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基于条件流的人脸正面化生成对抗模型
1
作者
张鹏升
解易
刘钊
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第12期156-161,183,共7页
根据侧面人脸合成正面人脸一直是计算机视觉领域中的一个难题。对此设计基于条件流的人脸正面化生成对抗网络模型。采用Glow模型作为生成网络实现高效的推理和合成;采用条件实例归一化层(CIN)来控制正面人脸的生成;采用变分判别器瓶颈(V...
根据侧面人脸合成正面人脸一直是计算机视觉领域中的一个难题。对此设计基于条件流的人脸正面化生成对抗网络模型。采用Glow模型作为生成网络实现高效的推理和合成;采用条件实例归一化层(CIN)来控制正面人脸的生成;采用变分判别器瓶颈(VDB),以潜在变量对身份进行判别,生成身份一致的正面人脸。在Multi PIE数据集上进行实验,实验分析表明,该网络模型可以生成更具真实性和多样性的正面人脸图片。
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关键词
人脸正面化
流模型
生产对抗网络
条件实例归一化层
变分判别器瓶颈
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题名
基于条件流的人脸正面化生成对抗模型
1
作者
张鹏升
解易
刘钊
机构
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
北京燧原智能科技有限公司
中国人民公安大学网络空间安全与法治协同创新中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第12期156-161,183,共7页
基金
国家重点研发项目课题(2018YFC0809800)
公安部公安理论软科学项目(2018LLYJGADX014)
文摘
根据侧面人脸合成正面人脸一直是计算机视觉领域中的一个难题。对此设计基于条件流的人脸正面化生成对抗网络模型。采用Glow模型作为生成网络实现高效的推理和合成;采用条件实例归一化层(CIN)来控制正面人脸的生成;采用变分判别器瓶颈(VDB),以潜在变量对身份进行判别,生成身份一致的正面人脸。在Multi PIE数据集上进行实验,实验分析表明,该网络模型可以生成更具真实性和多样性的正面人脸图片。
关键词
人脸正面化
流模型
生产对抗网络
条件实例归一化层
变分判别器瓶颈
Keywords
Face frontalization
Flow model
Generative adversarial network
Conditional instance normalization layer
Variational discriminator bottleneck
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于条件流的人脸正面化生成对抗模型
张鹏升
解易
刘钊
《计算机应用与软件》
北大核心
2019
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