【摘 要】
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针对人脸表情迁移生成图像质量不高、训练过程较长且生成速度较慢的问题,文中提出了一种基于生成式对抗网络的人脸表情迁移方法,使表情迁移更加快速和自然。首先,利用卷积神
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272253);辽宁省自然科学基金(201602616);辽宁省教育厅科学研究项目(L2015443);住建部项目(2015-K2-015)资助
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针对人脸表情迁移生成图像质量不高、训练过程较长且生成速度较慢的问题,文中提出了一种基于生成式对抗网络的人脸表情迁移方法,使表情迁移更加快速和自然。首先,利用卷积神经网络进行人脸特征提取,并将图像从高维空间映射到浅层空间,在浅层空间中利用生成式对抗网络模型对人脸表情特征进行判别;然后,通过最近邻上采样层和卷积层组合结构将图像从浅层空间映射到高维空间,并在此过程中通过加入表情标签特征图对人脸表情进行改变。与FaderNetworks相比,所提方法的网络模型参数量减少43.7%,训练时间缩短了36%。实验结果表
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