公开(公告)号：CN107527318B

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN201710582794.0

申请日：2017-07-17

Applicant: 复旦大学

Inventor： 付彦伟 ,  尹伟东 ,  马一清 ,  姜育刚 ,  薛向阳

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/08 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为一种基于生成对抗式网络模型的发型更换方法。自动更换发型在分类和图像编辑领域都有很多实际应用，本发明诉诸于这一要求，首先提供一个新的大型发型数据集，HAIRSTYLE30k，包含64种不同类型的30K图像组成的发型，同时，提供一个自动生成和修改发型的模型H‑GAN，来实现自动更换发型。本发明在基础的生成对抗式网络模型上做了改进，可以高效地学习新数据集，不仅在基础数据集上表现良好，在新数据集上也有很好的可泛化性。

公开(公告)号：CN107527318A

公开(公告)日：2017-12-29

申请号：CN201710582794.0

申请日：2017-07-17

Applicant: 复旦大学

Inventor： 付彦伟 ,  尹伟东 ,  马一清 ,  姜育刚 ,  薛向阳

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/08 ,  G06K9/00

CPC classification number: G06T3/0012 ,  G06K9/00228 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于计算机图像处理技术领域，具体为一种基于生成对抗式网络模型的发型更换方法。自动更换发型在分类和图像编辑领域都有很多实际应用，本发明诉诸于这一要求，首先提供一个新的大型发型数据集，HAIRSTYLE30k，包含64种不同类型的30K图像组成的发型，同时，提供一个自动生成和修改发型的模型H-GAN，来实现自动更换发型。本发明在基础的生成对抗式网络模型上做了改进，可以高效地学习新数据集，不仅在基础数据集上表现良好，在新数据集上也有很好的可泛化性。