基于高频小波损失的生成对抗人脸补全方法研究

作     者：黄俊健 朱煜 林家骏 郑兵兵 韩飞 Huang Junjian;Zhu Yu;Lin Jiajun;Zheng Bingbing;Han Fei

作者机构：华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 

基　　金：上海市科学技术委员会科研计划项目(17DZ1100808) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2021年第38卷第2期

页      码：233-238页

摘      要：基于生成对抗网络架构设计一种新的人脸补全模型。在生成网络中使用空洞卷积以增加特征图的感受野,提升网络性能;针对生成补全图像模糊,提出基于小波分解的损失函数设计方法,将图像转换到小波空间,提取高频信息作为l_1小波损失,有效提升人脸图像补全的质量。对VGGFace2人脸数据集下半部分人脸进行遮挡,作为训练数据集,以LFW数据集遮挡,进行人脸补全测试结果分析。实验结果表明,所设计算法的网络补全后的人脸结构相似性(SSIM)达到0.803 4,峰值信噪比(PSNR)达到20.946 7,有效提升了人脸补全的效果。

主 题 词：人脸补全 生成对抗网络 空洞卷积 小波分解 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2021.02.038

馆 藏 号：203102045...