[发明专利]一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法有效
| 申请号： | 201710867468.4 | 申请日： | 2017-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN107665339B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 孔方圆;丁圣勇;朝红阳 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法，该方法通过训练生成网络G‑Net，其中，生成网络G‑Net负责生成图像，即输入一个随机向量获得一个视觉上真实的人脸图像；训练属性判别网络E‑Net，其中，属性判别网络E‑Net负责判别属性，即判断当前图片是否具有限定的属性；在生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net完成训练后，把生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net串联在一起，即G‑Net的输出为E‑Net的输入，进行人脸属性转换操作；该方法可以快速生成效果自然的图片，解决生成结果可能是不自然人脸或者不是人脸的问题，不需要手工二次修改。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 神经网络 实现 属性 转换 方法 | ||
【主权项】：
一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：训练生成网络G‑Net，其中，生成网络G‑Net负责生成图像，即输入一个随机向量获得一个视觉上真实的人脸图像；S2：训练属性判别网络E‑Net，其中，属性判别网络E‑Net是一个二分类网络，负责判别属性，即判断当前图片是否具有限定的属性；S3：在生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net完成训练后，把生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net串联在一起，即G‑Net的输出为E‑Net的输入，进行人脸属性转换操作。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中山大学，未经中山大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710867468.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种四脚LED插脚灯珠包装结构
- 下一篇：一种分层式储液罐
