人脸合成

作品数：43被引量：96H指数：5
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：曹林高新波赵林陈梦成李洁更多>>
相关机构：西安电子科技大学北京信息科技大学中国科学技术大学清华大学更多>>
相关期刊：《北京信息科技大学学报（自然科学版）》《科技通报》《计算机研究与发展》《中国科技论文》更多>>
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基于身份感知模型的素描人脸识别方法被引量：2
《电讯技术》2023年第5期725-732,共8页段中钰 李玉涛 田澍 郭亚男 杜康宁 张帆 
国家自然科学基金资助项目(U20A20163,62001033);北京市教委面上项目(KM202011232021,KM202111232014,KZ202111232049);“勤信人才”培育计划(QXTCP A201902,QXTCPC202108)。
针对素描图像和光学图像之间存在较大的模态差异这一问题,提出了一种基于身份感知模型的素描人脸识别方法,实现跨模态图像生成和素描人脸识别。该方法应用新的感知损失来监督图像生成网络,生成更好的跨模态图像,减少模态差异带来的识别...
关键词：素描人脸识别 模态差异 图像生成 感知损失 人脸合成 
基于小波预测的超分辨率素描人脸合成方法
《计算机工程与设计》2022年第5期1374-1381,共8页王鑫玮 朱希安 张本奎 杜康宁 郭亚男 
国家自然科学基金项目(61671069、62001033);北京信息科技大学“勤信人才”培育计划基金项目(QXTCPA201902);北京市教委面上基金项目(KM202011232021)。
在使用人工智能算法等途径生成高质量的素描人脸图像时,若输入光学图像分辨率较低,生成的素描图像质量也会较差。在仅有低分辨率光学图像的条件下,提出一种基于小波预测的超分辨率素描人脸合成方法合成高质量的素描图像。在素描人脸合...
关键词：素描人脸合成 超分辨率重建 深度学习 高质量图像合成 小波包分解 
基于图像块比较网络的素描人脸合成方法被引量：1
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》2022年第2期62-68,共7页司淑狄 罗倩 郭亚男 杜康宁 曹林 
国家自然科学基金项目(62001033,U20A20163);北京市教委面上基金项目(KM202011232021);北京信息科技大学“勤信人才”培育计划(QXTCP C202108,QXTCP A201902)。
针对传统素描人脸合成方法生成的素描肖像清晰度低且风格特征不显著的问题,提出了一种基于图像块比较网络的素描人脸合成方法,通过内容编码器和风格编码器自适应融合生成素描肖像。此外,引入多层次图像块比较模块来丰富素描人脸细节,加...
关键词：深度学习 生成对抗网络 素描人脸合成 图像块比较 
基于三网络对抗学习的素描人脸合成方法
《计算机工程与设计》2021年第6期1691-1698,共8页杜康宁 李凯旋 曹林 
国家自然科学基金项目(61671069);北京信息科技大学“勤信人才”培育计划基金项目(QXTCPA201902);北京市教委面上基金项目(KM202011232021)。
为解决现有素描人脸合成方法中素描人脸图像细节缺失、清晰度低及可适用性差的问题,提出一种三网络对抗学习的模型。由面部特征提取网络、生成网络及判别网络组成,引入面部细节损失与对抗损失相结合的复合损失函数,提高合成素描人脸图...
关键词：素描人脸合成 生成对抗网络 深度学习 对抗学习 
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