近年來,深度學習技術(shù)的飛速發(fā)展與廣泛利用使得其在計算機視覺領(lǐng)域取得了極大的成功�；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像填充復原技術(shù)是當前圖像視覺領(lǐng)域的一個熱點話題并取得了許多優(yōu)異成果。作為研究熱點之一,圖像填充復原具有廣泛的應(yīng)用場景,例如修復缺失的照片、去除頭戴設(shè)備如眼鏡以及去除風景照片中的雜物等。現(xiàn)有的人臉圖像填充算法由于人臉紋理復雜等原因,在人臉清晰度和真實性上仍有欠缺。針對上述問題,以恢復出更為真實、清晰的人臉五官為目標,本文提出了一種基于引導圖的人臉填充算法。為更有效的利用引導圖,本文首先提出大面積遮擋的人臉關(guān)鍵點檢測算法。此關(guān)鍵點檢測算法使用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別提取引導圖和遮擋人臉圖像的特征信息,并使用空間形變網(wǎng)絡(luò),將引導圖的特征作類仿射變換。實驗結(jié)果表明,引導圖的利用能為遮擋人臉關(guān)鍵點檢測提供有力的引導信息,算法能夠準確定位具有大面積遮擋的人臉圖像的68個關(guān)鍵點位置。以遮擋人臉的關(guān)鍵點為目標坐標,以清晰引導圖的關(guān)鍵點為源坐標,利用移動最小二乘平移算法將引導圖形變至與遮擋人臉具有相同姿態(tài)的形變引導圖。實驗結(jié)果顯示,形變后的引導圖由于與遮擋圖在人臉部位具有相似的姿態(tài),能為網(wǎng)絡(luò)提供更具有參考意... 

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文采用的方法介紹
        1.3.1 深度學習
        1.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 生成對抗網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 基于引導圖的遮擋人臉關(guān)鍵點檢測
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作
        2.2.1 空間形變網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 數(shù)據(jù)來源及樣本生成
    2.3 實現(xiàn)細節(jié)及具體訓練策略
        2.3.1 基于引導信息的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
        2.3.2 損失函數(shù)定義
        2.3.3 網(wǎng)絡(luò)訓練策略
    2.4 實驗結(jié)果及分析
        2.4.1 實驗結(jié)果及對比分析
        2.4.2 量化結(jié)果分析
        2.4.3 模型在實際中的應(yīng)用
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于局部判別網(wǎng)絡(luò)的人臉填充模型
    3.1 基于U型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的人臉填充模型
        3.1.1 圖像獲取與圖像預處理
        3.1.2 U型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.1.3 U型網(wǎng)絡(luò)實驗過程及結(jié)果
    3.2 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的人臉填充模型
        3.2.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)在人臉填充的應(yīng)用介紹
        3.2.2 實驗結(jié)果及分析
    3.3 基于局部判別網(wǎng)絡(luò)的人臉填充模型
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)及處理
        3.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計及具體參數(shù)
        3.3.3 損失函數(shù)定義
    3.4 實驗結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于形變引導圖的人臉填充模型
    4.1 引言
    4.2 引導人臉圖像形變
        4.2.1 移動最小二乘算法介紹
        4.2.2 引導圖像形變結(jié)果
    4.3 實現(xiàn)細節(jié)及具體訓練策略
        4.3.1 基于VGG-Face的人臉填充模型
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)輸入
        4.3.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計及具體參數(shù)
    4.4 實驗結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其他成果
致謝



本文編號：3691946