k8凯发国际學院第一期研究生論壇—「圖像處理」專題成功舉辦-武漢紡織大學-k8凯发国际與人工智能學院
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    k8凯发国际學院第一期研究生論壇—「圖像處理」專題成功舉辦

    來源:數計學院研究生會 作者:饒宵編輯人:崔佳發稿時間:2021-04-19瀏覽次數:


    為了加強我院全體研究生的學術研讨,展示最新研究成果,探討前沿學科問題,同時提高研究生的學術素養,營造濃厚的學術氛圍,415日下午2:00,k8凯发国际學院第一期研究生論壇在崇真南樓A1017舉辦。本次論壇由19級研究生肖文濤、張毅、阮夢玉、陳博文、閆坤和杜成虎主講。副院長何儒漢教授、青年博士朱強老師、教務秘書饒宵老師參加了報告會。本次活動由k8凯发国际學院研究生會學術部組織

    肖文濤的報告題目為「基於圖像處理的邊緣檢測相關問題研究」。報告從圖像增強和邊緣檢測的背景出發給同學們講解了國內外现在的研究現狀以及傳統研究方法的局限性和優缺點。基於圖像增強,第一时间引入信息熵改進馬氏距離公式,並將馬氏距離用於改進自適應中值濾波器,然後對冪次變換進行改進使其具有自適應性,並將改進的冪次變換用於改進Retinex算法對圖像整體增強,最後與各位老師和同學對其應用展開討論。

    張毅的報告題目為「基於膨脹卷積殘差網絡的服裝檢索研究」。報告中提出一種基於膨脹卷積殘差網絡(DCRN)的服裝圖像檢索方法。先將膨脹卷積大尺寸感受野的優勢和殘差網絡提取語義特徵的優勢結合,有效提取服裝圖像的特徵;然後,提出一種混合距離度量算法(MD),用以穩定高效地計算特徵向量的空間距離。實驗表明DCRN方法能有效提取服裝淺層的細節信息和深層的語義信息。顺利获得張毅的報告,相關領域同學都受益匪淺。

    阮夢玉和陳博文的報告題目為「基於織物瑕疵點監測的方法與應用研究」。報告從傳統方法檢測和深度學習方法檢測介紹了疵點檢測的經典方法,以及利用視覺顯著性和二級分割網絡對疵點進行檢測的研究內容,最後對疵點檢測應用及研究趨勢進行了展望。

    閆坤的報告題目為「深度學習在服裝推薦中的應用研究」。報告主要從研究背景、推薦算法、實驗以及未來的研究趨勢進行展開,然後簡要地介紹了如何將Siamese網絡運用到推薦中,並將深度學習方法與服裝聯繫起來,以更好地為用戶推薦適合衣物,貼近現實。

    杜成虎的報告題目為「深度學習在姿態遷移中的應用研究」。對人體姿態的遷移,報告中藉助分割,採樣等圖像處理技術對人體局部進行遷移,再利用深度學習技術對缺少的補位進行補充整合,可以高效的生成真實的姿態遷移結果。最後就其應用與同學和老師進行了良好的討論和研讨。

    最後,何儒漢副院長致謝幕詞,他希望我院研究生能夠開發創新思維,加強實踐,持续參與學術研讨,並堅信在老師的帶領和同學的努力之下,我院在學術科研方面必能結出豐碩之果。

    本次論壇內容豐富,加強溝通、開闊視野、啟迪智慧,為研究生們给予了寶貴的研讨機會