公开(公告)号：CN110378979A

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201910598725.8

申请日：2019-07-04

Applicant: 公安部第三研究所

Inventor： 王立 ,  冯宗伟 ,  陈茜 ,  洪丽娟 ,  刘辛宇 ,  黄思婕 ,  闵子彦 ,  李明 ,  毛业辉 ,  金敏 ,  朱佳敏 ,  周炯寅

IPC: G06T11/00 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络实现自定义高分辨率人脸图片自动生成的方法，包括对训练用的人脸图片数据集进行预处理；将预处理后的图片数据集以及隐藏向量Z输入人脸生成对抗网络进行训练；训练人脸特征提取网络；在隐藏向量Z和提取的特征向量之间执行线性回归；将回归斜率进行归一化后构造隐藏向量空间特征轴；解除生成人脸图像中两个相关特征的关联性；将修改后的隐藏向量输入生成对抗网络中的生成网络生成自定义特征的高分辨率人脸图片。采用了本发明的方法，最终由生成网络生成的人脸图片清晰、逼真而且能够生成自定义的人脸图片，在人脸数据集构建以及人脸安全领域都有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN110378979B

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN201910598725.8

申请日：2019-07-04

Applicant: 公安部第三研究所

Inventor： 王立 ,  冯宗伟 ,  陈茜 ,  洪丽娟 ,  刘辛宇 ,  黄思婕 ,  闵子彦 ,  李明 ,  毛业辉 ,  金敏 ,  朱佳敏 ,  周炯寅

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络实现自定义高分辨率人脸图片自动生成的方法，包括对训练用的人脸图片数据集进行预处理；将预处理后的图片数据集以及隐藏向量Z输入人脸生成对抗网络进行训练；训练人脸特征提取网络；在隐藏向量Z和提取的特征向量之间执行线性回归；将回归斜率进行归一化后构造隐藏向量空间特征轴；解除生成人脸图像中两个相关特征的关联性；将修改后的隐藏向量输入生成对抗网络中的生成网络生成自定义特征的高分辨率人脸图片。采用了本发明的方法，最终由生成网络生成的人脸图片清晰、逼真而且能够生成自定义的人脸图片，在人脸数据集构建以及人脸安全领域都有广阔的应用前景。