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基于奖励高速路网络的多智能体强化学习中的全局信用分配算法被引量：1: 2021年; 针对多智能体系统中联合动作空间随智能体数量的增加而产生的指数爆炸的问题,采用“中心训练-分散执行”的框架来避免联合动作空间的维数灾难并降低算法的优化代价。针对在众多的多智能体强化学习场景下,环境仅给出所有智能体的联合行为所对应的全局奖励这一问题,提出一种新的全局信用分配机制——奖励高速路网络(RHWNet)。通过在原有算法的奖励分配机制上引入奖励高速路连接,将每个智能体的值函数与全局奖励直接建立联系,进而使得每个智能体在进行策略选择时能够综合考虑全局的奖励信号与其自身实际分得的奖励值。首先,在训练过程中,通过中心化的值函数结构对每个智能体进行协调;同时,这一中心化的结构也能起到全局奖励分配的作用;然后,在中心值函数结构中引入奖励高速路链接来辅助进行全局奖励分配,从而构建出奖励高速路网络;之后,在执行阶段,每个智能体的策略仅仅依赖于其自身的值函数。在星际争霸多智能体挑战的微操作场景中的实验结果表明,相比当前较先进的反直觉的策略梯度(Coma)算法和单调Q值函数分解(QMIX)算法,该网络所提出的奖励高速路在4个复杂的地图上的测试胜率提升超过20%。更重要的是,在智能体数量较多且种类不同的3s5z和3s6z场景中,该网络在所需样本数量为QMIX和Coma等算法的30%的情况下便能取得更好的结果。; 姚兴虎谭晓阳; 关键词：多智能体强化学习多智能体系统

低质量无约束人脸图像下的超分辨率摆正: 2017年; 针对人脸识别算法准确率受面部姿态、遮挡、图像分辨率等因素影响的问题,提出一种超分辨率摆正的方法,作用于低质量无约束输入图像上,生成高清晰度标准正面视图。主要通过估计输入图像与3D模型间的投影矩阵,产生标准正面视图,通过人脸对称性的特点,补全由于姿态、遮挡等原因所产生的面部缺失像素。在摆正过程中,为了提高图像分辨率以及避免面部像素信息丢失,引入一个16层的深度递归卷积神经网络进行超分辨率重构;并提出两个扩展:递归监督和跳跃链接,来降低网络训练难度以及缩小模型体量。在经过处理的LFW数据集上实验表明,该方法对人脸识别和性别检测算法的性能具有显著提升作用。; 孙强谭晓阳; 关键词：人脸识别 3D重建超分辨率重构

一种增强的3D人脸替换方法: 2023年; 针对3D人脸重建方法在贴图时忽视对纹理处理的设计,仅进行仿射变换和插值,其中仿射变换会导致其生成图像的高频分量遭到损坏,尤其是给出嘴部姿态不同的源、目标人像时,会造成人像的嘴部纹理缺失,而插值方法会造成灰度不连续现象;提出一种增强的3D人脸替换方法,称为基于生成-重建的人脸替换(generative reconstructed face swap,GRFS)。GRFS将对抗生成网络应用于对3D人脸替换结果的纹理修复,包括两个子网络:嘴部修复网络(mouth restoration network,MRN)以及局部修复生成网络(generative local restoration network,GLRN)。MRN用于修复人像的嘴部细节,GLRN用于修复3D人脸重建过程中损坏的高频分量,并使得异常的不连续灰度变得光滑。实验结果表明,GRFS可以在给定单对源、目标人像的情况下生成逼真的人脸替换结果,且在不同实验环境下的表现好于主流人脸替换算法。; 蒋珂谭晓阳

计算机智能化控制宽频带雷达目标模拟信号源: 1998年; 主要阐述了智能化仪器仪表技术在雷达目标模拟信号源中的应用，以及智能化控制的原理和实现方法，并简单分析该仪器的精度。; 朱晓红谭晓阳朱根才; 关键词：智能控制宽频带 GPIB 接口雷达

基于多视图聚类的自然图像边缘检测被引量：10: 2016年; 梯度特征对线性光照变化保持不变性,而稀疏编码方法能从图像数据点中得到数据的统计特性.多视图聚类算法是把同一聚类中的不同属性集合视为不同视图,考虑不同视图的重要性进行协同聚类.文中提出基于多视图聚类的图像边缘检测算法,将两种特征结合在一个统一的多视图聚类框架中,从而有效提高边缘检测的鲁棒性.该算法使用图像局部特征与稀疏编码结合的方式训练模型,并增加图像像素的空间信息和曲率信息的约束获得图像全局特征,保证检测边缘的准确性和区域一致性.在两个公开的数据库上的实验表明文中算法的可行性和有效性.; 张衡谭晓阳金鑫; 关键词：边缘检测梯度特征

基于多特征绑定的近似重复图像检索被引量：1: 2016年; 基于绑定特征的近似重复图像检索方法由于采用尺度不变特征变换(SIFT)特征及坐标信息,存在一定的局限性.因此,文中在SIFT特征基础上增加颜色特征形成多特征绑定,并利用兴趣点尺度方向信息,提出2种鲁棒的绑定特征兴趣点顺序计算方法:中心顺序和主方向顺序.首先,抽取绑定特征兴趣点的颜色分布特征并加入索引,检索时利用该特征的Kullback-Leibler距离排除潜在的SIFT错误匹配.然后,根据兴趣点同绑定区域中心位置的距离顺序或同主方向的夹角顺序的不一致性计算几何损失得分.在Copydays数据集上的实验表明,颜色特征的增加提升检索准确度,相比坐标顺序,绑定特征的中心顺序及主方向顺序在检索中的几何约束更好.; 宋歌金鑫谭晓阳

一种基于两阶段信息融合的图像识别方法: 本发明公开一种基于两阶段信息融合的图像识别方法，针对深度神经网络对于输入图像的分布式表示特点，其产生的特征通道中产生大量的噪声通道，提出了两阶段信息融合技术来产生正确的特征描述符，并且配合权重生成网络，产生每个特征通道的...; 谭晓阳谢烟平; 文献传递

密集堆叠下的高相似度木块横截面检测被引量：1: 2019年; 快速有效地检测和获取木块横截面信息,是提升木块生产交易效率的关键。由于木块往往被密集堆叠、木块横截面相似度高且边界不明显,给检测木块横截面信息带来了较大的挑战。针对密集堆叠下的高相似度木块横截面检测困难,本文提出了简单高效的Wood R-CNN网络模型,通过改进模型的损失函数和非极大值抑制算法来提升检测精度,简化网络结构和改进特征金字塔网络来保证检测速度。实验证明:该模型可在密集堆叠情况下精确地检测高相似度木块横截面,检测速度较快且鲁棒性良好,可实际运用于木块生产和交易中。; 魏文戈谭晓阳; 关键词：损失函数鲁棒性

基于流形的约束局部模型拟合: 2016年; 为了将人脸形状向量集的流形结构嵌入到人脸定位模型中,以人脸定位参数模型中典型的约束局部模型为基础展开研究。结合局部坐标编码理论和稀疏约束,将基于流形结构的邻近形状向量集代替点分布模型中的非刚性形变集,实现了流形学习中的局部切空间排列方法与点分布模型的融合,从而得到了一个流形嵌入的约束局部模型。经过在模拟数据、有标注的人脸部件数据库和有标注的人脸数据库的试验验证,与基于线性重建的局部约束模型拟合相比,嵌入流形结构的约束局部模型具有更好的性能。; 刘大琨谭晓阳; 关键词：局部切空间排列

一种基于深度学习的移动端人脸验证系统被引量：7: 2018年; 作为一种新兴的身份验证技术,人脸验证广泛应用于门禁、考勤等需要身份验证的场合。本文综合考虑移动端人脸验证的需求与生产环境,以及现有人脸验证算法的效率和可移植性,设计并实现一种基于安卓系统平台的人脸验证系统。该系统能够离线部署于搭载安卓系统的移动端设备,通过摄像头获取人脸图像并在本地进行图像的数据处理完成人脸验证工作。在算法上,该系统采用深度卷积神经网络进行图像处理与人脸特征向量提取以提高人脸验证的准确率。在实现上,通过联合编译Java和C++代码提高算法运行效率以适应深度学习算法在移动端的应用。实验表明,本系统能够在确保准确率高达97.16%的前提下快速完成人脸验证流程,基本满足工业化应用需求。; 刘程谭晓阳; 关键词：人脸验证特征提取

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谭晓阳

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