[发明专利]一种基于无监督学习的人脸轮廓特征风格化生成方法有效
| 申请号： | 202010480494.3 | 申请日： | 2020-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN111667400B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 范林龙;李毅;张笑钦;陈舒 | 申请（专利权）人： | 温州大学大数据与信息技术研究院 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/90;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人： | 陈加利 |
| 地址： | 325000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于无监督学习的人脸轮廓特征风格化生成方法，包括获取人脸图片，并在人脸图片中，利用人脸轮廓及关键特征点进行特征提取，以及结合颜色特征信息限定关键人脸风格化区域后，通过局部区域二值化处理生成特征区域人脸处理后的采样图像；基于CycleGAN生成对抗网络，构建风格化图像生成模型，并将采样图像导入风格化图像生成模型中，得到人脸轮廓特征区域卡通风格化的图像。实施本发明，解决了现有技术所存在的问题，提高了图像风格化结果及鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 轮廓 特征 风格 化生 成方 | ||
【主权项】：
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