[发明专利]基于对偶生成对抗式网络的人脸图像去模糊和恢复方法在审
| 申请号： | 201810338538.1 | 申请日： | 2018-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN108573479A | 公开（公告）日： | 2018-09-25 |
| 发明（设计）人： | 王爽;焦李成;刘梦晨;胡月;权豆;梁雪峰;马文萍;刘飞航 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710065 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对偶生成对抗式网络的人脸图像去模糊和恢复方法，本发明实现的步骤为：1、网络初始化；2、输入数据；3、优化判别器；4、优化生成器；5、迭代训练网络；6、测试网络；7、输出结果。本发明相比现有技术基于单一生成对抗式网络的方法，网络更加容易收敛，不容易造成模型崩塌，并且生成效果更加稳定，生成图像与真实图像更加接近。本发明可应用于对模糊、细节信息残缺的图像进行去模糊和恢复处理。 | ||
| 搜索关键词： | 模糊 网络 人脸图像 对偶 对抗 网络初始化 测试网络 迭代训练 恢复处理 生成图像 输出结果 细节信息 真实图像 判别器 生成器 崩塌 残缺 收敛 优化 恢复 图像 应用 | ||
【主权项】：
1.基于对偶生成对抗式网络的人脸图像去模糊和恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，随机初始化生成器GA、生成器GB和判别器DA、判别器DB的网络参数；步骤二，将清晰完整的图像和模糊细节信息缺失的图像分别作为数据集U和数据集V，和随机噪声z和随机噪声z’一起输入网络；步骤三，生成器GA由数据集U和随机噪声z生成假数据V’，生成器GB由数据集V和随机噪声z’生成假数据U’，并对判别器进行优化；步骤四，对生成器GA和生成器GB进行优化；步骤五，重复步骤二到步骤四，直至目标函数收敛；步骤六，网络训练完毕后，保存网络模型，将模糊细节信息缺失的图像输入到保存的网络中进行测试；步骤七，网络输出生成结果并保存。
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