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摘要:
针对低帧率视频播放不流畅以及使用传统方法提高视频帧率造成的边缘模糊问题,本文提出一种基于空间连续生成对抗网络(SC-GAN)的视频帧间图像生成方法.首先本文使用自编码器作为判别器,引入Wasserstein距离表示真实样本与生成样本损失分布的差异,替代传统生成对抗网络直接匹配数据分布的方式,其次利用生成器与判别器之间的平衡参数稳定训练过程,有效避免了模型崩溃的问题,最后利用连续视频帧图像在空间上的连续性,通过Adam在相邻两帧之间找到一个最优值,将其映射到图像空间,得到生成的帧间图像.为了说明生成的帧间图像的真实性,本文采用PSNR和SSIM对帧间图像进行了评估,评估结果证明生成的帧间图像具有较高的真实度,同时验证了本文提出的基于SC-GAN的视频帧间图像生成方法的可行性和有效性.
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文献信息
篇名 基于空间连续生成对抗网络的视频帧间图像生成
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 生成式对抗网络(GAN) 对抗式训练 空间连续性 Adam 帧间图像生成
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 先进制造与自动化
研究方向 页码范围 843-851
页数 9页 分类号
字数 6367字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2018.09-10.009
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 张涛 燕山大学信息科学与工程学院 91 723 15.0 22.0
2 蒋培培 燕山大学信息科学与工程学院 2 2 1.0 1.0
3 张猛 燕山大学信息科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
生成式对抗网络(GAN)
对抗式训练
空间连续性
Adam
帧间图像生成
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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导