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針對任意形狀遮擋下人臉修復，現有方法容易產生邊緣模糊和恢復結果失真等問題。提出了一種結合邊緣信息和門卷積的人臉修復算法。首先，通過先驗人臉知識產生遮擋區堿的邊緣圖，以約束人臉修復過程。其次，利用門卷積在部分像素缺失下的精確局部特征描述能力，設計面向圖像修復的門卷積深度生成對抗網絡（GAN）。該模型由邊緣連接生成對抗網絡和圖像修復生成對抗網絡兩部分組成。邊緣連接網絡利用值遮擋圖和待修復圖像及其邊緣圖的多源信息進行訓練，實現對缺失邊緣圖像的自動補全和連接。圖像修復網絡以補全的邊緣圖為引導信息，聯合遮擋圖像進行缺失區域修復。實驗結果表明：相比其他算法，該算法修復效果更好，其評價指標比當前基于深度學習的圖像修復算法更優。
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