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摘要:
基于组件的卡通人脸生成分为构件的组合及特征调整两阶段完成,可分别视为组合优化和连续优化问题解决.然而,人脸特征参数优化过程中很难用函数显性表示其优化目标,是典型的隐性目标优化问题.针对此问题,提出基于反向学习策略的交互式差分演化算法(interactive differential evolution algorithm based on opposition-based learning strategy,IDE-OBL),将传统交互式演化算法中人为提供适应值的交互方式转化为成对比较的方式,采用反向学习策略加快算法收敛,在一定程度上减少了用户评价次数.实验结果表明,在基于组件的卡通人脸生成问题中,IDE-OBL比未使用反向学习策略的IGA和IDE要好,减少了演化迭代次数,有利于用户疲劳程度的缓解.
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文献信息
篇名 交互式差分演化卡通人脸生成
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 交互式演化算法 差分演化 卡通人脸 反向学习
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 2023-2032
页数 10页 分类号 TP391
字数 5515字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1703020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 魏波 华东交通大学软件学院 15 55 4.0 7.0
2 喻飞 闽南师范大学物理与信息工程学院 18 23 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
交互式演化算法
差分演化
卡通人脸
反向学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
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