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浙江理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期51卷 358-368页

作者：石璐璐江华解晓康王也浙江理工大学生态染整技术教育部工程研究中心杭州1310018

为提升分散染料染色氨纶的色牢度,在偶氮染料结构中引入α-苯基重氮酯结构,合成3支新型卡宾型染料,用该类染料对氨纶进行染色,并测试了上染率、色深、固色率和色牢度等性能参数。结果表明:3支卡宾型染料通过高温处理即可牢固结合在纤维... 详细信息

为提升分散染料染色氨纶的色牢度,在偶氮染料结构中引入α-苯基重氮酯结构,合成3支新型卡宾型染料,用该类染料对氨纶进行染色,并测试了上染率、色深、固色率和色牢度等性能参数。结果表明:3支卡宾型染料通过高温处理即可牢固结合在纤维上,在无外界环境干扰情况下,染色氨纶最高固色率可达80.7%~96.3%;优化的水相染色法工艺条件为在95℃染色45 min,再在130℃固色30 min,在该条件下,所得染色氨纶的固色率能达到50.6%~80.7%,耐皂洗、耐摩擦和耐升华色牢度可达4级及以上,颜色迁移率为6.2%~8.9%。采用卡宾型染料对氨纶进行的反应性染色研究结果为完善氨纶的高色牢度染色技术提供了有益参考。

关键词：重氮化合物偶氮染料卡宾氨纶染色性能

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基于迁移学习的模糊图像识别技术研究

基于迁移学习的模糊图像识别技术研究

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作者：解晓康华中科技大学

学位级别：硕士

近几年,人脸识别和视频监督等应用受到了人们的巨大关注,但是由于受到图像获取装置与物体之间相对运动、镜头散焦或者大气湍流等因素的影响,通常会获得大量模糊的图像。常见的人工构造的视觉描述子,如LBP、HOG等,属于模糊敏感的描述子... 详细信息

近几年,人脸识别和视频监督等应用受到了人们的巨大关注,但是由于受到图像获取装置与物体之间相对运动、镜头散焦或者大气湍流等因素的影响,通常会获得大量模糊的图像。常见的人工构造的视觉描述子,如LBP、HOG等,属于模糊敏感的描述子。尽管现阶段已经提出一些模糊不敏感的描述子,例如LPQ、不变矩等,但这些描述子大都基于中心对称假设来构造的。由于现实中的模糊大都不满足中心对称假设,这些描述子的识别性能迅速下降。首先,论文提出一种基于迁移学习机制的模糊图像识别算法,该方法将具有标签信息的清晰图像集作为源域,将待识别的模糊图像集作为目标域。因为常见的视觉描述子都不具有完全的模糊不变性,两个域在特征空间中具有很大的分布差异。论文通过子空间对齐的方法使得两个域更加接近,构造更鲁棒的分类器。其次,论文提出一种基于测度学习的迁移学习算法,该方法充分利用清晰图像的标签信息,构建表达能力更强的源子空间,同时提出一种新的子空间对齐算法。然后,论文提出一种基于低秩分解的迁移学习技术,使用多级低秩分解后的平均稀疏成份作为两个域的新的特征表达,在新的特征空间进行子空间建立和对齐,提升多模糊情况下的模糊图像识别能力。最后,论文研究深度学习卷积神经网络结构提取的特征在模糊情况下的域不变性,利用VGG-16网络进行特征提取,并使用线性SVM进行分类。论文在人脸、纹理、场景三类数据库上进行实验,验证模糊域图像分别存在单模糊类型和多模糊类型时各类方法的有效性。实验结果表明,三类迁移学习技术在各种情况下都取得了较好的识别结果。同时卷积神经网络特征相较于普通的视觉描述子具有较高的模糊域不变性。

关键词：模糊图像识别迁移学习子空间对齐测度学习低秩分解深度学习网络

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