[发明专利]一种基于循环生成对抗网络的面部图像转换方法在审
| 申请号： | 201810077756.4 | 申请日： | 2018-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN108182657A | 公开（公告）日： | 2018-06-19 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T5/00;G06T7/215;G06T9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于循环生成对抗网络的面部图像转换方法，其主要内容包括：沃瑟斯坦生成对抗网络(WGAN)、结构相似性(SSIM)损失、背景减除法和面部掩码、生成对抗网络(GAN)，其过程为，使用生成器网络和鉴别器网络进行相互对抗，利用传统的GAN损失函数和新的循环一致性损失函数组成循环GAN，接着改进WGAN，并通过其损失改善GAN的训练，然后SSIM损失匹配生成的图像和输入图像的亮度、对比度和结构信息，在训练期间将二进制掩码与图像一起输入，并应用元素乘积重建损失。本发明使用了循环生成对抗网络，在转换面部表情时具有更高的一致性和稳定性，还可以更好的处理面部细节和边缘细节，使转换后的图像更加自然、更加真实。 | ||
| 搜索关键词： | 对抗 网络 转换 面部图像 损失函数 图像 掩码 一致性和稳定性 二进制 背景减除法 结构相似性 边缘细节 结构信息 面部表情 面部细节 输入图像 应用元素 传统的 鉴别器 生成器 匹配 重建 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于循环生成对抗网络的面部图像转换方法，其特征在于，主要包括沃瑟斯坦生成对抗网络(WGAN)(一)；结构相似性(SSIM)损失(二)；背景减除法和面部掩码(三)；生成对抗网络(GAN)(四)。
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