在最近幾年中,人臉識(shí)別技術(shù)飛速發(fā)展,在進(jìn)行人臉識(shí)別時(shí),由于獲取人臉圖像時(shí)一般都沒有約束條件,人的姿態(tài)、表情以及光照情況等都具有復(fù)雜性,而且有時(shí)會(huì)存在不同的遮擋狀況,這些因素都會(huì)影響現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù),嚴(yán)重妨礙了人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。大多數(shù)的人臉圖像修復(fù)方法,需要有被修復(fù)對(duì)象的原始完整樣本為前提,且大多數(shù)現(xiàn)有的方法都是僅從單個(gè)圖像中提取有用信息或以此來生成和已知區(qū)域中相似的內(nèi)容,缺乏局部和全局信息的關(guān)聯(lián)性,修復(fù)結(jié)果缺乏精細(xì)的紋理細(xì)節(jié),無法取得令人滿意的效果。針對(duì)存在的這些問題,論文提出了基于BEGAN（邊界平衡生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),Boundary Equilibrium Gnenerative Adversarial Networks）的雙判別網(wǎng)絡(luò)人臉圖像修復(fù)算法,其中主要研究工作如下:（1）將用于圖像生成的BEGAN的網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到人臉圖像修復(fù)任務(wù)當(dāng)中,并改進(jìn)了生成網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。針對(duì)人臉圖像修復(fù)與圖像生成任務(wù)的差異,對(duì)生成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn),將圖像生成任務(wù)中的單解碼器結(jié)構(gòu)改為編解碼結(jié)構(gòu),完成二維圖像到二維圖像的映射。改進(jìn)后的生成網(wǎng)絡(luò)包含深度編碼器和解碼器,有利于卷積網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,加快模型的收斂速... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

訓(xùn)練流程圖

圖 2-2 生成器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖2 深度卷積生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析在本文中，使用 CelebA 人臉數(shù)據(jù)集訓(xùn)練深度卷積生成式對(duì)抗(DCGAN)網(wǎng)在不同迭代次數(shù)下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖 2-3 所示。由圖可以看出，在進(jìn)行了 1 次其生成的人臉圖像質(zhì)量較差，只有粗略的面部輪廓。第 2 次迭代中，人臉明顯，可以粗淺的觀測(cè)到五官結(jié)構(gòu)。在進(jìn)行了 10 次迭代后，生成的面部圖完整，具有相對(duì)豐富的細(xì)節(jié)信息。隨著迭代次數(shù)的繼續(xù)增加，在進(jìn)行第 2，生成的面部圖像質(zhì)量開始下降，圖像出現(xiàn)扭曲現(xiàn)象。該實(shí)驗(yàn)結(jié)果在一定明了，隨著迭代次數(shù)的增大，DCGAN 算法開始變得不穩(wěn)定，沒辦法獲取網(wǎng)最優(yōu)結(jié)果。但是，目前此算法也能夠用于圖像修復(fù)中，可以一定程度上提像的質(zhì)量。

a) 真實(shí)圖像 b) 遮擋圖像c) 第 10 次迭代d) 第 100 次迭代e) 第 500 次迭代圖 2-5 基于感知和語(yǔ)境損失的圖像語(yǔ)義修復(fù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果 Wasserstein 距離Wasserstein 距離[41]，也被稱作 Earth-Mover(EM)距離，其作用是用來估測(cè)兩布之間的距離，具體定義公式如下： ~~, infr gr g x yP PW P P E x y ， ， 中 , r g P P——rP 和gP 組合起來的所有可能的聯(lián)合分布的集合； x , y ~ ——在 中進(jìn)行采樣，x 表示的是真實(shí)樣本，y 代表生成數(shù)x y——兩個(gè)數(shù)據(jù)樣本之間的距離； x y ~E x y ， ——全局判別網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)編碼器1L 損失;lDL ——兩個(gè)數(shù)據(jù)樣本間距離的期望值； E xy xy ，~ 可以認(rèn)為是在 這個(gè)“指定方向”下，將rP 這堆“泥土”移動(dòng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN的研究進(jìn)展與展望[J]. 王坤峰,茍超,段艷杰,林懿倫,鄭心湖,王飛躍.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(03)
[2]非局域樣本填充和自適應(yīng)曲率驅(qū)動(dòng)模型的遙感圖像修復(fù)算法[J]. 王相海,孫麗,萬(wàn)宇,王爽,陶兢喆.  模式識(shí)別與人工智能. 2016(08)
[3]自適應(yīng)樣本塊大小的圖像修復(fù)方法[J]. 孟春芝,何凱,焦青蘭.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2012(03)
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[5]一種基于TV模型的自適應(yīng)圖像修復(fù)方法[J]. 邵肖偉,劉政凱,宋璧.  電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2004(02)

碩士論文
[1]基于HOG特征的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究[D]. 慕春雷.電子科技大學(xué) 2013
[2]大區(qū)域圖像修補(bǔ)與圖像特技制作研究[D]. 張如.北京交通大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3507373