-
公开(公告)号：CN109284738B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811252816.8
申请日：2018-10-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种不规则人脸矫正方法和系统，识别图像中的人脸，采用基于CRF‑RNN的图像分割技术进行提取人脸；采用Inception模型进行图像分类，将侧脸按照角度分类；训练每个角度的Pix2Pix‑GAN网络模型，将侧脸图像按照角度输入到对应的网络模型中以生成正脸；采用软对称算法进行优化调整得到的正脸图像；训练超分辨率网络SRGAN，将得到的正脸图像超分辨率处理，从而得到一个高清的正脸。将生成对抗网络技术应用于侧脸的规则化研究，通过对抗学习实现单张侧脸到相应正脸的转化，同时将侧脸规则化方法与超分辨率重建技术结合，实现多姿态、不同光照条件下的侧脸人像到高质量正脸视图的端到端映射。
-
公开(公告)号：CN110363116B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910575810.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GLD‑GAN的不规则人脸矫正方法、系统及介质，包括：步骤S1：识别并截取图像中的人脸，获得人脸图P0；步骤S2：根据获得的人脸图P0，采用基于CRF‑RNN的图像分割技术剔除背景冗余；步骤S3：采用Inception模型进行图像分类，将侧脸按照角度分为多个类；步骤S4：训练每个类的GLD‑GAN模型。本发明将生成对抗网络技术应用于侧脸的规则化研究，通过对抗学习实现单张侧脸到相应正脸的转化，同时将侧脸规则化方法与超分辨率重建技术结合，实现多姿态、不同光照条件下的侧脸人像到高质量正脸视图的端到端映射。
-
公开(公告)号：CN110363116A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910575810.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GLD-GAN的不规则人脸矫正方法、系统及介质，包括：步骤S1：识别并截取图像中的人脸，获得人脸图P0；步骤S2：根据获得的人脸图P0，采用基于CRF-RNN的图像分割技术剔除背景冗余；步骤S3：采用Inception模型进行图像分类，将侧脸按照角度分为多个类；步骤S4：训练每个类的GLD-GAN网络模型。本发明将生成对抗网络技术应用于侧脸的规则化研究，通过对抗学习实现单张侧脸到相应正脸的转化，同时将侧脸规则化方法与超分辨率重建技术结合，实现多姿态、不同光照条件下的侧脸人像到高质量正脸视图的端到端映射。
-
公开(公告)号：CN109284738A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811252816.8
申请日：2018-10-25
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种不规则人脸矫正方法和系统，识别图像中的人脸，采用基于CRF-RNN的图像分割技术进行提取人脸；采用Inception模型进行图像分类，将侧脸按照角度分类；训练每个角度的Pix2Pix-GAN网络模型，将侧脸图像按照角度输入到对应的网络模型中以生成正脸；采用软对称算法进行优化调整得到的正脸图像；训练超分辨率网络SRGAN，将得到的正脸图像超分辨率处理，从而得到一个高清的正脸。将生成对抗网络技术应用于侧脸的规则化研究，通过对抗学习实现单张侧脸到相应正脸的转化，同时将侧脸规则化方法与超分辨率重建技术结合，实现多姿态、不同光照条件下的侧脸人像到高质量正脸视图的端到端映射。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
