一种基于生成对抗网络的面部图像增强方法

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摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的面部图像增强方法.本发明包括以下步骤：1、使用3D稠密面部对齐方法对多种姿态的面部图像进行预处理；2、设计基于生成对抗网络的面部增强网络，两步生成对抗网络。3、针对任务需要设计Step‑I和Step‑II对应的目标函数4、使用MS‑1‑celeb预训练识别模型，并使用扩增数据预训练TS‑GAN模型；5、使用Multi‑PIE作为训练集，利用反向传播算法训练(4)中完成预训练的TS‑GAN模型参数，直至收敛。使用最终训练的TS‑GAN模型可以得到与输入图像对应的正脸图像，同时该图像保留原始光照、视觉程度真实，并且保留了原有的身份信息。

基本信息

专利标题：

一种基于生成对抗网络的面部图像增强方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108537743A

申请号：

CN201810206149.3

公开（公告）日：

2018-09-14

申请日：

2018-03-13

授权号：

CN108537743B

授权日：

2022-05-20

发明人：

俞俊孙可嘉高飞

申请人：

杭州电子科技大学

申请人地址：

浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

代理机构：

杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

朱月芬

优先权：

CN201810206149.3

主分类号：

G06T5/00

IPC分类号：

G06T5/00 G06T7/33