基于跳跃连接的生成对抗网络人脸修复算法

• 作者: 张宇航 张乾 江漫 苏江涛
• 来源期刊: 湖南城市学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸修复 生成对抗网络 跳跃连接 双判别器模型
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 智慧与生态城市
• 页码范围: 60-65
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7304.2022.02.0011

摘要

针对生成对抗网络(GAN)在人脸修复任务中存在的修复效果不佳、细节体现不足、修复边缘生硬等问题,提出一种跳跃连接式生成对抗网络.首先,在双判别器模型基础上,通过在生成器中引入跳跃连接来获取更多层间特征来提升图像修复效果;其次,采用步长卷积进行采样来减少采样造成的信息损失;最后,在CelebA数据集上进行实验,并用峰值信噪比和结构相似性对结果进行验证.实验结果表明:系统峰值信噪比和结构相似性值分别为32.1587和0.9662,相较原模型分别提高了14.67％和4.35％;该算法明显提高了图像修复质量和训练稳定性.