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沙尘图像视觉增强技术综述

大数据 2024年

作者：司亚中张旭龙杨帆王健宗程宁肖京河北工业大学平安科技(深圳)有限公司

沙尘图像视觉增强技术旨在提高沙尘暴天气下成像设备捕获数据的视觉感知清晰度以辅助高级视觉算法提高从数据中获取关键特征的能力。随着沙尘天气出现频次的增多，沙尘图像视觉增强技术逐渐成为图像处理领域的研究热点，在遥感勘测、无... 详细信息

沙尘图像视觉增强技术旨在提高沙尘暴天气下成像设备捕获数据的视觉感知清晰度以辅助高级视觉算法提高从数据中获取关键特征的能力。随着沙尘天气出现频次的增多，沙尘图像视觉增强技术逐渐成为图像处理领域的研究热点，在遥感勘测、无人驾驶、智慧交通等人工智能相关行业有着十分广泛的应用前景。为了更好地了解当前沙尘图像处理领域的研究进展，详细阐述了当前基于传统技术的沙尘图像增强算法和基于大气散射模型的沙尘图像复原算法，列举了基于数据驱动的沙尘图像重构算法，对当前公开数据集的构建进行了细致的研究和分析，并简单梳理了图像增强领域常用的评价指标。最后对所述内容做出总结，指出当前研究中存在的困难并对未来沙尘图像增强技术的发展方向进行了展望。

关键词：图像增强沙尘图像计算机视觉深度学习

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数字说话人脸生成技术综述

大数据 2024年第5期10卷 74-95页

作者：张冰源张旭龙王健宗程宁肖京平安科技(深圳)有限公司广东深圳518000 中国科学技术大学先进技术研究院安徽合肥230000

在现代计算机视觉和自然语言处理的交叉领域,数字说话人脸生成技术已经成为一个越来越重要的研究主题。数字说话人脸生成技术专注于依据预定的文本或音频序列生成逼真的人脸图像。近年来,深度学习方法,如卷积神经网络、生成对抗性网络... 详细信息

在现代计算机视觉和自然语言处理的交叉领域,数字说话人脸生成技术已经成为一个越来越重要的研究主题。数字说话人脸生成技术专注于依据预定的文本或音频序列生成逼真的人脸图像。近年来,深度学习方法,如卷积神经网络、生成对抗性网络以及神经渲染场在此领域已经表现出了显著的应用价值。这些方法不仅引起了学术界的广泛关注,而且在工业界得以实际应用,用于解决图像处理和计算机视觉方面的具体问题。尽管已经取得了一定的进展,实际应用这些方法仍然面临诸多挑战。综合分析和评估深度学习方法在数字说话人脸生成方面的具体实现,以识别现存方法的优缺点,探讨尚待解决的普遍问题,并突出仍需进一步研究的开放性问题。此外,从统计学角度列出了目前可用的数据集,并对其进行评估和比较,以便研究人员能更容易地选择满足他们需求的数据集。

关键词：数字说话人脸生成虚拟人语音驱动

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情感语音合成综述

大数据 2024年第5期10卷 56-73页

作者：施昊翔张旭龙王健宗程宁肖京平安科技(深圳)有限公司广东深圳518063 中国科学技术大学安徽合肥230026

作为语音领域一个重要的研究方向,语音合成致力于将文本转化为语音。随着深度学习技术的快速发展,语音合成的目的早已不仅仅是合成一段“能听懂”的音频这么简单,情感的加入往往能使语音变得更加具有表现力。基于此,情感语音合成在语音... 详细信息

作为语音领域一个重要的研究方向,语音合成致力于将文本转化为语音。随着深度学习技术的快速发展,语音合成的目的早已不仅仅是合成一段“能听懂”的音频这么简单,情感的加入往往能使语音变得更加具有表现力。基于此,情感语音合成在语音中加入不同的情感并对情感进行调控,以生成灵活且准确的情感语音。从情感语音合成中的几个关键科学问题出发,分别对近几年来基于情感迁移、情感强度控制和情绪混合的发展进行了总结分析,并介绍了情感语音合成的相关数据集和评价指标,最后对情感语音合成进行了展望。

关键词：情感语音合成情感迁移情感强度深度学习

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面向非平行语料的语音转换技术综述

大数据 2024年第3期10卷 65-81页

作者：李鹏程张旭龙王健宗程宁肖京平安科技(深圳)有限公司广东深圳518063 中国科学技术大学安徽合肥230026

语音转换是语音及人工智能领域的一项研究课题,其目标是在保持源语音内容不变的情况下改变语音的音色,使其听上去像是由另一个目标说话人说出的,同时还需保证语音的质量和自然度。面向非平行语料的语音转换技术是当下的热门研究内容,其... 详细信息

语音转换是语音及人工智能领域的一项研究课题,其目标是在保持源语音内容不变的情况下改变语音的音色,使其听上去像是由另一个目标说话人说出的,同时还需保证语音的质量和自然度。面向非平行语料的语音转换技术是当下的热门研究内容,其使用非平行的多说话人语音数据集进行模型训练,能完成多对多以及任意对任意的语音转换。对近年来面向非平行语料的语音转换进行了全面的总结和分析。首先概述了早期面向平行语料的语音转换及其缺陷,然后对当下面向非平行语料的语音转换的各类实现方法进行介绍和对比分析,最后对语音转换技术进行了总结和展望。

关键词：语音转换人工智能深度学习

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基于生成对抗网络的多特征融合去雾技术

大数据 2024年第4期10卷 77-88页

作者：司亚中张旭龙杨帆王健宗程宁肖京平安科技(深圳)有限公司广东深圳518063 河北工业大学天津300401

为提高图像清晰度,解决传统图像在去雾过程中存在的特征提取困难、去雾不彻底等问题,提出一种基于生成对抗网络的多特征融合端到端去雾网络。该网络由生成器和判别器组成,生成器采用编解码结构,通过多特征提取融合(MFEF)块提取多种感受... 详细信息

为提高图像清晰度,解决传统图像在去雾过程中存在的特征提取困难、去雾不彻底等问题,提出一种基于生成对抗网络的多特征融合端到端去雾网络。该网络由生成器和判别器组成,生成器采用编解码结构,通过多特征提取融合(MFEF)块提取多种感受野下的高维表征信息。判别器使用一系列卷积计算对生成图像和清晰图像进行特征差异分析,引导生成器输出更加真实的去雾图像。实验结果表明,该算法在有效消除雾霾干扰的同时,能够最大限度地保留图像的原始色调。与现有方法相比,该算法在峰值信噪比、结构相似性客观评价指标上分别提升了2.588 dB、2.66%。

关键词：图像处理图像去雾深度学习生成对抗多特征融合

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联邦学习的公平性研究综述

大数据 2024年第1期10卷 62-85页

作者：朱智韬司世景王健宗程宁孔令炜黄章成肖京平安科技(深圳)有限公司广东深圳518063 中国科学技术大学安徽合肥230026

联邦学习使用来自多个参与者提供的数据协同训练全局模型,近年来在促进企业间数据合作方面发挥着越来越重要的作用。另外,联邦学习训练范式常常面临数据不足的困境,因此为联邦学习参与者提供公平性保证以激励更多参与者贡献他们宝贵的... 详细信息

联邦学习使用来自多个参与者提供的数据协同训练全局模型,近年来在促进企业间数据合作方面发挥着越来越重要的作用。另外,联邦学习训练范式常常面临数据不足的困境,因此为联邦学习参与者提供公平性保证以激励更多参与者贡献他们宝贵的资源是非常重要的。针对联邦学习的公平性问题,首先依据公平目标不同,从模型表现均衡、贡献评估公平、消除群体歧视出发进行了联邦学习公平性的3种分类;然后对现有的公平性促进方法进行了深入介绍与比较,旨在帮助研究者开发新的公平性促进方法;最后通过对联邦学习落地过程中的需求进行剖析,提出了未来联邦学习公平性研究的5个方向。

关键词：联邦学习公平性表现均衡贡献衡量

面向云存储的I/O资源效用优化调度算法研究

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计算机研究与发展 2013年第8期50卷 1657-1666页

作者：王健宗谌炎俊谢长生华中科技大学计算机学院武汉430074 武汉光电国家实验室武汉430074 信息存储系统教育部重点实验室(华中科技大学) 武汉430074 网易公司广州510665 佐治亚理工学院佐治亚州亚特兰大30332

随着云计算的普及,越来越多的客户选择使用基于云的服务,以避免冗余的设施购买费用和繁杂的系统设计与维护,从而将精力集中在自己的专业领域.通常,云服务的客户从云服务供应商购买虚拟机,并根据双方商定达成的服务水平目标(service leve... 详细信息

随着云计算的普及,越来越多的客户选择使用基于云的服务,以避免冗余的设施购买费用和繁杂的系统设计与维护,从而将精力集中在自己的专业领域.通常,云服务的客户从云服务供应商购买虚拟机,并根据双方商定达成的服务水平目标(service level objective,SLO)约束购买到的计算资源.分布式存储中大量的文件分布在不同的存储节点上,现有的CPU、内存以及带宽等资源的分配调度算法并不适用磁盘I/O资源.从云服务提供商的角度来说,高效用的I/O资源调度算法有利于提高其系统的利用率,节约资源开销并增加企业收益率.从云存储提供商为获取高效率高收益率的角度考虑,通过对用户的虚拟机在不同存储节点上的访问特性建模,提出了一个新的自适应分布式I/O资源调度算法,简称为PC算法.PC算法能够:1)根据用户与服务商之间制定的SLO,动态地在各个存储节点中为每个虚拟机制定适当的局部SLO,满足虚拟机对个体节点的访问需求;2)为各虚拟机提供高效健壮的资源分配策略,既能尽可能利用I/O资源,又避免由无序的I/O资源竞争导致的虚拟机I/O资源饥饿.PC算法能够根据不同的I/O资源供应状况在两种调度策略间自动切换,当系统I/O资源充足时,算法采用最早截止时间优先算法(earliest deadline first,EDF)方式提高I/O资源使用率;反之则根据每个I/O请求的预计效益来提高总收益率.实验结果表明,在不采用预先设定虚拟机对各个节点访问量的前提下,PC算法能根据访问模式制定合理的资源分配,提高系统的I/O资源利用率和收益.

关键词：云存储 I O资源调度效用优化服务水平目标收益最大化

基于权利脚本的面向动画衍生产品的数字版权管理研究

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基于权利脚本的面向动画衍生产品的数字版权管理研究

作者：王健宗华中师范大学

学位级别：硕士

我们称有价值和版权的数字内容为数字作品，Internet的发展和普及正在极大的改变着人们生产、发布、消费数字作品的方式，但是随之而来的数字作品与知识产权保护相关的控制管理机制还远未成熟。所以，为保证数字作品市场中交易各方的权... 详细信息

我们称有价值和版权的数字内容为数字作品，Internet的发展和普及正在极大的改变着人们生产、发布、消费数字作品的方式，但是随之而来的数字作品与知识产权保护相关的控制管理机制还远未成熟。所以，为保证数字作品市场中交易各方的权利与义务，维系市场中价值链的各方平衡，有必要研究数字作品的版权管理方法即数字版权管理技术。同时当前我国动画产业迅猛发展，也随之带来了动画衍生产品的数字版权管理问题，本文以动画衍生产品的版权问题作为研究的出发点，专门研究如何解决动画衍生产品的数字版权管理问题。数字版权管理技术的核心之一是权利描述语言，本文中权利特指数字作品的版权。权利描述语言的目的是统一的对数字作品的授权信息进行表达，使得在数字作品的整个生命周期里能够一致的对权利进行管理，维系数字作品分发生态系统的平衡。在研究数字权利描述语言的过程中，我们跟踪并深入了解国内外相关领域的当前的研究动态，对当前权利描述语言的发展趋势、面临的挑战有了一定的认识，认为现有的权利描述语言有不足之处，如缺乏规范语义、权利情形无法演化、语法复杂等，在认清这些不足之后，同时结合动画衍生产品的版权问题，本文就此展开进一步的研究，主要工作有： ①首先对现在几种主要权利描述语言从数据模型上做一个分析，从中得出当前权利描述语言所存在的主要问题及相应的解决思路;②通过对逻辑语言相关理论的研究学习，扩展基于逻辑程序设计的权利描述语言许可证脚本，命名为权利脚本(RightScript)权利描述语言，它不仅仅支持权利控制静态的方面，并支持权利演化、权利形式化、动态性、伸缩变换等，并从语法、文法、执行机制等方面对它作详细介绍;③提出权利伸缩度的概念，用RightScript描述了权利的可伸缩特性并设计了一种权利伸缩度计算算法;④将RightScript同当前的几种主要权利描述语言进行比较，论证出RightScript并不缺少当前主流权利描述语言所应具备的属性，同时也证明RightScript具备逻辑性、动态表达性、伸缩性等优点;⑤设计出基于RightScript的面向动画衍生产品的DRM系统，并深入剖析其中的核心部分——许可证服务器。

关键词：数字版权管理动画衍生产品权利描述语言权利脚本权利伸缩度

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深入理解AutoML和AutoDL