基于条件流的人脸正面化生成对抗模型

• 作者: 刘钊 张鹏升 解易
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸正面化 流模型 生产对抗网络 条件实例归一化层 变分判别器瓶颈
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 156-161,183
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.12.025

摘要

根据侧面人脸合成正面人脸一直是计算机视觉领域中的一个难题.对此设计基于条件流的人脸正面化生成对抗网络模型.采用Glow模型作为生成网络实现高效的推理和合成;采用条件实例归一化层(CIN)来控制正面人脸的生成;采用变分判别器瓶颈(VDB),以潜在变量对身份进行判别,生成身份一致的正面人脸.在Multi-PIE数据集上进行实验,实验分析表明,该网络模型可以生成更具真实性和多样性的正面人脸图片.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘钊	中国人民公安大学网络空间安全与法治协同创新中心	13	27	3.0	5.0
2	张鹏升	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	3	4	2.0	2.0
3	解易		1	0	0.0	0.0