基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法

基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法

论文摘要

提出了一种新的基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法.所提出的网络结构包含两组生成对抗子网络,每个子网络由一个生成器和判别器组成.其中,一个对抗子网络A(包含生成器A和判别器A)实现从灰度图像到彩色图像的翻译过程,另一个子网络B(包含生成器B和判别器B)反转该过程,即生成器B对称地使用生成器A的最终输出图像作为输入,用来重建原始的人脸灰度图像.其中,网络中的循环损失进行图像重建,而生成损失和对抗损失用来保证生成的图像更加接近真实图像.实验结果表明,这种结构设计不仅能实现自然逼真的人脸图像彩色化,还能同时保证人脸的身份属性不变.

论文目录

  • 1 相关工作
  •   1.1 传统算法
  •   1.2 生成对抗网络(GANs)
  • 2 方 法
  •   2.1 网络结构
  •   2.2 损失函数
  •     2.2.1 循环损失
  •     2.2.2 生成损失
  •     2.2.3 对抗损失
  • 3 实现和优化
  •   3.1 实现细节
  •   3.2 优 化
  • 4 实 验
  • 5 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 韩先君,刘艳丽,杨红雨

    关键词: 生成对抗网络,人脸图像彩色化,图像翻译,人脸识别

    来源: 北京理工大学学报 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 四川大学计算机学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(61572333),国家“八六三”计划项目(2015AA016405)

    分类号: TP391.41;TP183

    DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2018.432

    页码: 1285-1291

    总页数: 7

    文件大小: 1263K

    下载量: 191

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