基于StarGAN的人脸表情数据增强研究  

作　　者：王俊杰[1] 贾东立[1] 

机构地区：[1]河北工程大学,河北邯郸056000

出　　处：《电脑知识与技术》2023年第34期9-12,共4页Computer Knowledge and Technology

摘　　要：StarGAN网络在生成人脸表情图片时存在局部细节模糊、重叠、整体质量不佳等问题,针对上述问题,对基础StarGAN网络提出了以下3项改进:对生成器加入CBAM注意力模块;改变生成器的网络结构为Attention U-Net网络;对原来的损失函数加入上下文损失函数。对于实验结果使用定性和定量的评价标准,通过与其他模型的FID图像评价指标数值比较,文章提出的方法生成的图片在图像整体质量和局部细节都有显著的效果。

关 键 词：计算机视觉 表情生成 数据增强 StarGAN 注意力机制 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]