基于改进循环对抗网络的异质人脸合成配准

针对异质人脸合成问题,根据生成对抗网络在图像合成问题中的优势,将改进的循环生成对抗网络(CycleGAN)应用于异质人脸的合成研究当中。该方法可以降低不同模态人脸图像之间因为特征结构不同导致合成困难的问题。收集照片和素描两种模态的人脸数据,在两种模态之间使用循环对抗网络进行图像生成,实现两种模态之间的转换。利用最小二乘损失函数和Smooth损失函数对原网络目标函数进行改进,可以提高训练过程的稳定性,改善图片的合成质量,分析权重系数的作用。实验结果表明,合成质量和精度较原算法均有所提高。