身份保持约束下的人脸图像补全

• 作者: 卫红权 王旭东 高超 黄瑞阳
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸补全 身份一致性 生成式对抗网络 人脸识别
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 3656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2018070

摘要

人脸图像补全作为图像补全技术的一种特殊应用,在被遮挡人脸的识别、人脸修复等问题上有不可替代的作用.现有的人脸补全算法只针对补全图像的真实性,而未考虑其补全后的身份一致性.针对这一问题,设计了一种基于改进的生成式对抗网络的人脸补全算法,通过引入SN-GAN算法,提高了模型训练的稳定性,同时利用人脸识别模型对生成图像加入了身份一致性约束,经过实验证明,所提方法能够在生成高真实性图像时有效保持补全图像的身份一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄瑞阳		50	146	7.0	8.0
2	高超		22	27	3.0	3.0
3	卫红权		11	45	3.0	6.0
4	王旭东		1	0	0.0	0.0