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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2023-10-12
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117935327A
主分类号：G06V40/16
分类号：G06V40/16;G06V10/26;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/094
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明公开了一种带有参考条件的人脸妆容语义局部判别方法，对化妆的参考图像和不化妆的原图像进行区域语义特征提取，为了保证合成图像的精确妆容，本发明方法加入了一个带有参考条件的局部判别器，由于人脸结构和姿态的差异，特征对齐网络将参考图像和原图像的特征映射到对齐的特征空间，并计算特征统计量进行区域妆容判别，以确保精确的妆容迁移。大量的实验证明了本发明方法在多个化妆指标上的有效性和优越的化妆迁移性能，能够实现最先进的化妆迁移能力。
主权项：1.一种带有参考条件的人脸妆容语义局部判别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：准备一个人脸图像数据集以及相对应的人脸分割掩码数据集，其中有化有精致妆容的参考图像和不化妆的原图像，将原图像x与参考图像y分别记为x∈X，y∈Y，其中，X为不化妆的原图像数据集，Y为化有精致妆容的参考图像数据集；S2：准备一个由神经网络实现的生成器G:生成器通过原图像x和参考图像y生成分辨率为h×w的高保真人脸图像其中，h为图像的高，w为图像的宽；S3：对步骤S2中生成的人脸图像与参考图像y一起送进全局判别器Dglobal判别得到相应的真伪判别结果，对步骤S2中生成的人脸图像与参考图像y的人脸分割掩码按区域划分，根据需要自主选择划分的区域位置及个数；S4：将步骤S2中生成的人脸图像和参考图像y分别与步骤S3划分出来的相应人脸分割掩码做点乘，得到划分出来的各个区域的生成图像局部区域和参考图像局部区域yi，其中i为对应的局部区域标号，将得到的生成图像局部区域与参考图像局部区域yi一起送进局部判别器Dlocal判别得到真伪判别结果；S5：通过生成器G、全局判别器Dglobal、局部判别器Dlocal三者之间通过真伪判别结果的对抗来约束神经网络的学习，当三者的对抗学习达到平衡时，生成器便能够生成将参考图像的精致妆容精确地迁移到原图像的人脸中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种带有参考条件的人脸妆容语义局部判别方法
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