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基于生成对抗网络的偏转人脸转正
被引量:
2
1
作者
胡惠雅
盖绍彦
达飞鹏
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期116-123,152,共9页
为了提高偏转人脸转正的效果,借鉴双通道生成对抗网络(TP-GAN)双通道生成的思想,将原始网络中的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)替换成边界均衡生成对抗网络(BEGAN).在传统两者对抗的网络结构中加入判别人脸身份的分类器,形成三者对抗的网...
为了提高偏转人脸转正的效果,借鉴双通道生成对抗网络(TP-GAN)双通道生成的思想,将原始网络中的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)替换成边界均衡生成对抗网络(BEGAN).在传统两者对抗的网络结构中加入判别人脸身份的分类器,形成三者对抗的网络结构.经实验对比可知,与在生成器损失函数中添加约束相比,结构上加入分类器对人脸身份一致性的保持更加有效.TP-GAN存在训练复杂、模式崩溃等难题,使用BEGAN的网络结构,可以避免这些问题,提高训练效率.在Multi-PIE数据集及LFW上的实验结果表明,利用提出的方法能够高效地生成高质量的正面人脸图片,且保留人脸的身份特征.
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关键词
人脸生成
分类器
模式崩溃
生成对抗网络(GAN)
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题名
基于生成对抗网络的偏转人脸转正
被引量:
2
1
作者
胡惠雅
盖绍彦
达飞鹏
机构
东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
东南大学自动化学院
东南大学深圳研究院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期116-123,152,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51475092)
深圳市知识创新计划基础研究项目(JCYJ20180306174455080).
文摘
为了提高偏转人脸转正的效果,借鉴双通道生成对抗网络(TP-GAN)双通道生成的思想,将原始网络中的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)替换成边界均衡生成对抗网络(BEGAN).在传统两者对抗的网络结构中加入判别人脸身份的分类器,形成三者对抗的网络结构.经实验对比可知,与在生成器损失函数中添加约束相比,结构上加入分类器对人脸身份一致性的保持更加有效.TP-GAN存在训练复杂、模式崩溃等难题,使用BEGAN的网络结构,可以避免这些问题,提高训练效率.在Multi-PIE数据集及LFW上的实验结果表明,利用提出的方法能够高效地生成高质量的正面人脸图片,且保留人脸的身份特征.
关键词
人脸生成
分类器
模式崩溃
生成对抗网络(GAN)
Keywords
face generation
classifier
mode collapse
generative adversarial network(GAN)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成对抗网络的偏转人脸转正
胡惠雅
盖绍彦
达飞鹏
《浙江大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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