多判别器循环生成对抗网络的素描人脸合成

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：letter0110

【摘要】

：

素描人脸合成在娱乐和刑侦领域具有重要应用价值。为了解决传统素描人脸合成方法生成图像面部细节模糊,缺失真实感等问题,改进了CycleGAN网络结构,提出一种基于多判别器循环生成对抗网络的素描人脸合成方法。该方法选取残差网络作为生成网络模型,在生成器隐藏层中增加多个判别器,提高网络对生成图像细节特征的提取能力;并建立了重构误差约束映射关系,最小化生成图像与目标图像之间的距离。通过在CUHK和AR人脸数

【作者】

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周华强曹林杜康宁

【机构】

：

北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室,北京信息科技大学信息与通信工程学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

素描人脸合成生成对抗网络残差网络多判别器网络深度学习 face sketch synthesis generative adversarial netw

【基金项目】

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国家自然科学基金(61671069),“勤信人才”培育计划(QXTCP A201902)

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