1. 毕业设计(论文)主要目标:
使用深度学习算法,基于GAN(生成式对抗网络),运用近年来新兴的cycleGAN和cartoonGAN算法,使用TensorFlow框架,实现对一段小视频先提取关键帧,再进行漫画风格迁移,最终转化为不同风格的(如宫崎骏、新海诚、细田守等)漫画的功能。本设计采用深度学习,拟实现的漫画细节参数要优于其他视频转漫画的方式。
2. 毕业设计(论文)主要内容:
该设计主要实现对一段小视频先提取关键帧,再进行风格迁移,最终转化为漫画的功能。步骤如下:
1. 拍摄或从网络上选取一段小视频。
2. 提取视频关键帧:运用GIST 描述符提取每个图像的 GIST 特征,依图像在视频中的次序组成一个 GIST 特征向量矩阵,然后应用类稀疏模型对得到的 GIST 特征向量矩阵进行分析,提取出一个局部关键视频帧序列,然后通过计算局部关键帧序列的 hsv 距离,初步提取出关键帧。
3. 主要参考文献
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