人脸合成

作品数：43被引量：95H指数：5
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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：《计算机工程与设计》《光学精密工程》《计算机与现代化》《广西科技大学学报》更多>>
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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 
基于改进循环对抗网络的异质人脸合成配准被引量：1
《计算机工程与设计》2021年第6期1735-1741,共7页汪鸿浩 张俊然 
四川大学-泸州市校地合作基金项目(省市级科研项目)(2017CDLZ-G27)。
针对异质人脸合成问题,根据生成对抗网络在图像合成问题中的优势,将改进的循环生成对抗网络(CycleGAN)应用于异质人脸的合成研究当中。该方法可以降低不同模态人脸图像之间因为特征结构不同导致合成困难的问题。收集照片和素描两种模态...
关键词：深度学习 循环对抗网络 损失函数 图像合成 异质人脸配准 
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