[发明专利]一种任意姿态行人图片生成方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的任意姿态行人图片生成方法，仅通过将人物图片、图中行人的的姿态以及目标迁移姿态的热力图输入生成器网络，即可得到前一位目标姿态的相同人物的图片。由于该方法的生成器中引入了姿态注意力机制，且采用了两个不同的判别器分别进行外貌一致性和姿态一致性的判别，使其能够应对图像变形、几何变换、视角转移等多种复杂情况。并且可以端到端训练。本发明提出的任意姿态的人物图片生成方法在现有技术思路的基础上进行了创新，采用新颖的结构进行网络模型搭建，相较于之前的方法，所合成的图片更加真实、自然，有很强的实际应用价值。

主权项

1.一种任意姿态行人图片生成方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：(1)训练任意姿态行人图片生成网络模型，包括如下子步骤：(1.1)对原始姿态行人图片数据集中所有行人的姿态进行评估，得到每个原始姿态行人图片对应的姿态热力图谱，由原始姿态行人图片以及原始姿态行人图片对应的姿态热力图谱构成标准训练数据集；(1.2)定义任意姿态行人图片生成网络模型，所述网络模型由生成器和判别器组成，其中生成器包括编码器和解码器，编码器由N层卷积神经网络和姿态注意力迁移网络组成，解码器由N层反卷积网络组成，用于完成对图像特征编码的上采样生成特定姿态图片；判别器由外貌一致性判别器和姿态一致性判别器组成，分别用于处理图像特征和姿态特征；(1.3)将标准训练数据集中的原始姿态行人图片以及原始姿态行人图片对应的姿态热力图谱输入生成器来生成姿态迁移行人图片，然后将生成的姿态迁移行人图片和标准训练数据集中的目标姿态行人图片分别作为“假图片”和“真图片”输入至多重判别器中，得到对应的一致性得分；设计相应的损失函数，通过对抗训练分别训练生成器和判别器，得到任意姿态行人图片生成网络模型；(2)利用上述训练好的网络模型对给定的原始姿态行人图片进行目标姿态人物图片生成：向训练好的网络模型的生成器输入给定原始姿态行人图片以及该行人的姿态热力图谱，并输入目标姿态的热力图谱，生成器的输出即为合成的目标姿态行人图片。