了以图搜图功能并取得了初步的成效。当检索数据库存储海量信息时,传统的文本检索在图像的精确匹配上效果并不理想。因此,如何通过以图搜图实现图像的精准匹配成为现阶段研究的热点。服装搜索作为互联网电商平台的主要业务,具有重大的研究价值。传统的文本搜索的本质在于图像标签化,而标签无法描述图像的细节信息。不同于文本检索,以图搜图根据图像本身特征进行检索,更易于实现精准匹配。但以图搜图也涉及到目标检测、特征提取等更高的技术挑战。本文的研究将紧密结合实际服装检索的应用场景,重点讨论影视剧中服装照片的精准匹配问题。本文基于多个深度网络模型,设计并实现了以图搜图系统架构。同时,本文研究并改进了服装自动识别和特征提取算法,使其适用于影视剧场景下服装的精准匹配。针对服装自动检测算法,本文提出了利用人脸圈定服装区域的方案来降低识别区域的背景噪音。针对传统算法中人脸遮挡无法检测的问题,本文使用WIDERFACE数据集重新训练了 FasterRcnn、SSD等网络,提高了人脸检测准确率。在服装特征提取方面,本文分析了传统服装特征提取的效果,提出了使用Alexnet、VGG16、ResNet50等深度网络提取特征的算法,提高服装特征准确性。与此同时,本文对ResNet50的网络结构进行了改进,提出了多层特征融合Multi-layer Feature的概念,增强了网络对于小尺度图像的特征敏感度,提升了网络性能。最后,本文根据网上及电商开放数据,搭建了含11800服装图片的数据集,利用该数据集对深度网络进行微调从而消除服装特征中背景噪音的影响。通过对系统准确率的分析,验证了算法的性能,满足了跨域场景下服装图片的精准匹配的要求。
基于阅读兴趣的社交网络推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,文本分类,兴趣挖掘,多特征融合,用户阅读行为的论文, 主要内容为近年来,互联网的社交平台已经发展得非常壮大,提供的服务以及性能越来越高效。然而,面向文章阅读领域的社交平台还没有真正发展起来。传统的阅读类应用软件,需要借助第三方社交平台才能进行分享与交流。文章阅读与社交功能融为一体的阅读类社交系统,增加了对文章进行批注的功能。社交系统的发展离不开信息推荐技术,如何在海量的文章数据做好文章分类,在用户数据中做好用户阅读兴趣挖掘,是推荐系统中需要解决的问题。本文以文章分类和用户阅读兴趣挖掘作为推荐系统的核心问题,首先对比分析目前常用的文本分类技术,结合网络文章的特点,最终采用多特征融合的方式进行特征词提取,并采用支持向量机进行分类。然后,对于用户阅读兴趣挖掘,本文通过分析用户的阅读行为,包括收藏、批注、评论、浏览等行为,确定用户的兴趣倾向,采用统计学的方法建立用户的阅读兴趣模型,并以遗忘算法对用户的兴趣模型进行更新。最后,本文以夹角余弦相似度算法确定模型之间的相似情况,采用基于内容的推荐算法给用户进行信息推荐。测试结果表明,多特征融合的特征词提取方法在文本分类的处理上比信息增益和卡方统计方法有更好的效果。通过统计学方法分析用户的阅读行为可以有效表达用户的阅读兴趣。基于内容的推荐算法在本系统的文章推荐中的精确度达到至少80%,符合项目需求。论文首先通过介绍项目背景引出本文问题,然后对该问题进行解决技术途径的优选,确定解决方案。之后对系统的需求进行分析和定义,再详细介绍了推荐方案的设计,并对系统的架构和核心功能的实现过程进行了详细分析,最后对推荐方案进行验证,证明了推荐方案的可行性。
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