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申请/专利权人：长沙理工大学
申请日：2023-12-08
公开（公告）日：2024-02-23
公开（公告）号：CN117593779A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.03.12#实质审查的生效;2024.02.23#公开
摘要：本发明涉及一种基于增强生成的融合人脸共谋者面部溯源方法。本发明的溯源模型包含编解码特征分离模块和增强生成模块。首先，通过编解码特征分离模块借助罪犯图像从融合人脸图像中分离出共谋者身份的潜在特征和多分辨率空间特征。接着，利用增强生成模块将映射成中间潜在编码的潜在特征转化成中间潜在卷积特征，多分辨率空间特征再通过通道分割空间特征变换CS‑SFT层来调制中间潜在卷积特征，从而进行两组特征的融合，实现增强融合人脸共谋者面部溯源。该方法采用双特征分离，并且利用StyleGAN2生成器实现两组特征的融合实现增强生成。本发明能够实现融合人脸共谋者面部溯源功能，并且提高溯源准确度和提升溯源图像的质量。
主权项：1.基于增强生成的融合人脸共谋者面部溯源方法，其特征在于：通过编解码特征分离模块从融合人脸图像中分离出共谋者身份的潜在特征和多分辨率空间特征，再利用增强生成模块将映射成中间潜在编码的潜在特征转化成中间潜在卷积特征，多分辨率空间特征再通过通道分割空间特征变换CS-SFT层来调制中间潜在卷积特征，从而进行两组特征的融合，实现增强融合人脸共谋者面部溯源。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 基于增强生成的融合人脸共谋者面部溯源方法
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