[發明專利]一種基于多列門控卷積網絡的人臉圖像修復方法有效
| 申請號： | 202110096256.7 | 申請日： | 2021-01-25 |
| 公開（公告）號： | CN112837234B | 公開（公告）日： | 2022-07-22 |
| 發明（設計）人： | 楊有;李可森;楊學森;劉思汛;姚露 | 申請（專利權）人： | 重慶師范大學 |
| 主分類號： | G06T5/00 | 分類號： | G06T5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/75 |
| 代理公司： | 重慶樂泰知識產權代理事務所(普通合伙) 50221 | 代理人： | 林慰敏 |
| 地址： | 401331 重*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 門控 卷積 網絡 圖像 修復 方法 | ||
1.一種基于多列門控卷積網絡的人臉圖像修復方法，其特征在于，包括以下步驟：
獲取待修復人臉圖像和掩碼，并將所述待修復人臉圖像輸入帶有門控卷積的生成器中進行修復，得到生成圖像；
基于感知損失法，利用隱式多元馬爾可夫隨機場計算出所述生成圖像和原始圖像之間的特征損失值；
將所述生成圖像中的像素的置信度進行賦值，并根據所述特征損失值和計算得到的兩種損失值，得到聯合損失值，完成修復；
獲取待修復人臉圖像和掩碼，并將所述待修復人臉圖像輸入帶有門控卷積的生成器中進行修復，得到生成圖像，包括：
獲取待修復圖像和掩碼，并利用生成器的多個門控卷積分支提取所述待修復圖像和所述掩碼的多個圖像特征和掩碼特征，其中，利用所述掩碼對獲取的人臉圖像訓練集進行標記得到所述待修復圖像；
對所述待修復圖像進行下采樣，并利用擴張卷積進行處理；
對多個所述圖像特征進行上采樣，并利用帶有門控卷積的解碼器進行多次卷積，得到對應的生成圖像；
對多個所述圖像特征進行上采樣，并利用帶有門控卷積的解碼器進行多次卷積，得到對應的生成圖像，包括：
對多個所述圖像特征進行上采樣，并在空間分量上對得到的原始分辨率進行合并，得到特征矩陣；
利用帶有門控卷積的解碼器對所述特征矩陣進行多次卷積還原，得到對應的生成圖像；
對所述待修復圖像進行下采樣，并利用擴張卷積進行處理，包括：
對所述待修復圖像進行下采樣，并在下采樣到對應的位置時，將多個所述圖像特征和多個所述掩碼特征利用擴張卷積進行處理。
2.如權利要求1所述的基于多列門控卷積網絡的人臉圖像修復方法，其特征在于，將所述生成圖像中的像素的置信度進行賦值，并根據所述特征損失值和計算得到的兩種損失值，得到聯合損失值，完成修復，包括：
將所述生成圖像中的已知像素和邊界像素的置信度賦值為1，并利用高斯濾波器對多個所述掩碼特征進行卷積，得到對應的掩碼權重；
根據所述特征損失值和計算得到的兩種損失值，得到聯合損失值，完成修復。
3.如權利要求2所述的基于多列門控卷積網絡的人臉圖像修復方法，其特征在于，根據所述特征損失值和計算得到的兩種損失值，得到聯合損失值，完成修復，包括：
對所述掩碼權重進行多次迭代，得到對應的重建損失值；
利用鉸鏈損失作為目標函數，利用快速逼近法對所述生成器的輸出進行計算，得到對應的對抗損失值；
將正則化參數與所述特征損失值相乘，并與所述重建損失值求和，然后將得到的結果與對抗參數與所述對抗損失值的乘積相加，得到對應的聯合損失值。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于重慶師范大學，未經重慶師范大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110096256.7/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
