[發明專利]人臉圖像生成方法、裝置、存儲介質和計算機設備

有效

• 申請號: 201711480435.0
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108229381B
• 公開（公告）日: 2021-01-08
• 發明（設計）人: 李岸;肖安東
• 申請（專利權）人: 湖南視覺偉業智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T1/00;G06T5/00;G06N3/04
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 黃曉慶

1.一種人臉圖像生成方法，其特征在于，包括：

基于殘差網絡和具有卷積神經網絡特征的快速區域網絡，構建目標檢測網絡，所述目標檢測網絡用于從待檢測人臉圖像中提取并識別人臉特征，所述目標檢測網絡由所述殘差網絡構建的特征提取層與所述快速區域網絡中的目標檢測層連接得到；

構建對抗生成網絡，所述對抗生成網絡用于對所述人臉特征進行重構；

將所述目標檢測網絡與所述對抗生成網絡級聯，得到超分辨率網絡；

將所述待檢測人臉圖像輸入至所述超分辨率網絡，得到超分辨率人臉圖像；

所述基于殘差網絡和具有卷積神經網絡特征的快速區域網絡，構建目標檢測網絡的步驟包括：

基于殘差網絡，構建用于提取人臉圖像中人臉特征的特征提取層，其中，所述特征提取層是指從所述殘差網絡中最底層的卷積層開始，通過一個卷積層減小特征數量，利用轉置卷積層放大后，與上一層的卷積層相連得到的輸出層；

將所述特征提取層與具有卷積神經網絡特征的快速區域網絡中的目標檢測層連接，形成樣本目標檢測網絡，所述樣本目標檢測網絡用于識別人臉圖像中的人臉特征；

對所述樣本目標檢測網絡進行訓練，得到目標檢測網絡。

2.根據權利要求1所述的人臉圖像生成方法，其特征在于，所述對所述樣本目標檢測網絡進行訓練，得到目標檢測網絡的步驟包括：

將攜帶特征標記的人臉圖像輸入至所述樣本目標檢測網絡，輸出所述人臉圖像中特征的位置和分類類別，所述特征包括人臉五官；

通過損失函數對所述樣本目標檢測網絡進行修正，得到目標檢測網絡，其中，所述損失函數為所述特征標記的位置與輸出特征位置的歐氏距離。

3.根據權利要求1所述的人臉圖像生成方法，其特征在于，所述構建對抗生成網絡的步驟包括：

搭建卷積網絡和像素位移網絡；

將所述卷積網絡與所述像素位移網絡連接，形成對抗生成網絡。

4.根據權利要求3所述的人臉圖像生成方法，其特征在于，所述構建對抗生成網絡的步驟包括：

搭建卷積層和轉置卷積層，將所述卷積層與所述轉置卷積層連接，形成卷積網絡；

將所述卷積網絡中的轉置卷積層與所述像素位移網絡連接，形成對抗生成網絡。

5.根據權利要求4所述的人臉圖像生成方法，其特征在于，所述搭建卷積層和轉置卷積層，將所述卷積層與所述轉置卷積層連接，形成卷積網絡的步驟包括：

搭建依次連接的第一卷積層、第二卷積層以及第三卷積層；

搭建依次連接的第一轉置卷積層和第二轉置卷積層；

將所述第三卷積層與所述第一轉置卷積層連接，形成卷積網絡。

6.根據權利要求1所述的人臉圖像生成方法，其特征在于，

所述將所述目標檢測網絡與所述對抗生成網絡級聯，得到超分辨率網絡的步驟之后還包括：

通過梯度下降法減小網絡損失函數，對所述超分辨率網絡進行修正，其中，所述網絡損失函數為通過所述超分辨率網絡輸出的人臉圖像特征與預設樣本人臉圖像特征的歐氏距離；

所述將所述待檢測人臉圖像輸入至所述超分辨率網絡，得到超分辨率人臉圖像的步驟包括：

將所述待檢測人臉圖像輸入至修正后的所述超分辨率網絡，得到超分辨率人臉圖像。