基于最小二乘生成对抗网络的人脸图像修复研究

• 作者: 姜德航 寸怡鹏 王菲 谢卓然
• 来源期刊: 科技视界
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 图像修复 生成式对抗网络 深度卷积网络 人脸图像 LSGAN
• 年，卷（期）: 2020,（22）
• 所属期刊栏目: 电子信息技术
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: TH
• 字数: 3230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.22.01

摘要

图像修复是数字图像处理中的一项经典任务,随着深度学习技术步入人们的视野,计算机修补残缺图像的能力得到大幅提升.本文介绍了如何利用最小二乘损失,改进原始的生成式对抗网络,预测残缺图像中的丢失信息并快速修补残缺图像,克服传统图像复原方法中存在的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢卓然		4	0	0.0	0.0
2	寸怡鹏		4	0	0.0	0.0
3	姜德航		4	0	0.0	0.0
4	王菲		5	0	0.0	0.0