一种基于StarGAN的面部年龄迁移合成方法

    公开(公告)号:CN117953564A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410009916.7

    申请日:2024-01-03

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提出一种基于StarGAN的面部年龄合成方法,涉及计算机视觉和图像处理领域。该方法包括:不同年龄段人脸图像数据的收集;基于StarGAN的面部年龄合成网络构建;模型的训练与优化;利用训练后的模型实现目标年龄的面部迁移。本方法通过生成对抗网络与多领域图像转换相结合的StarGAN模型,能够在单个模型中实现多个年龄段的面部图像转换,且在训练阶段使用无需配对的数据集,实现无监督训练。克服了传统方法需要针对各个年龄段单独训练模型的复杂性,以及依赖于大量配对数据的问题,降低了数据收集和训练的成本,使得面部年龄迁移更加灵活和高效。

    一种可重构机器人数据传输和受损状态自检方法

    公开(公告)号:CN115767094A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211416881.6

    申请日:2022-11-14

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明涉及机器人领域,具体公开了一种可重构机器人数据传输和受损状态自检方法,包括环境感知模块,用于获取现场环境信息,并将数据进行降维编码;机器人状态自检模块,用于监测机器人各部件的运行状况并发送状态信息,通过使用数据集进行计算,以检测机器人各部分受损情况,并判断是否需要进行重构操作;信息展示与人机交互模块,通过使用压缩感知方法,用于对编码传输的数据进行解码,建立模型并展示模型及机器人状态,且可对机器人发出指令进行控制。本发明解决了传统数据传输占用机器人芯片过多的问题,同时提出了一种面向多传感的机器人状态自检方法,较于传统的机器人状态判断方法更为精准,解决了传统方法容易误判或判断不准确的问题。

Patent Agency Ranking