[发明专利]基于参考图像的图像眼睛自动打开方法及装置

摘要

一种基于参考图像的图像眼睛自动打开方法及装置，通过深度网络学习如何利用参考图像作为语义信息，进而输出具有真实感的结果。包括：1)收集包含参考图像的面部图像数据集；所述深度网络不仅基于训练集中的单一数据生成图像，而且还借助相关面部图像的其他参考图像指导生成器网络生成图像；2)将输入图像中的眼睛区域擦除，联合参考图像输入至生成器网络，对图像进行补全；计算补全后的图像与真实图像之间的内容/重构损失，优化生成器网络；同时将补全后的图像以及参考图像分别输入至感知损失计算网络，用感知损失对生成器网络的参数进行更新；最后用补全后的图像、参考图像计算鉴别器参数的梯度优化判别器网络；3)待损失下降到一定程度时，在测试数据集上对网络进行测试；通过评价指标选取最优的生成模型。

主权项

1.一种基于参考图像的图像眼睛自动打开方法，其特征在于，包括如下步骤：1)收集包含参考图像的面部图像数据集；深度网络不仅基于训练集中的单一数据生成图像，而且还借助相关面部图像的另一张参考图像指导生成器网络生成图像；2)将输入图像中的眼睛区域擦除，联合参考图像输入至生成器网络，对图像进行补全；计算补全后的图像与真实图像之间的内容/重构损失，通过反向传播算法计算生成器网络参数的梯度，优化生成器网络；同时将补全后的图像以及参考图像分别输入至感知损失计算网络，用感知损失对生成器网络的参数进行更新；最后用补全后的图像、参考图像计算鉴别器参数的梯度优化判别器网络，并通过生成器网络反向传播鉴别器的误差；3)待损失下降到一定程度时，在所述测试数据集上，对网络进行测试，选取最优的所述生成模型。