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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征表達(dá)的人臉?biāo)孛韬铣?/H1>
發(fā)布時間:2020-12-12 23:38
  素描是指單純用線條描寫、不加彩色的畫。素描是一種古老的藝術(shù)形式,在文藝復(fù)興時期,許多知名藝術(shù)家,如達(dá)芬奇、米開朗基羅等人都利用素描進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作。著名的素描畫像包括達(dá)芬奇的《自畫像》,米開朗基羅的《利比里亞女巫》等。人臉?biāo)孛柙诤芏囝I(lǐng)域顯示出了廣泛的應(yīng)用,尤其是刑偵、安防領(lǐng)域。在刑偵過程中,公安機(jī)關(guān)往往需要根據(jù)目擊證人的口述,手繪出嫌疑犯的素描畫像。如果能夠建立人臉?biāo)孛钄?shù)據(jù)庫,在數(shù)據(jù)庫中匹配出嫌疑犯的人臉?biāo)孛?這將極大提高刑偵效率。除此之外,越來越多的人希望在社交網(wǎng)絡(luò)上展現(xiàn)個性化的一面,人臉?biāo)孛桀^像將會是一個非常好的自我展示方式。本課題的目標(biāo)即為,給定人臉照片,生成一張人臉?biāo)孛。目前已知的人臉(biāo)孛韬铣煞椒ǘ际菑囊粋包含照片-素描對的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)到塊狀的素描風(fēng)格。這些方法一般都是在RGB空間中進(jìn)行,不可避免地會在小塊邊界產(chǎn)生不平滑的噪聲。如果降噪的方法也被使用進(jìn)來,小塊的邊界將會被模糊然后人臉的結(jié)構(gòu)將不會被完全恢復(fù)。近年來關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間層的研究取得了長足的進(jìn)步,尤其在圖像紋理合成,藝術(shù)風(fēng)格圖像生成等方面。本文的主要貢獻(xiàn)在于,首次通過合成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間層來解決風(fēng)格轉(zhuǎn)化任務(wù)。本文提出了一種基... 

【文章來源】:上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征表達(dá)的人臉?biāo)孛韬铣? src='http://www.bigengculture.com/uploads/allimg/20201212/1607787531.81988.jpeg'  style='max-width:500px'></p><br> –1素描畫像代表作<br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1019634759.nh0002' alt='參考圖,素描,香港中文大學(xué),數(shù)據(jù)庫' style='max-width:500px'></p><br> 通常是從一個人臉-素描數(shù)據(jù)庫中學(xué)到紋理和人臉輪廓信息。常用的人臉?biāo)孛钄?shù)據(jù)庫是香港中文大學(xué)人臉?biāo)孛钄?shù)據(jù)庫 (CUHK Face Sketch Database),這個數(shù)據(jù)庫中的一些樣例可以參考圖1–2。對于每一張人臉照片,都有一行對應(yīng)的藝術(shù)家手繪素描畫像。利用這樣一個數(shù)據(jù)庫,這些方法能夠使得生成的素描非常好地保存人臉局部細(xì)節(jié)和陰影效果。然而,這些基于樣本的方法一般都是直接在 RGB 空間中操作小塊,使這些小塊拼湊出素描畫像。這些方法這樣做是基于如下假設(shè):如果兩個人臉照片的小塊是接近的,那么它們對應(yīng)的人臉?biāo)孛栊K應(yīng)該也是接近的。這樣的假設(shè)看似很合理,但是給基于樣本的方法帶來了如下矛盾:當(dāng)小塊的面積過大時,小塊的交界處會產(chǎn)生明顯的過度不平滑,這就依賴非常好的降噪方法。當(dāng)小塊的面積太小時,小塊邊界平滑度較好,但對人臉局部的細(xì)節(jié)保持地不好。近些年來 <br><br><p align='center'><img src='http://www.bigengculture.com/uploads/allimg/20201212/1607787532.21270.jpeg' alt='參考圖,風(fēng)格,素描,小塊' style='max-width:500px'></p><br> 通常是從一個人臉-素描數(shù)據(jù)庫中學(xué)到紋理和人臉輪廓信息。常用的人臉?biāo)孛钄?shù)據(jù)庫是香港中文大學(xué)人臉?biāo)孛钄?shù)據(jù)庫 (CUHK Face Sketch Database),這個數(shù)據(jù)庫中的一些樣例可以參考圖1–2。對于每一張人臉照片,都有一行對應(yīng)的藝術(shù)家手繪素描畫像。利用這樣一個數(shù)據(jù)庫,這些方法能夠使得生成的素描非常好地保存人臉局部細(xì)節(jié)和陰影效果。然而,這些基于樣本的方法一般都是直接在 RGB 空間中操作小塊,使這些小塊拼湊出素描畫像。這些方法這樣做是基于如下假設(shè):如果兩個人臉照片的小塊是接近的,那么它們對應(yīng)的人臉?biāo)孛栊K應(yīng)該也是接近的。這樣的假設(shè)看似很合理,但是給基于樣本的方法帶來了如下矛盾:當(dāng)小塊的面積過大時,小塊的交界處會產(chǎn)生明顯的過度不平滑,這就依賴非常好的降噪方法。當(dāng)小塊的面積太小時,小塊邊界平滑度較好,但對人臉局部的細(xì)節(jié)保持地不好。近些年來 <br><!--https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD202001&filename=1019634759.nh&v=mxhV4wmxzPtLtUjcBGshMH%25mmd2FyEB9R9vXKmvl4ulVDgv4jfyp0hyGsp5795K462lfn-->
					<br/><br/>本文編號:<b>2913463</b><div style='float:right'>
					

			
				
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