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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>可合成人像提取及半身像的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法

      可合成人像提取及半身像的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法

      2021-06-03 | pdf | 0.41 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ generative adversarial network，GAN進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)上半身人像的合成，從普通人像照片中截取部分區(qū)域得到面部對(duì)齊后的標(biāo)準(zhǔn)化上半身合成圖像，處理后的標(biāo)準(zhǔn)化人像實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)主體與背景的分離，可以有效地優(yōu)化目標(biāo)識(shí)別和分割算法的結(jié)果。圖像的合成過程分為2個(gè)主要步驟，首先利用圖像特征識(shí)別人臉并截取頭部區(qū)域，然后以裁切后的頭部區(qū)域?yàn)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>中心進(jìn)行上半身人像的合成，得到人臉特征點(diǎn)及頭部區(qū)域?qū)R后的上半身合成圖像。該算法可以有效地從背景中分離人像區(qū)域，利用合成后的圖像進(jìn)行圖像分割和評(píng)價(jià)，可以避免圖像背景對(duì)于圖像識(shí)別主體的干擾。通過自有數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了該算法可以改善分割算法的精確度、召回率和F值，最終合成人臉圖像的 Facenet平均距離及標(biāo)準(zhǔn)差相比現(xiàn)有的人臉圖像正則化算法均有減小，通過在 celeb及LFW等通用數(shù)據(jù)集上的驗(yàn)證測(cè)試，顯示出算法具有良好的通用性和適應(yīng)性，該算法可以廣泛適用于人像照片的主體提取和人像合成，作為分割和識(shí)別等應(yīng)用的前置步驟。

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