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申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262395A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于语义特征的人脸图像复原方法，步骤如下：获取待复原的人脸图像，输入至训练好的复原模型，得到复原后的人脸图像；复原模型包括：编码器，用于根据待复原的人脸图像，生成低质人脸语义特征；参考图像生成器，用于根据低质人脸语义特征，通过输入随机噪声，生成多张高质人脸参考图像；特征转移器，用于根据多张高质人脸参考图像，构建人脸组件特征字典；将人脸组件特征字典中的高质组件特征转移到低质人脸语义特征中，得到高质人脸语义特征；解码器，用于根据高质人脸语义特征，生成复原后的人脸图像。在保证复原结果细节与纹理的同时确保人脸语义信息的一致性，在真实场景下能够取得较高的评价指标得分与高质量的可视化效果。
主权项：1.一种基于语义特征的人脸图像复原方法，其特征是，包括如下步骤：获取待复原的人脸图像；将所述待复原的人脸图像输入至训练好的复原模型，得到复原后的人脸图像；其中，所述复原模型包括：编码器，用于，根据所述待复原的人脸图像，生成低质人脸语义特征；参考图像生成器，用于，根据所述低质人脸语义特征，通过输入随机噪声，生成多张高质人脸参考图像；特征转移器，用于，根据所述多张高质人脸参考图像，构建人脸组件特征字典；将所述人脸组件特征字典中的高质组件特征转移到所述低质人脸语义特征中，得到高质人脸语义特征；解码器，用于，根据高质人脸语义特征，生成复原后的人脸图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于语义特征的人脸图像复原方法
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