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情感计算在服装智能研发中的应用
1
作者 洪岩 龙廷梅 +1 位作者 刘小青 王博雅 《服装学报》 CAS 北大核心 2024年第5期384-395,共12页
将人工智能、3D等技术应用于服装,有助于精准把握客户需求,但目前设计师依旧无法获取用户的隐性需求。在此背景下,情感计算成为推动服装智能研发的重要力量。通过介绍情感计算在服装智能研发中的应用场景和相关技术,分析其未来研究前景... 将人工智能、3D等技术应用于服装,有助于精准把握客户需求,但目前设计师依旧无法获取用户的隐性需求。在此背景下,情感计算成为推动服装智能研发的重要力量。通过介绍情感计算在服装智能研发中的应用场景和相关技术,分析其未来研究前景。研究认为,尽管情感计算在服装智能研发中已经展现出潜力,但相关技术仍需进一步完善以满足不断增长的个性化需求,为用户带来更优质丰富的体验。 展开更多
关键词 服装智能研发 情感计算 用户需求 个性化设计 智能服装推荐系统 情境互动
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图像恢复的高效并行算法及关键技术 被引量：6
2
作者 李文 张大鹏 +1 位作者 刘志勇 乔香珍 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期848-854,共7页
首次从并行处理的途径分析了能产生高恢复质量、但具有高计算复杂性的图像恢复算法 BNM的并行性 ,并对影响该算法并行效率的关键问题 ,提出了有效的解决方案 :1采用条状重叠的数据分配方案 ,减少了并行处理中的通信量 ;2给出了不同读取... 首次从并行处理的途径分析了能产生高恢复质量、但具有高计算复杂性的图像恢复算法 BNM的并行性 ,并对影响该算法并行效率的关键问题 ,提出了有效的解决方案 :1采用条状重叠的数据分配方案 ,减少了并行处理中的通信量 ;2给出了不同读取策略的内部实现模型 ,分析了不同读取策略对 I/ O带宽产生的影响 ,提出了能够获得高 I/ O性能的读取策略 ;3提出了降低通信量的“关键位通信”方法 .综合运用上述策略 ,设计并实现了高效的并行 BNM算法 .理论分析和实验表明 ,该并行 BNM算法具有很高的加速比、并行效率及很好的可扩展性 。 展开更多
关键词 块压缩编码 传输错误 图像恢复 并行处理 并行效率
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跳跃与环顾最优匹配的快速图像恢复算法 被引量：4
3
作者 李文 张大鹏 +1 位作者 刘志勇 乔香珍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期351-355,368,共6页
BestNeighborhoodMatching (BNM)是目前对损坏图像进行修复并能产生高质量可接受图像的图像恢复算法 ,然而BNM却具有计算复杂度高的局限性 ,因而限制了其实际应用 .文中从BNM中影响算法计算复杂度的关键环节———为坏块寻找最优匹配块... BestNeighborhoodMatching (BNM)是目前对损坏图像进行修复并能产生高质量可接受图像的图像恢复算法 ,然而BNM却具有计算复杂度高的局限性 ,因而限制了其实际应用 .文中从BNM中影响算法计算复杂度的关键环节———为坏块寻找最优匹配块的搜索路径出发 ,参照人在寻找相似块时的快速智能方法 ,提出跳跃环顾BNM图像恢复算法 (JLBNM ) .同时 ,对于进行匹配的核心步骤 ,提出具有自适应阀值匹配标准的优化方法 .有关的计算复杂度度量分析及模拟实验均证明JLBNM具有计算复杂度低 ,对损坏图像恢复质量高的特点 . 展开更多
关键词 计算复杂度 块压缩编码 快速图像恢复算法 图像处理 最优匹配块
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判别增强的生成对抗模型在文本至图像生成中的研究与应用
4
作者 谭红臣 黄世华 +2 位作者 肖贺文 于冰冰 刘秀平 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期855-861,共7页
目前大部分基于生成对抗网络GAN的文本至图像生成算法着眼于设计不同模式的注意力生成模型,以提高图像细节的刻画与表达,但忽略了判别模型对局部关键语义的感知,以至于生成模型可能生成较差的图像细节“欺骗”判别模型。提出了判别语义... 目前大部分基于生成对抗网络GAN的文本至图像生成算法着眼于设计不同模式的注意力生成模型,以提高图像细节的刻画与表达,但忽略了判别模型对局部关键语义的感知,以至于生成模型可能生成较差的图像细节“欺骗”判别模型。提出了判别语义增强的生成对抗网络DE-GAN模型,试图在判别模型中设计词汇-图像判别注意力模块,增强判别模型对关键语义的感知和捕捉能力,驱动生成模型生成高质量图像细节。实验结果显示,在CUB-Bird数据集上,DE-GAN在IS指标上达到了4.70,相比基准模型提升了4.2%,达到了较高的性能表现。 展开更多
关键词 文本至图像生成 生成对抗网络 注意力机制 判别模型
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产品生命周期视域下人工智能技术在服装产业中的应用进展
5
作者 洪岩 袁琳 +1 位作者 李梦雪 张雅雯 《丝绸》 CAS 2024年第12期1-22,共22页
传统服装产业面临诸多问题,如劳动力成本增加、设计创新不足和供应链管理不善。这些问题在很大程度上源于服装产业的劳动密集型特性,以及对人力资源的高度依赖。人工智能作为一种模拟人类智能行为的技术,能够在很大程度上替代人工操作,... 传统服装产业面临诸多问题,如劳动力成本增加、设计创新不足和供应链管理不善。这些问题在很大程度上源于服装产业的劳动密集型特性,以及对人力资源的高度依赖。人工智能作为一种模拟人类智能行为的技术,能够在很大程度上替代人工操作,已在服装行业中得到广泛应用,特别是在提升服装设计、生产和销售环节的效率及控制制造成本方面。然而,目前关于人工智能在服装领域的应用现状尚未得到系统梳理。服装产品生命周期管理(PLM)是一种集成设计、制造和销售业务流程的管理方案,旨在帮助企业跟踪和管理其服装产品生命周期。因此,本文将深入探讨人工智能在服装产品生命周期各环节中的具体应用,从应用场景和算法两方面进行综述,分析现有研究的现状和不足,希望为相关领域的研究者提供启示和参考价值,以推动服装产业的转型升级,增强其竞争力。 展开更多
关键词 产品生命周期管理 服装行业 人工智能 供应链 深度学习 市场营销
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