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【发明公布】一种人脸年龄合成方法及系统_南京理工大学_202010846892.2 

申请/专利权人:南京理工大学

申请日:2020-08-21

公开(公告)日:2020-11-24

公开(公告)号:CN111985405A

主分类号:G06K9/00(20060101)

分类号:G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2022.07.26#授权;2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要:本发明涉及一种人脸年龄合成方法及系统,涉及人脸合成技术领域,人脸年龄合成方法包括:将测试图像进行预处理后输入人脸年龄合成模型中,得到不同年龄段的人脸图像;其中,人脸年龄合成模型的训练包括根据注意力掩码和合成人脸图像利用生成器网络的损失函数对生成器网络的参数进行优化,然后将合成人脸图像和对应原始输入作为负样本,合成时随机产生的目标年龄标签中的随机挑选的人脸图像作为正样本,输入到判别器网络得到对应的人脸图像的真实性的概率,根据这些概率利用判别器网络的损失函数对判别器网络的参数进行优化。当迭代次数到达最大迭代次数时,得到训练好的人脸年龄合成模型。本发明能够实现人脸年龄合成视觉质量的提升。

主权项:1.一种人脸年龄合成方法,其特征在于,包括:获取测试图像,检测所述测试图像中是否存在人脸;若所述测试图像中存在人脸,则对测试图像进行预处理,得到经预处理后的测试数据;将所述经预处理后的测试数据输入训练好的人脸年龄合成模型中,得到对应人脸多张不同年龄段的人脸图像;所述训练好的人脸年龄合成模型,具体训练过程包括:获取人脸年龄数据,对所述人脸年龄数据进行预处理;所述人脸年龄数据包括人脸图像和年龄组信息;所述年龄组信息包括年龄标签;将经过预处理后的第i个人脸年龄数据和第一目标年龄标签输入生成式对抗网络模型的生成器网络中,第i个人对应年龄标签的人脸年龄数据的注意力掩码和第i个人对应年龄标签的人脸年龄数据的RGB图像;根据所述第i个人脸年龄数据的对应年龄标签的注意力掩码和所述对应的RGB图像得到第i个人对应年龄标签的合成人脸图像;根据所述第i个人对应年龄标签的人脸年龄数据的注意力掩码和对应的合成人脸图像,以最小化生成器网络的损失函数为目标,优化所述生成式对抗网络模型的生成器网络;将预处理后的第i+1个人脸年龄数据和第二目标年龄标签输入生成式对抗网络模型的生成器网络中,得到第i+1个人对应年龄标签的人脸年龄数据注意力掩码和对应RGB图像;根据所述第i+1个人对应年龄标签的人脸年龄数据的注意力掩码和所述第i+1个人对应年龄标签的人脸年龄数据的RGB图像得到第i+1个对应年龄标签的合成人脸图像;根据所述第i+1个人对应年龄标签的人脸年龄数据的注意力掩码和所述第i+1个人对应年龄标签的合成人脸图像,以最小化生成器网络的损失函数为目标,优化所述生成式对抗网络模型的生成器网络;将所述第i+1个人对应年龄标签的合成人脸图像和所述预处理后的第i+1人对应年龄标签的人脸年龄数据作为负样本,第二目标年龄标签对应的人脸年龄数据作为正样本,分别将所述正样本和所述负样本输入所述生成式对抗网络模型的判别器网络,得到人脸图像的真实性的概率;根据所述人脸图像的真实性的概率,以最小化判别器网络的损失函数为目标,优化所述生成式对抗网络模型的判别器网络;计算迭代次数,判断迭代次数是否为最大迭代次数,得到第一判断结果;若所述第一判断次数表示所述迭代次数不为最大迭代次数,则将预处理后的第i+2个人对应年龄标签的人脸年龄数据作为第i个人脸年龄数据,并返回将经过预处理后的第i个人对应年龄标签的人脸年龄数据和第三目标年龄标签输入生成式对抗网络模型的生成器网络中,得到第i个人对应年龄标签的人脸年龄数据的注意力掩码和第i个人对应年龄标签的人脸年龄数据的RGB图像步骤;若所述第一判断次数表示所述迭代次数为最大迭代次数,则得到训练好的人脸年龄合成模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南京理工大学 一种人脸年龄合成方法及系统

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