基于最强引力的空间非对齐图像数据风格迁移

• 作者: 刘洪麟 帅仁俊 张秋艳 陶静
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 图像风格迁移 空间非对齐图像数据 高维度特征点 引力
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术
• 页码范围: 651-654
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3583字
• 语种: 中文

摘要

针对图像风格迁移(Style Transfer)任务中的空间非对齐图像数据处理效果不理想的问题,提出一种基于语义学的最强引力方法.该方法是将图片与目标图片看作是一些高维度特征点(High-dimensional Feature Points)的集合,通过定义引力(Gravitation)来衡量两张图片中高维度特征点的相似程度.如果两张图片相似,则对应高维度特征点也互相吸引.生成图像的每个特征点在目标图像中找到与自身引力最强的特征点,然后最小化最强引力损失函数.实验结果表明,该方法对两张图片中语义相似的区域有很强的敏感度,生成图片的质量明显优于若干经典的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	帅仁俊	南京工业大学计算机科学与技术学院	38	154	7.0	10.0
2	陶静	南京工业大学计算机科学与技术学院	5	6	2.0	2.0
3	刘洪麟	南京工业大学计算机科学与技术学院	4	4	1.0	1.0
4	张秋艳	南京工业大学经济与管理学院	1	0	0.0	0.0