摘要：人脸特征点检测是人脸图像处理的关键步骤之一,常用检测方法是基于深度神经网络的坐标回归方法,具有处理速度快的优点,但是用于回归的高层次网络特征丢失空间结构信息,且缺乏细粒度表征能力,导致检测精度降低。针对该问题,提出一种基于多层次自注意力网络的人脸关键点检测算法。为提取更具有细粒度表征能力的图像语义特征,构建基于自注意力机制的多层次特征融合模块,实现高层次高语义信息特征和低层次高空间信息特征的跨层次特征融合。在此基础上,设计一种多任务学习人脸特征点检测定位与人脸姿态角估计的训练方式,优化网络对人脸整体朝向姿态的估计,以提升特征点检测的准确性。在人脸特征点主流数据集300W和WFLW上的实验结果表明,与SAAT、AnchorFace等方法相比,该方法有效提升网络的检测精度,标准平均误差指标分别为3.23%和4.55%,相较于基线模型降低0.37和0.59个百分点,在WFLW数据集上错误率指标为3.56%,相较于基线模型降低了2.86个百分点,能够提取更具鲁棒性和细粒度的表达特征。

摘要：风景名胜资源是人类的宝贵财富,不仅能够维持生态平衡,改善环境,提高人们的生活质量,还能提升人类自身的文化修养和民族自豪感。风景资源通过合理的开发利用,还可以作为一种可持续的旅游资源,在当地的经济建设中起到促进作用。江西省浮梁县历史悠久,自然和人文风景资源丰富。笔者通过挖掘、评价浮梁县全境的重要风景资源,提出开发策略,旨在更好地保护浮梁县风景资源,彰显浮梁县的文化特色,助推其经济与生态文明建设,同时也为国内县域的景源开发提供部分借鉴。

摘要：近年来自然和人文环境的重要性被广泛认识,全国各地都在为合理地保护和开发风景资源出谋划策。风景资源日益减少、城镇千篇一律等严峻现状,促使人们更多地去挖掘、思考问题所在,通过对浮梁县风景资源相关问题的挖掘、分析,能够折射出国内风景资源面临的典型问题。鉴于江西大多数地区,特别是拥有丰富风景名胜资源的县域,仍有较多蕴含观赏、文脉等价值的风景名胜资源未被发现,有待相关从业人员进行评价及保护开发研究。以江西省浮梁县为例,对浮梁县的众多风景名胜资源开发现状问题进行评价及分析研究。