[发明专利]基于循环生成对抗网络的彩色人脸图像光照域归一化的方法有效
申请号: | 201910061571.9 | 申请日: | 2019-01-23 |
公开(公告)号: | CN109815893B | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 朱俊勇;李锴莹;赖剑煌;谢晓华 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 李斌 |
地址: | 510275 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的彩色人脸图像光照域归一化的方法,包括以下步骤:S1:建立用于彩色人脸图像光照归一化的循环生成对抗网络模型;S2:建立模型的损失函数;S3:进行模型的训练,并在测试集上测试。本发明是对多种光照下的彩色人脸图像进行到指定目标光照域的转换,输入不均匀光照的彩色人脸图片,使用循环生成对抗网络作为模型架构,以目标均匀光照域为目标,实现人脸图像多光照的归一化,归一化的图像不仅可以较好的保持原有人脸的脸部属性特征,还可以很好实现跨数据集迁移。 | ||
搜索关键词: | 基于 循环 生成 对抗 网络 彩色 图像 光照 归一化 方法 | ||
【主权项】:
1.基于循环生成对抗网络的彩色人脸图像光照域归一化的方法,其特征在于,包括以下步骤:S1:建立用于彩色人脸图像光照归一化的循环生成对抗网络模型,该循环生成对抗网络模型包括生成网络和鉴别网络,所述生成网络通过构建生成器生成转换成指定光照域的人脸图片和人脸特征重构图片,所述鉴别网络通过构建鉴别器来鉴别光照域;S2:建立模型的损失函数,使生成对抗网络训练稳定,并且使得生成器在学习目标光照域光照信息时能够比较好保留输入图像的脸部特征;S3:进行模型的训练,将不同光照类别的图像分成不均匀光照域和目标均匀光照域,进行在生成对抗网络中循环训练,并在测试集上测试,并查看生成的人脸图像效果图。
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