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一种基于生成对抗网络的人脸表情合成方法 

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申请/专利权人:汕头大学

摘要:本发明公开了一种基于生成对抗网络的人脸表情合成方法,包括:构建基于生成对抗网络的特征分离框架和特征融合框架,且任意一个框架均包括映射网络和由NN>1个渐进层组成的生成网络;从源图像中提取初始身份特征向量后将其输入特征分离框架进行编解码,得到身份特征向量;从目标图像中提取初始表情特征向量后将其输入特征分离框架进行编解码,得到表情特征向量;将身份特征向量和表情特征向量以指定渐进层方式按序输入特征融合框架中的生成网络进行不同层级间的融合运算,得到人脸表情图像;根据人脸表情图像和源图像之间的相似度指标值,对人脸表情图像的合成结果进行评估。本发明实现人脸表情图像的高分辨率合成输出。

主权项:1.一种基于生成对抗网络的人脸表情合成方法,其特征在于,包括:构建基于生成对抗网络的特征分离框架和特征融合框架,且任意一个框架均包括映射网络和由NN>1个渐进层组成的生成网络;从源图像中提取出初始身份特征向量,再将所述初始身份特征向量输入所述特征分离框架中进行编解码处理,得到优化后的身份特征向量;从目标图像中提取出初始表情特征向量,再将所述初始表情特征向量输入所述特征分离框架中进行编解码处理,得到优化后的表情特征向量;将所述身份特征向量和所述表情特征向量以指定渐进层方式按序输入所述特征融合框架中的生成网络进行不同层级间的融合运算,得到人脸表情图像;根据所述人脸表情图像和所述源图像之间的相似度指标值,对所述人脸表情图像的合成结果进行评估。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 汕头大学 一种基于生成对抗网络的人脸表情合成方法

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