[發明專利]用于提升人臉生成性能的系統以及方法

有效

• 申請號: 201910944600.6
• 申請日: 2019-09-30
• 公開（公告）號: CN110688972B
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 楊旭雷;李金寧;王慧嬌
• 申請（專利權）人: 上海依圖網絡科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/74
• 代理公司: 上海市匯業律師事務所 31325
• 代理人: 王函

1.一種用于提升人臉生成性能的系統，所述系統包括：

存儲器，其用于存儲真實人臉圖片；

對抗生成網絡,包括:

生成器網絡，用于生成虛假人臉圖片；

人臉識別模塊，其構造成接收由所述生成器網絡生成的所述虛假人臉圖片以及所存儲的真實人臉圖片組成的圖像對，分別提取所述圖像對中的虛假人臉圖片和真實人臉圖片的人臉信息特征，并計算所提取的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征的余弦相似度；以及

判別器網絡，其基于所述人臉識別模塊識別出的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征判斷所述虛假人臉圖片是否屬于所述真實人臉圖片；

其中所述對抗生成網絡基于所述人臉識別模塊所計算的余弦相似度最大化同源圖像對的相似性同時最小化異源圖像對的相似性，以提高所述生成器網絡生成所述虛假人臉圖片的真實性，使得所述生成器網絡在生成所述虛假人臉圖片時能夠保留人臉身份特征，以便增強人臉識別率并獲得所述對抗生成網絡的訓練目標，其中，所述同源圖像對中的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片為同一人的，所述異源圖像對中的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片為不同人的。

2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述人臉識別模塊包括人臉識別模型和分析模型，所述人臉識別模型包括基于人臉特征點的識別算法、基于整幅人臉圖像的識別算法或基于模板的識別算法，所述分析模型構造成計算所提取的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征的余弦相似度。

3.根據權利要求1或2所述的系統，其特征在于，所述對抗生成網絡包括更新模塊，所述更新模塊根據所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征的余弦相似度生成損失函數，并基于所述損失函數利用反向傳播算法，更新所述生成器網絡的參數和所述判別器網絡的參數，以獲得所述對抗生成網絡的訓練目標。

4.一種用于提升人臉生成性能的方法，所述方法包括：

存儲真實人臉圖片；

由對抗生成網絡的生成器網絡生成虛假人臉圖片；

由人臉識別模塊接收由所述生成器網絡生成的所述虛假人臉圖片以及所述真實人臉圖片組成的圖像對，分別提取所述圖像對中的虛假人臉圖片和真實人臉圖片的人臉信息特征，并計算所提取的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征的余弦相似度；以及

由所述對抗生成網絡的判別器網絡基于所述人臉識別模塊識別出的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征判斷所述虛假人臉圖片是否屬于所述真實人臉圖片；

其中所述對抗生成網絡基于所述人臉識別模塊所計算的余弦相似度最大化同源圖像對的相似性同時最小化異源圖像對的相似性，以提高所述生成器網絡生成所述虛假人臉圖片的真實性，使得所述生成器網絡在生成虛假人臉圖片時能夠保留人臉身份特征，以便增強人臉識別率并獲得所述對抗生成網絡的訓練目標，其中，所述同源圖像對中的虛假人臉圖片和真實人臉圖片為同一人的，所述異源圖像對中的虛假人臉圖片和真實人臉圖片為不同人的。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述人臉識別模塊包括人臉識別模型和分析模型，所述人臉識別模型包括基于人臉特征點的識別算法、基于整幅人臉圖像的識別算法或基于模板的識別算法，所述分析模型構造成計算所提取的所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征的余弦相似度。

6.根據權利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述對抗生成網絡包括更新模塊，所述更新模塊根據所述虛假人臉圖片和所述真實人臉圖片的人臉信息特征的余弦相似度生成損失函數，并基于所述損失函數利用反向傳播算法，更新所述生成器網絡的參數和所述判別器網絡的參數。