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题名非对称周期推理循环渐进的人脸修复算法研究
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作者
李雅倩
张旭曜
李岐龙
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第8期2496-2499,2531,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(62106214)
河北省自然科学基金项目(F2019203195)。
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文摘
针对生成对抗网络中修复网络无法兼顾图像的全局一致性和局部一致性,且计算负载较大的问题,在非对称U-Net网络架构的基础上引入渐进修复的思想。首先,提出了非对称周期特征推理模块,增加图像修复内容与周围已知像素之间的关联性,提高了修复图像的全局一致性表现;其次,提出新型的U-Net结构生成器网络,避免了编码器中的未知像素进入解码器,从而破坏解码器中特征的问题;最后,引入了感知损失和风格损失,进而提高了网络在主观评价下的修复效果。在人脸图像数据集上的实验表明,该算法在主观视觉效果和客观指标上都有显著的提高。
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关键词
生成对抗网络
渐进式修复
非对称周期特征推理
图像修复
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Keywords
generative adversarial network
gradual inpainting
asymmetric periodic feature inference
image inpainting
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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