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融合边缘条件的多个鉴别器生成对抗网络
1
作者
朱文球
汪晓毅
黄史记
《湖南工业大学学报》
2022年第1期84-94,共11页
针对现有图像处理方法仍然存在人脸补全后,人脸五官等局部区域的视觉连通性较差的问题,提出了一种包含全局鉴别网络、局部鉴别网络和人脸部位鉴别网络的边缘补全方法。其中全局鉴别网络鉴别全图的视觉连通性;局部鉴别网络约束补全部分;...
针对现有图像处理方法仍然存在人脸补全后,人脸五官等局部区域的视觉连通性较差的问题,提出了一种包含全局鉴别网络、局部鉴别网络和人脸部位鉴别网络的边缘补全方法。其中全局鉴别网络鉴别全图的视觉连通性;局部鉴别网络约束补全部分;人脸部位鉴别网络约束补全图像效果。将残缺灰度图、残缺边缘图和掩膜图输入到边缘补全网络,得到补全边缘图。然后将补全边缘图和残缺彩色图输入到图像补全网络,得到补全图像。边缘补全网络和图像补全网络进行端对端连接,形成一个完整的解决方案。在CelebA数据集上与对照组进行视觉连通性对比,结果表明:提出的算法能够更好地还原人脸部位的信息。
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关键词
生成对抗网络
人脸补全
深度学习
多鉴别器
自注意力机制
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职称材料
题名
融合边缘条件的多个鉴别器生成对抗网络
1
作者
朱文球
汪晓毅
黄史记
机构
湖南工业大学计算机学院
出处
《湖南工业大学学报》
2022年第1期84-94,共11页
基金
国家重点研发基金资助项目(2018AAA0100400)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ50058)
+1 种基金
湖南省教育厅开放平台创新基金资助项目(20K046)
湖南省战略性新兴产业科技攻关与重大科技成果转化基金资助项目(2019GK4009)。
文摘
针对现有图像处理方法仍然存在人脸补全后,人脸五官等局部区域的视觉连通性较差的问题,提出了一种包含全局鉴别网络、局部鉴别网络和人脸部位鉴别网络的边缘补全方法。其中全局鉴别网络鉴别全图的视觉连通性;局部鉴别网络约束补全部分;人脸部位鉴别网络约束补全图像效果。将残缺灰度图、残缺边缘图和掩膜图输入到边缘补全网络,得到补全边缘图。然后将补全边缘图和残缺彩色图输入到图像补全网络,得到补全图像。边缘补全网络和图像补全网络进行端对端连接,形成一个完整的解决方案。在CelebA数据集上与对照组进行视觉连通性对比,结果表明:提出的算法能够更好地还原人脸部位的信息。
关键词
生成对抗网络
人脸补全
深度学习
多鉴别器
自注意力机制
Keywords
generative adversaial network
face inpainting
deep learning
multiple discriminators
selfattention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合边缘条件的多个鉴别器生成对抗网络
朱文球
汪晓毅
黄史记
《湖南工业大学学报》
2022
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