[发明专利]一种基于隐空间主成分分析的图像可控生成方法及系统有效
| 申请号： | 202110809158.3 | 申请日： | 2021-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN113361659B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 周琦量;曹江中;戴青云;卢育钦;郭江涛 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/084;G06N3/045 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明为克服图像数据集中存在图像缺失和数据分布不均的缺陷，提出一种基于隐空间主成分分析的图像可控生成方法，包括以下步骤：在隐空间随机采样隐向量后输入生成对抗网络中生成图像；对生成图像进行图像转换，得到目标属性变化的图像集合；通过重构损失最小化并利用梯度反向传播构建图像集合对应的隐向量集合；对隐向量集合进行主成分分析，找到隐向量集合方差变化最大的方向，即为属性变化方向；将隐向量沿属性变化方向进行不同程度的移动，然后输入所述生成对抗网络中，输出得到目标属性经过控制的图像。本发明通过在隐空间中对构造的隐向量集合进行主成分分析，进一步学习属性变化的方向，能够有效的控制输出图像的属性变化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 成分 分析 图像 可控 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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