【摘 要】
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基于卷积神经网络的人脸图像修复技术在刑事侦破、文物保护及影视特效等领域有着重要的应用.但现有方法存在着图像修复结果不够清晰以及结果多样化不足等缺点,为此,提出了一
【机 构】
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山东科技大学电子信息工程学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室,浙江工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB1002703);国家自然科学基金联合基金(U1736109);国家高技术研究发展计划(2015AA016404)
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基于卷积神经网络的人脸图像修复技术在刑事侦破、文物保护及影视特效等领域有着重要的应用.但现有方法存在着图像修复结果不够清晰以及结果多样化不足等缺点,为此,提出了一种基于变分自编码器的人脸图像修复方法.首先设计了一种变分自编码器的变种网络,通过引入生成对抗网络解决修复人脸图像不清晰的问题,同时对变分自编码器中的隐变量进行约束,使得其中各个维度相互独立,实现特征解耦操作;最后通过动态规划获得最佳分割边界,利用泊松图像编辑得到无缝融合的结果.在CelebA数据集上的实验结果表明,该方法获得了良好的图像修复结果,
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