[发明专利]一种基于密集扩张卷积自编码对抗网络的人脸图像修复方法有效
| 申请号： | 201910926607.5 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110689499B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 任坤;范春奇;黄泷 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/0475;G06V10/82;G06V40/16 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于密集扩张卷积自编码对抗网络的人脸图像修复方法，该方法首先对人脸公开数据进行预处理得到人脸数据集；其次构建密集扩张卷积自编码对抗网络；然后利用重建损失预训练密集扩张卷积自编码生成网络，接着交替进行以下训练步骤：①用对抗损失训练双判别网络；②用联合损失训练经过预训练的生成网络；之后得到训练好的密集扩张卷积自编码生成网络，最后将待修复图像输入到此生成网络中，将生成图像与缺损图像进行融合，得到最终修复图像。本发明解决了语义信息缺失严重和大面积随机区域缺失的人脸图像修复难题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 密集 扩张 卷积 编码 对抗 网络 图像 修复 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于密集扩张卷积自编码对抗网络的人脸图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)对人脸公开数据集进行预处理，得128*128人脸数据集；/n(2)构建密集扩张卷积自编码对抗网络，其由两部分组成：密集扩张卷积自编码生成网络，全局和局部判别网络；具体如下：/n(a1)生成网络：密集扩张卷积自编码生成网络分为三个部分，编码层、衔接层、解码层；/n(a2)编码层：编码层由一层卷积核为5、步幅为1的卷积，和两层卷积核为3、步幅为2的卷积构成，激活函数为Relu；/n(a3)衔接层：输入端和输出端各是一个卷积核为3、步幅为1的普通卷积，中间是4块相叠加的密集扩张卷积块，每个卷积块的构成为
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北京工业大学，未经北京工业大学许可，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/201910926607.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
