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兵工学报 2024年

作者：罗雨雨丁伟明振军李传浩王国新阎艳王玉茜江南机电设计研究所北京理工大学机械与车辆学院

针对防空战场环境下目标数量多、装备协同难、体系反应拙的问题，提出一种面向OODA作战流程的防空火力网“端对端”智能构建算法。围绕OODA作战流程，构建由“情报网”、“指控网”和“火力网”组成的防空体系框架，并基于此框架着力解... 详细信息

针对防空战场环境下目标数量多、装备协同难、体系反应拙的问题，提出一种面向OODA作战流程的防空火力网“端对端”智能构建算法。围绕OODA作战流程，构建由“情报网”、“指控网”和“火力网”组成的防空体系框架，并基于此框架着力解决影响战场胜负关键的“火力网”智能构建；将拦截武器损毁目标建模为马尔可夫决策过程，并给出相应的状态空间、动作空间与奖励策略等；在此基础上，通过对标准“端对端”近端策略优化（Proximal Policy Optimization， PPO）算法进行改进，提高模型精度和减少训练时间。以某防空反导联合区域作战场景为例，开展所提算法的评估验证。实验结果表明：该方法相比于规则和启发式算法能够快速准确地生成防空火力网设计方案，尤其在同等大规模作战场景中的计算效率和作战成本方面具有更突出的优势，为作战体系全流程的杀伤网构建提供了基础。

关键词：防空火力网改进PPO算法 OODA作战流程战场态势端对端训练

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基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2018年第4期41卷 480-484页

作者：王丙付刘学亮合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

随着人工智能的快速发展,人脸识别已经成为计算机视觉领域非常热门的研究方向;眼镜作为最常见的遮挡物,对人脸识别的性能有着较大的影响。传统方法大多使用主成分分析(principal component analysis,PCA)重建技术对眼镜进行摘除,但是预... 详细信息

随着人工智能的快速发展,人脸识别已经成为计算机视觉领域非常热门的研究方向;眼镜作为最常见的遮挡物,对人脸识别的性能有着较大的影响。传统方法大多使用主成分分析(principal component analysis,PCA)重建技术对眼镜进行摘除,但是预先定位眼镜位置非常困难,而且重建后图像的眼镜区域和非眼镜区域有着明显的不连续性。针对眼镜遮挡这一问题,文章提出了一种基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除方法,实现了端对端的自动眼镜摘除技术,在尽可能保留人脸细节的前提下将眼镜从人脸图片中去除。该方法较好地解决了PCA重建中眼镜区域和非眼镜区域不连续性问题,使得眼镜去除效果更加接近真实效果。

关键词：跳连接反卷积神经网络自动眼镜摘除端对端训练人脸识别

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BN对VGG神经网络的影响研究

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2018年第1期41卷 35-39页

作者：陈强普桑军项志立罗红玲郭沛蔡斌重庆大学软件学院重庆401331

文章针对在训练目前卷积神经网络中较为主流的深度神经网络VGG网络模型时调参艰难、收敛较慢的问题,引入批归一化(batch normalization,BN)进行改进。批归一化能提高网络训练的初始学习率上限,同时加快模型收敛速度。相关实验结果表明,... 详细信息

文章针对在训练目前卷积神经网络中较为主流的深度神经网络VGG网络模型时调参艰难、收敛较慢的问题,引入批归一化(batch normalization,BN)进行改进。批归一化能提高网络训练的初始学习率上限,同时加快模型收敛速度。相关实验结果表明,在端对端训练或者微调神经网络过程中应用批归一化,能较好地达到优化目的,同时指出在VGG网络中所有激活层前进行批归一化能得到最好的效果。另外VGG网络的优化方法会影响到批归一化,使用改进的基于动量的随机梯度下降能使网络训练时的波动更小。

关键词：批归一化(BN) VGG网络端对端训练神经网络微调

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人脸识别中的眼镜遮挡问题研究

人脸识别中的眼镜遮挡问题研究

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作者：王丙付合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能技术和计算机视觉技术的快速发展,人脸识别受到了越来越广泛的关注。然而,人脸识别的准确性和精确度往往受到很多其他因素的干扰,比如:光照条件、人脸姿态、面部表情以及面部遮挡等。眼镜作为最常见的面部遮挡物,对... 详细信息

近年来,随着人工智能技术和计算机视觉技术的快速发展,人脸识别受到了越来越广泛的关注。然而,人脸识别的准确性和精确度往往受到很多其他因素的干扰,比如:光照条件、人脸姿态、面部表情以及面部遮挡等。眼镜作为最常见的面部遮挡物,对于人脸识别的精确性有着极大的影响,而且眼镜的种类十分繁多,使得眼镜去除问题变得更加复杂,如何有效地去除人脸图片中的眼镜遮挡成为了一个凾待解决的问题。传统去除人脸图片中眼镜的方法大多使用PCA重建对眼镜进行摘除。但PCA重建需要预先定位眼镜的位置,这本身就是一个难题,而且重建之后图像的眼镜区域和非眼镜区域有着明显的不连续。针对上述问题,本文提出了基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除方法,有效地对人脸图片中的眼镜进行了去除。本文主要工作和创新点如下:1.本文详细地分析了传统PCA重建算法中使用全图进行重建导致误差扩散到整幅图像中的缺陷以及PCA本身丢失高频信息导致人脸局部细节丢失的缺陷,提出了基于跳连接反卷积神经网络的自动眼镜摘除方法,实现了端到端的训练,使得眼镜摘除效果更加自然,减少了眼镜摘除之后眼镜区域和非眼镜区域的不连续性的问题。2.眼镜摘除中需要将神经网络中浅层获取的空间信息与高层中获取的语义信息进行融合,但是卷积神经网络只采用卷积和池化交替的结构使得网络中浅层的空间信息丢失,反卷积神经网络只通过“反向”池化层来融合浅层中的空间信息和高层中的语义信息,使得特征中某些隐藏信息的转换受到了限制,一般的跳连接结构可以较为有效地对特征进行融合,但是如果图片中存在多种遮挡物时一般的跳连接结构无法对遮挡物进行区分,本文在此基础上提出了一种自下而上/自上而下的过程来对空间信息和语义信息进行有效融合。3.本文通过与传统的PCA重建技术以及基于反卷积神经网络的结果进行对比,验证了本文提出的基于跳连接反卷积神经网络的有效性。同时分析了眼镜摘除对于人脸识别性能的影响。

关键词：跳连接反卷积神经网络自动眼镜摘除端对端训练人脸识别

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