典型文献
基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法
文献摘要：
针对现阶段人脸素描-照片合成方法合成的图像存在清晰度较低、面部细节模糊等问题,提出基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法.首先设计多残差动态融合网络,从不同的密集残差模块分别提取特征并进行残差学习.然后根据不同层次的多样化残差特征生成对应的偏移量,不同位置的卷积核依据偏移量改变采样坐标,使网络自适应地关注特征中重要信息.在避免特征信息逐级丢失和冗余信息干扰的前提下,网络有效整合几何细节信息与高级语义信息.方法同时引入多尺度感知损失,对不同分辨率的合成图像进行感知对比,使网络可由粗到细地对合成图像进行正则化约束.在香港中文大学面部素描数据集上的实验表明,文中方法合成的图像清晰度较高,面部细节完整,颜色一致,接近真实的人脸图像.
文献关键词：
人脸素描-照片合成;生成对抗网络;多残差动态融合;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
孙锐;孙琦景;单晓全;张旭东
作者机构：
合肥工业大学 计算机与信息学院 合肥230601;合肥工业大学 工业安全与应急技术安徽省重点实验室 合肥230009
文献出处：
引用格式：
[1]孙锐;孙琦景;单晓全;张旭东-.基于多残差动态融合生成对抗网络的人脸素描-照片合成方法)[J].模式识别与人工智能,2022(03):207-222
A类：
多残差动态融合
B类：
生成对抗网络,素描,合成方法,融合网络,密集残差,残差模块,提取特征,残差学习,不同层次,特征生成,偏移量,不同位置,卷积核,网络自适应,重要信息,特征信息,逐级,冗余信息,有效整合,细节信息,高级语义信息,尺度感知,感知损失,合成图,粗到细,正则化约束,香港中文大学,中方,图像清晰度,人脸图像
AB值：
0.292122
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