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申请/专利权人：天津理工大学
摘要：一种基于生成对抗网络的人脸图像样本扩充方法。本发明提出一种用于扩充人脸图像样本的方法，解决特定环境下一些遮挡物造成人脸无法得到有效检测的问题。使用该方法生成人脸图像在图像质量与图像丰富程度都有很好的表现，能够对人脸图像样本数据进行有效扩充。通过数据集图像样本扩充使检测模型对遮挡人脸的检测精度提高3％以上，一定程度上提高人脸检测算法能力。既能有效扩充人脸数据样本，提高人脸检测算法能力，又能减少获取训练使用人脸图像的人力物力和时间。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的人脸图像样本扩充方法，包含以下步骤：步骤1：获取原始人脸训练样本集合；步骤2：将所述人脸训练样本集合中的人脸图像送入到S-CoderGAN生成对抗网络中，训练该生成对抗网络生成新的含有面部遮挡元素的人脸图像样本；其中：所述生成对抗网络的结构由以下模块组成：模块1：使用跳层连接的残差结构设计的生成器模块；模块2：在所述生成对抗网络中加入基于独热编码算法构成的S-coder可控编码模块；模块3：使用Sigmoid层设计判别网络真假判别子模块，使用Softmax层设计判别网络标签判别子模块，以此两个子模块构建判别器模块；步骤3：目标图像经编码模块编码后与原图像一起输入第一生成器中，生成假图像与目标图像送入判别器解码，原图像经编码模块编码后与假图像一起输入第二生成器，重构原图像，使用周期一致性损失对重构图像与原图像进行约束，并在训练时使用Wassersteinloss对生成器与判别器进行优化；步骤4：最后使用训练完成的S-CoderGAN生成对抗网络，生成多种人脸遮挡物的人脸图像样本，得到扩充后的数据集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 一种基于生成对抗网络的人脸图像样本扩充方法
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