圖片補全演算法

『壹』 數據缺失想要補齊有什麼方法，用spss的替換缺失值和缺失值分析完全不會用

1、均值插補。數據的屬性分為定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以該屬性存在值的平均值來插補缺失的值；如果缺失值是非定距型的，就根據統計學中的眾數原理，用該屬性的眾數(即出現頻率最高的值)來補齊缺失的值。

2、利用同類均值插補。同均值插補的方法都屬於單值插補，不同的是，它用層次聚類模型預測缺失變數的類型，再以該類型的均值插補。假設X=（X1，X2...Xp）為信息完全的變數，Y為存在缺失值的變數。

那麼首先對X或其子集行聚類，然後按缺失個案所屬類來插補不同類的均值。如果在以後統計分析中還需以引入的解釋變數和Y做分析，那麼這種插補方法將在模型中引入自相關，給分析造成障礙。

3、極大似然估計（Max Likelihood ，ML）。在缺失類型為隨機缺失的條件下，假設模型對於完整的樣本是正確的，那麼通過觀測數據的邊際分布可以對未知參數進行極大似然估計（Little and Rubin）。

這種方法也被稱為忽略缺失值的極大似然估計，對於極大似然的參數估計實際中常採用的計算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。

4、多重插補（Multiple Imputation，MI）。多值插補的思想來源於貝葉斯估計，認為待插補的值是隨機的，它的值來自於已觀測到的值。具體實踐上通常是估計出待插補的值，然後再加上不同的雜訊，形成多組可選插補值。根據某種選擇依據，選取最合適的插補值。

(1)圖片補全演算法擴展閱讀

缺失值產生的原因很多，裝備故障、無法獲取信息、與其他欄位不一致、歷史原因等都可能產生缺失值。一種典型的處理方法是插值，插值之後的數據可看作服從特定概率分布。另外，也可以刪除所有含缺失值的記錄，但這個操作也從側面變動了原始數據的分布特徵。

對於缺失值的處理，從總體上來說分為刪除存在缺失值的個案和缺失值插補。對於主觀數據，人將影響數據的真實性，存在缺失值的樣本的其他屬性的真實值不能保證，那麼依賴於這些屬性值的插補也是不可靠的，所以對於主觀數據一般不推薦插補的方法。插補主要是針對客觀數據，它的可靠性有保證。

『貳』 承載著記憶的老照片如何用演算法修復

什麼是照片修復呢？它由以下三個步驟組成：

我們找到所有的照片缺陷：摺痕，磨損，破洞我們基於所發現的照片缺陷周圍的像素值來進行圖像修復我們為圖像上色接下來，我將闡釋照片修復的每一個步驟，並且告訴你我們如何獲得數據，用哪種網路訓練，取得了哪些成就，以及犯了什麼錯誤。

尋找缺陷

我們需要在一張已經上傳的照片當中找到所有與缺陷相關的像素值。首先，我們需要弄清楚人們會上傳什麼樣的照片。我們與immortal regiment項目的創始人交流過，一個存儲二戰遺留照片的非商業組織，他們分享數據給我們。在此基礎上進行分析，我們意識到人們上傳的大部分個人或集體肖像存在中等到大量的缺陷。

接著我們必須收集一個訓練集，這個訓練集需要對圖像進行分割，得到一張圖片，和一張把所有缺陷都標注出來的黑底白紋蒙版。做這一步最簡單的方法是讓評估員創立分割蒙版。當然，一般人非常清楚怎樣找到缺陷，但那會耗費太長時間。

標記一張照片中缺陷處的像素將會花費一個小時或一整個工作日，因此，在幾周內收集一個超過100張圖片的訓練集是不簡單的。這就是為什麼我們嘗試加強我們的數據，並創造我們自己的缺陷：拍一張照片，用圖片上的隨機紋理增加缺陷，最終得到一張顯示有缺陷的圖像部分的蒙版。在沒有增強的情況下，我們已經獲得了含有68張手動標記照片的訓練集和和11張照片的驗證集。

Unet是一個非常棒的模型。在第一個分割任務中，我們在訓練過程中遇到了一個問題，就是處理高解析度的圖像，這就是為什麼我們使用In-Place 批歸一化。在我們的第二個任務(圖像修復)中，我們使用了部分卷積而不是標准卷積，這讓我們得到了更好的結果。在進行著色時，我們增加了一個簡單的判別器網路，它可以對生成不真實圖像的生成器進行懲罰。我們還使用了感知損失。

第二個結論——評估人員是必不可少的。不僅在創建分割掩碼階段，而且在最終的結果驗證階段。最後，我們給用戶提供了三張照片:一幅帶有缺陷的原始照片，一幅帶有缺陷的彩色照片，以及一幅簡單的彩色照片，以防缺陷搜索和圖像修復演算法出錯。

『叄』 圖像視頻相似度演算法

前段時間公司項目用到了語音識別,圖像識別,視頻識別等,其實不能說是識別,應該說是相似度對比吧,畢竟相似度對比還上升不了到識別哈,等以後有了更深的理解再來討論修改下!這次就當做一個總結吧!

其實它的原理就是一個把需要的特徵總結在一個指紋碼裡面,進行降維成指紋碼,假如個指紋碼一模一樣,那兩張圖片就想似了.下面有寫怎麼編譯成唯一標識,再用漢明距離計算兩個指紋碼的相似度.

圖片是採用phash演算法,一共分為四步吧.

1.將圖片縮放到16*16大小,這是我們選擇的合適的大小,假如寬高不一樣,直接將其壓到16*16,去掉細節,只保留宏觀;

2.圖片一共是16*16的,共256個像素,我們將圖片進行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三種,從白到黑,一共分了255層;

3.灰度化之後將圖片進行DCT轉換(離散餘弦變化),因為為了識別有的圖片旋轉,這個DCT轉換是將圖片進行了一種壓縮演算法;

4.我們對這個演算法進行了優化,因為之前是計算像素的均值,我們為了更准確,我們取RGB,rgb一共分為255個像素,我們將255個像素分為16段,如果像素大於0-16記為0,17到32記為1,直到255,這樣就得到255位的二進制,這就是這張圖片的指紋碼.

得到唯一標識的指紋碼之後怎麼去計算像素度呢?

通過漢明距離比較兩個二進制距離,如果距離小於<10的話,我們就判定兩張圖片相似.如果兩個指紋碼(二進制)一模一樣,我們就判定兩個是一張圖片,或者類似;

視頻的話我們是通過ffmpeg(ff am pig),它是一個專門處理視頻的框架,可以從視頻中按針提取圖片.然後就按照圖片的相似度取對比了...

『肆』 淺談知識圖譜技術及其應用補全

前言及背景：在構建知識圖譜的過程中，大量知識信息來源於文檔和網頁信息，在從文檔提取知識的過程中往往會有偏差，這些偏差來自於看兩方面：

（1）文檔中會有很多雜訊信息，即無用信息，它的產生可能來自於知識抽取演算法本身，也可能和語言文字本身的有效性有關；

（2）文檔信息量有限，不會把所有知識都涵蓋進去，尤其是很多常識性知識。

以上都會導致知識圖譜是不完整的，所以 知識圖譜補全 在構建知識圖譜中日益重要。
通過 已獲取的知識 來對實體間進行關系預測，以達到對實體間關系的補全，也可以是實體類型信息的補全。該過程可以利用本知識庫內部的知識，也可以引入第三方知識庫的知識來幫助完成。
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知識圖譜補全分為兩個層次： 概念層次的知識補全 和 實例層次的知識補全 。
往往提到知識圖譜構建過程中只是提及了實體和關系的抽取，然後就可以生成實體和關系組成的RDF了。
但是，僅僅獲取三元組是不夠的，還要考慮這些，因為三元組中的實體除了具有屬性和關系之外，還可以 映射關聯到知識概念層次的類型（type），而且一個實體的類型可以有很多 。

例如：實體奧巴馬的類型在不同關系中是有變化的。
在出生信息描述中，類型為人；在創作回憶錄的描述中其類型還可以是作家；在任職描述中還可以是政治家。

實體類型的概念層次模型
在這里：人、作家、政治家這些概念之間是有層次的，也就是所說的概念的層次模型。

1、概念層次的知識補全——主要是要解決實體的類型信息缺失問題
正如前面的例子所描述，一旦一個實體被判別為人這個類型，那麼在以構建好的知識模式中，該實體除了人的類型外仍需要向下層概念搜索，以發現更多的類別描述信息。
（1）基於描述邏輯的規則推理機制。
本體論和模式 ：實體都可以歸結為一種本體，而這種本體會具有一組模式來保證其獨特性，這組模式可以用規則來描述，因此，對於本體而言，其可以由這組規則來描述。
例如，奧巴馬是個實體，他的本體可以歸為人，而人的模式就是可以使用語言和工具、可以改造其他事務等等，這些模式可以通過規則來描述，於是基於描述邏輯的規則推理方法就出現了。
描述邏輯 是一種常見的知識表示方式，它建立在概念和關系之上。
比如，可以將關於人的實體實例（可以是文本）收集起來，從中提取出其中模式並以規則的形式記錄下來，這樣一來，只要遇到一個新的實體實例 ，只需將其代入到之前記錄下的規則中進行比較即可做出判斷，如果符合規則，就說明該實例可以歸類為人的概念類型，否則就判定為非此概念類型。
（2）基於機器學習類型推理機制
經過基於描述邏輯的規則推理的發展階段後，機器學習相關研究開始占據主流，此時 不是單純地利用實例產生的規則等內部線索來進行判斷，同時也要利用外部的特徵和線索來學習類型的預測 。
對一個未知類型實體e1而言，如果能找到一個與其類似的且已知類型的實體e2的話，那麼就可以據此推知實體e1的類型應該與e2的類型一致或至少相似。
此類方法主要可以分為：基於內容的類型推理、基於鏈接的類型推理和基於統計關系學習的類型推理（如，Markov邏輯網）幾個方向。
（3）基於表示學習類型推理機制
將嵌入式學習和深度學習引入到類型推理，基於機器學習的類型推理方法大多假設數據中沒有雜訊，且其特徵仍然需要認為選擇和設計，引入深度學習可以避免特徵工程。而類型推理要依據文本內容，也需要鏈接結構等其他特徵的支持，此時嵌入式方法可以發揮其自身優勢。

2、實例層次的知識補全
可以理解為：對於一個實例三元組（SPO，主謂賓），其中可能缺失情況為（？，P，O），（S，？，O）或者（S，P，？），這就如同知識庫中不存在這個三元組，此時需要預測缺失的實體或者關系是什麼。
事實上， 很多缺失的知識是可以通過已經獲得的知識來推知的 ，有時這個過程也被稱為 鏈接預測 。

注意 ：有時知識不是缺失的，而是 新出現 的，即出現了新的三元組，且這個三元組不是原知識庫所已知的知識，此時需要將其作為新知識補充道知識庫中，但此種情形 不是傳統意義的補全 。
（1）基於隨機遊走的概率補全方法
（2）基於表示學習的補全方法

知識圖譜嵌入流程：
①結構嵌入表示法
②張量神經網路法
③矩陣分解法
④翻譯法

（3）其他補全方法
跨知識庫補全方法、基於信息檢索技術的知識庫補全方法、知識庫中的常識知識補全

面臨的挑戰和主要發展方向：
（1）解決長尾實體及關系的稀疏性。
知名的明星的關系實例會很多，而對於普通民眾的實例就很少，但是他們數量卻眾多，導致其相關的關系實例也是十分稀疏，而且在數量不斷增加的情況下，這種情況會更加明顯。
（2）實體的一對多、多對一和多對多問題。
對於大規模數據，不是一對十幾或者幾十數量級那麼簡單，而是成百上千的數量級，傳統的解決方案無法有效深圳根本無法解決此種數量級別的關系學習問題。
（3）三元組的動態增加和變化導致KG的動態變化加劇。
新知識源源不斷的產生，而之前的知識可能被後面證明是錯誤的，或者需要修正的。這些都會使得知識補全的過程也需修正改變，如何使得知識圖譜補全技術適應KG的動態變化變得越來越重要，而這方面的技術還未引起足夠的重視。
（4）KG中關系預測路徑長度會不斷增長。
關系預測能推理的長度是有限的，但在大規模知識圖譜閃光，實體間的關系路徑序列會變得越來越長，這就需要更高效的模型來描述更復雜的關系預測模型。

『伍』 關於讀取圖片時候行位元組數的演算法LineBytes=(width*8+31)/32*4的疑問

該演算法為：LineBytes = (width * bitCount + 31) / 32 * 4
bitCount為點陣圖位寬，32位BMP，位寬為32、24位BMP位寬為23、256色點陣圖位寬為8、等等。
這是一種對齊演算法，對於BMP等點陣圖來說，要求是4位元組對齊，即每行位元組數必須為4的整數倍。
因為8bit等於1Byte，同時滿足以4位元組為對齊單位向下對齊，所以可以得：
LineBytes = (width * bitCount / 8 + 3) / 4 * 4
對於位寬不足8的點陣圖，有可能是多個像素才佔用1Byte，所以應該將「/ 8」移出括弧，進一步得：
LineBytes = (width * bitCount + 31) / 32 * 4

『陸』 圖片尺寸不夠大請問怎樣補全那個空白地方

那就把圖片放到一個新畫布上，調整好位置後，在周圍空白處填上自己想要的顏色即可。windows自帶的畫板就可以完成或者使用ps等圖片處理軟體

『柒』 什麼是圖像的高頻、低頻部分，圖像補全的方法是

圖像的頻率：灰度值變化劇烈程度的指標，是灰度在平面空間上的梯度。

低頻就是顏色緩慢地變化,也就是灰度緩慢地變化,就代表著那是連續漸變的一塊區域,這部分就是低頻. 對於一幅圖像來說，除去高頻的就是低頻了，也就是邊緣以內的內容為低頻，而邊緣內的內容就是圖像的大部分信息，即圖像的大致概貌和輪廓，是圖像的近似信息。

反過來, 高頻就是頻率變化快.圖像中什麼時候灰度變化快，就是相鄰區域之間灰度相差很大,這就是變化得快.圖像中,一個影像與背景的邊緣部位,通常會有明顯的差別,也就是說變化那條邊線那裡,灰度變化很快,也即是變化頻率高的部位.因此，圖像邊緣的灰度值變化快，就對應著頻率高，即高頻顯示圖像邊緣。圖像的細節處也是屬於灰度值急劇變化的區域，正是因為灰度值的急劇變化，才會出現細節。

另外雜訊（即噪點）也是這樣,在一個像素所在的位置,之所以是噪點,就是因為它與正常的點顏色不一樣了，也就是說該像素點灰度值明顯不一樣了,,也就是灰度有快速地變化了,所以是高頻部分，因此有雜訊在高頻這么一說。

圖像補全的方法：

第一種：Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Image Inpainting

演算法大致流程：

1）對待補全區域邊界的像素依次計算補全的優先度(priority)，這個優先度主要考慮2個因素。一個是周圍像素可信度高的位置要優先補，另一個是位於圖像梯度變化劇烈的位置要優先補。綜合二者得到所有優先度之後，挑選優先度最高的像素來補

2）對於上一步找到的待補全像素，考慮它周圍的一個小patch(比如3*3)。在圖像已知部分搜索所有的patch，找到最相似的patch

3）用找到的best match來補全未知部分，並更新相關數值

但是我們也不難發現這個方法存在的問題：如果圖像已知部分找不到相似的patch，那演算法將無法進行；這個方法只適用於補全背景以低頻信息和重復性紋理為主的圖像；搜索相似的patch計算復雜度非常高，演算法運行效率低。

第二種：Scene Completion Using Millions of Photographs

演算法大致流程：

1）從Flickr上下載兩百萬圖片構建資料庫，以」landscape」」city」」park」等關鍵詞搜索戶外場景的圖片。

2）對於一張待補全圖像，從資料庫中挑選200個場景最相似的圖片，這里使用gist scene descriptor和圖像下采樣到4*4作為匹配的特徵向量。

3）將補全區域邊界外80個pixel的區域作為context。對於每一張匹配的圖像，搜索所有的平移空間和3個尺度的scale空間，根據context部分的匹配誤差，選擇最佳的補全位置；之後利用graph-cut演算法求解最佳的融合邊界。

4）利用標準的泊松融合處理融合邊界。

5）將前幾步的匹配cost和graph-cut的cost加起來，返回cost最小的20的結果供用戶挑選。

Context Encoders: Feature Learning by Inpainting

文章提出的網路結構如下，包括3個部分：Encoder, Channel-wise fully-connected layer, Decoder。Encoder的結構直接借鑒了AlexNet前5層的卷積層結構，具體結構如下。輸入的crop尺寸是227Í227，卷積之後得到的feature map結構是256層6 Í 6。所有的weight都隨機初始化。

Channel-wise fully-connected layer是對普通fc層的一種改進。之所以加入fc層是為了使feature map每一層的信息可以在內部交流。但傳統的fc層參數太多，因此作者提出可以在fc中去掉feature map層間的信息交流，從而減少參數規模。在fc之後會接一個stride為1的卷積層，來實現層間的信息交流。

『捌』 3d人物可以用真人照片建模

可以，只需要一張照片就可以進行3D人臉建模。

知象光電研究團隊通過自有3D人臉資料庫中匯集的大量樣本數據，搭建神經網路訓練，利用深度學習終於突破了從人臉二維圖像恢復三維模型的關鍵技術。這項技術支持通過單張二維肖像圖像取得高解析度的深度圖像，進而恢復出三維點雲數據，輸出逼真的3D人臉模型。

利用這項技術恢復出的3D人臉模型可幫助使用者突破二維圖像的限制，降低建模成本，提高建模效率，應用領域包括3D列印、醫療整形、游戲娛樂、視頻通訊等。

(8)圖片補全演算法擴展閱讀

3D人臉復原演算法可以通過普通攝像頭拍攝的單張肖像照片，自動生成與照片人物高度匹配的3D人像模型。此外，利用知象光電自主研發的AI智能補全演算法，還可以將採集到的180度（左耳到右耳）三維人臉數據與自有的頭部信息庫數據進行智能匹配、融合，實現完整頭部重建。

應用場景

1、3D列印：快速輸出可用於3D列印的人偶模型。

2、AR穿戴：逼真的3D模型可以幫助消費者在線體驗眼鏡、珠寶飾品、服裝等各種商品，並直觀感知個性化搭配效果，用有趣的互動體驗讓商家與消費者快速產生鏈接，實現更精準的銷售轉化。

3、虛擬社交：應用於於模型合拍、高級動畫、表情包等，支持網路直播、視頻社交、遠程聊天等各種場景，讓開發者為用戶創造更多新鮮有趣的玩法。

4、醫療整形：應用於整形醫美行業中，擺脫距離和場域限制，讓醫患咨詢更加便捷、高效。精準，有效幫助醫美機構提升效益。

5、在線教育：打造虛擬教師形象，進行輔助教學，不僅可以隨時隨地教學，提升教學效率，還可以大幅提升學生的學習興趣和專注度。

6、智能助理：模型可廣泛應用於虛擬客服，虛擬醫護助手，虛擬主持人等場景，通過驅動數字形象進行互動及提供服務，可有效提升用戶體驗。