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一种基于深度学习的戏曲脸谱生成方法及系统 

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申请/专利权人:北方工业大学

摘要:本发明涉及一种基于深度学习的戏曲脸谱生成方法及系统,其方法包括:S1:对人脸图片进行数据清洗与预处理,构建数据集;S2:根据素颜人脸图像和戏曲脸谱图像的人脸关键点,建立二者的映射关系;将对应人脸关键点进行融合,得到具有素颜人脸结构的伪戏曲艺术人脸图像;S3:将素颜人脸图像和戏曲艺术人脸图像输入深度学习生成网络,生成结果图像;S4:构建K个重叠人脸局部鉴别器,与结果图像同步进行对抗,实现对戏曲脸谱高频细节的提取和鉴别,最终输出目标戏曲艺术人脸图像。本发明提供的方法基于深度学习进行不同域之间的戏曲脸谱建模,对戏曲脸谱的高频色彩、纹理特征进行生成,获得逼真的戏曲脸谱效果。

主权项:1.一种基于深度学习的戏曲脸谱生成方法,其特征在于,包括:步骤S1:对人脸图片进行数据清洗与预处理,构建戏曲脸谱图像数据集;步骤S2:根据素颜人脸图像和戏曲脸谱图像的人脸关键点,建立二者的映射关系;将对应所述人脸关键点进行融合,得到具有素颜人脸结构的伪戏曲脸谱图像;步骤S3:将所述素颜人脸图像和所述戏曲脸谱图像输入深度学习生成网络,生成结果图像;步骤S4:根据所述戏曲脸谱图像、所述伪戏曲脸谱图像以及所述结果图像,并根据人脸特征关键点映射关系计算生成指定大小的K个局部戏曲妆容特征区域,输入所述深度学习生成网络,构建K个重叠人脸局部鉴别器,同时采用边缘感知处理实现面部色彩纹理高频细节增强,与所述深度学习生成网络生成的所述结果图像同步进行对抗,实现对戏曲脸谱高频细节的提取和鉴别,最终输出目标戏曲脸谱图像。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北方工业大学 一种基于深度学习的戏曲脸谱生成方法及系统

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