[发明专利]一种基于生成式对抗网络的人脸图像修复方法有效
| 申请号： | 201711034936.6 | 申请日： | 2017-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN107945118B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 卢官明;郝强;刘华明;毕学慧 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T3/40 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的人脸图像修复方法，该方法包括以下步骤：(1)搜集大量含有完整清晰人脸的图像，建立一个人脸图像数据库；(2)构建一种生成式对抗网络；(3)对生成式对抗网络进行训练，优化生成式对抗网络中生成器和鉴别器的参数；(4)将服从正态分布的随机向量输入到已训练好的生成器，生成人脸图像，将待修复人脸图像的完好无损区域与生成图像的相应区域进行对比，不断调整输入向量，直至两者相似，最终将待修复的人脸图像中被遮挡或损坏区域的像素值用生成人脸图像的对应区域的像素值来替换。本发明针对有遮挡或损坏的人脸图像的修复问题，采用具有深度学习结构的生成式对抗网络，有效地解决了图像处理中的图像修复问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 图像 修复 方法 | ||
【主权项】：
一种基于生成式对抗网络的人脸图像修复方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤A.搜集含有人脸的图像，截取每张图像中的人脸部分，并进行尺度归一化处理，生成k×k像素的人脸图像，从而建立一个人脸图像数据库，其中k取正整数；步骤B.构建一种生成式对抗网络；步骤C.以人脸图像数据库中的人脸图像作为训练样本，对生成式对抗网络进行训练，以优化生成式对抗网络中生成器和鉴别器的参数；步骤D.将服从正态分布的随机向量输入到步骤C中已训练好的生成器，生成人脸图像，将待修复人脸图像的完好无损区域与生成图像的相应区域进行对比，不断调整输入向量，直至两者相似，最终将待修复的人脸图像中被遮挡或损坏区域的像素值用生成人脸图像的对应区域的像素值来替换。
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