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[其他资源] 用 于图像生成的机器学 习 算法 在人像合成中 的研究与应用

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杨利霞        

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

    网络挑战赛参赛者

    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

    群组2018美赛护航培训课程

    群组2019年 数学中国站长建

    群组2019年数据分析师课程

    群组2018年大象老师国赛优

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    1#
    发表于 2020-11-9 15:18 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    用 于图像生成的机器学 习 算[size=22.9204pt]法
    1 n2 \8 e7 V8 |
    在人像合成中 的研究与应用

    + T3 U4 j& ^' J( z+ V  }' `
    0 K' H* M$ R- {' {
    8 K( G  y7 m1 a& w; B随着 近十多 年来各 种 电子设备 计算 能 力 的 快速发展 3 ?" `* [# e9 B/ Q
    1 Z/ M% `0 z4 U" y9 H6 L1 o- q
    尤 其是 基 于通用 图
    * }+ K7 W' [, h
    ( C+ O8 D$ _# U  l: s; i处理器 的并行计算技 术的快速发展
    4 A$ T$ _/ f% e9 b& v1 I8 i3 Q1 L. Z0 ]$ P8 Q; j. ]5 H! {0 m8 K  O
    机器学习 领域获得 了 快速的进 步
    ! t( T- b5 l- Z  ~
    , T* w1 w3 X3 Z" D随着 基于 . l* z0 t  A0 {* O  Z6 D8 m  X$ ?% u6 e
    卷 积神 经网 络的深度 学 习 方法的 出 现8 q7 v- U& O; H) t, E% u

    ! d- a7 E9 z  Y% K7 D0 T2 P: U+ \- o" A7 w2 d# A0 Q5 b
    传 统 的基于 数学 模型 的机器学 习 算 法在
    2 }& u5 C3 y" K. l* @很 多应用 领域都被基于统 计学 模型 的 神 经网 络算法所超越 : ^0 x3 g8 M) B/ r4 R/ ~2 \* [- ]
    9 b, @/ X  e6 L
    尤 其是 2 0 1 6 , v! T2 J0 K* ^8 o" Z2 f
    年 以来
    : T4 b/ i2 q1 r7 L( O" O7 s5 e5 [( ~9 Y  q1 ]
    基于 生成对 抗网 络的 图像处理方法 6 ^. [6 L# L9 L0 }6 j& P

    2 O! S. O5 S5 ]* p; S在传 统 的 图像识别 - O6 O8 S! o( y! ]6 t& `/ l

    : Y9 P( b/ @) k( }# c图像增强 和 图像分 割等
    ) j  G. d$ X0 M% H; K' O, z9 L6 ~9 a领域之外
    " |1 @! b9 t& b4 Q; d  x+ g2 v; f. F  ?) h% H! @' B5 i
    还实现了 基于 先验知识 的 图 像合成
    . s, e' r# f( J* |. M! Y4 Q2 E& }4 {! ]
    但 图像合成过程中 仍存在算法; `& }  A. ?! u+ w: J( G$ M
    # e% I7 w, c$ y1 |' ]: z
    果不 容 易 收 敛
      S2 c7 |0 ]3 v2 P' g3 I( `1 Q/ k* h
    计算量大
    2 [) _8 y  O( Q8 @! `! R$ k$ g+ _% F8 [
    优化速度慢% F( z  L$ C( \$ ?
    8 t* Y+ k7 g+ w9 g' B% F, \" m
    图 像劣化 等 问 题
    0 z3 d( b/ K0 I; A' l; F% |& @) c4 l* s' ~. w
    针对人脸 合成 图 像/ C$ x  L8 U& w" g* x% b0 w* s2 s& D0 E
    % _) d" J" d6 W1 c* S* {
    已有 的 图 像合 成算 法其优化 目 标与 评 价方法更多 的 关注于合成 图 像 的质量与 细 + }8 _! T% A8 W" ^; @7 S0 S; j0 @
    节还 原度 ; P, G( a9 z& d1 C
    ' s8 F# @, A% H8 Y+ R9 M
    而对于 人 像本 身 的 身 份信 息 保持与 目 标图 像 与源 图像 的 身份特征4 K3 T6 h1 ~) @+ o& x

    ) m  v$ M8 d' p! ~' u, K) ?致性等方面 4 h$ G' R- b3 E/ S0 n/ T8 P0 i$ H: [
    ' h9 p$ B0 x% R6 {) o6 A  \
    仍需进
    & N9 w; F  }  p7 F1 }/ i6 _& I
    / X( h; x8 U; l步 研 究和解决 , L# ~( Q/ \# n* d* Y+ h: R
    4 [: l2 A5 R; \" @$ r
    本文 主 要研 宄 了 基 于生成对抗 网络 的 人脸 图 像合成算法
    / m& x9 H" ]1 s! L5 W0 M- v  ~0 M' d1 ]) g7 @
    将合 成过程分
    # A' i  B: j* [2 r% a% O1 S+ u
    8 s7 @$ {  t& ?4 x, d+ r5 h. M( l$ y+ `$ s. A, m
    ( \8 R6 ?1 l' [, Z# o$ f9 V
    个 阶段
    ! U" n( ]9 E7 y2 @4 t% A$ _, G4 c9 H; \- @! \
    首先 是 图 像中 目 标主体 的分割
    / L( P' P) G9 D0 N
    0 T9 R- v: j$ V! X3 E% T: o; o其次是 人脸图 像的合成
    . y& f  v; T& e  J3 {6 m! `" U, ^! n
    9 O; x( r. e# [8 v4 _最后 是 图
    # h# |# N9 F# D0 p像的 超分辨和 画质 增强
    ) f2 ?5 O; r0 q, E% V, W0 v& ?5 L5 h
    实现 了 人 脸 图像生成算法的 识 别
    ( ^( t+ w" i: [! G6 q' E
    : G) g1 m! M  x/ m0 G分离 6 x; [' f. b+ o$ t

    ( E* t1 }3 W7 w# v! o/ _7 D& _  U, j合成和 画 质 改
    ) G/ r; m5 ~+ d) ~' i" D! l& R善 的 全过程 2 e% W. j, X" ~# F% Z) i1 }
    % V( Q( a: Z+ d5 z5 ?$ y
    针对 目 前 图像合成及人脸合成研究中 存在 的 问 题
    ! `8 J. e4 |* E
    . |5 s" E' x0 F) h+ u$ Y本文 主要解决 ) l8 [" l- l/ Q

    ! _' R# N3 p1 O/ G9 j3 q" Z人 脸 图 像 的 主体 分 割及 合成高 质量 的 保留 身 份特征 信 息 的 图 像的 问 题
    . B0 e& H9 |' d- L: F/ F: C1 ?4 g* ]! C# _9 e" C
    主要 : J, B1 p" k3 b, O/ E- u

    8 P& Y# t4 ?6 c9 n! \作 内 容和 创新点 包括
    6 V* i% n2 _$ b  t7 o8 p# V$ ^4 q+ Y+ d/ B+ x" v" |$ P6 ?9 x
    1 、
    ' r) y7 l( `; _' }/ m6 w' J1 `基于颜色统计信 息的 高斯混合模 型分类算法 7 ~5 z. Z, T! o/ h4 v0 D: {7 i

    : ^! l& [" F& F# h设计 了
    2 Y7 w' x9 w" t9 h3 {
    8 [( r9 @: q" J$ V3 x- Y* b种快速图 像分割
    7 \0 x( U: x( Z& R  l) F算法 + l. K4 [+ c8 P" W
    1 a& h% T$ c: ?* w3 Z
    该 算 法通过逐层 二分法
    + A' z% \9 J" T' ~7 |" r2 U6 c
    2 l# x' i( C' Z0 r* o( |次性的 将图 像分割 为基于 颜色分布 的 目 标 区 域
    2 @+ H9 g6 h7 I9 O+ G+ X4 ~3 V* c* Y- f( l
    同 时 由 分割 区 域得 到相 应 的 目 标轮廓
    3 u9 R7 `/ r; ]6 R2 l9 |9 Y1 a. h1 u1 e  ]* k, H( j3 Y
    该算 法不同 于传统方法的 先 由 轮廓得8 ^# n& E6 W4 f9 m3 }, |

    / k4 K; o2 {/ X8 e1 v连续的 边界 / g: h; W' W- P( ]" L5 V  l) `
    4 R1 H4 h5 _7 ]1 L, _6 f
    再得 到分割 区 域的 做 法
    9 c& ~! ?  h7 B2 B4 f. Z
    6 x. \! e- M3 y而 是 直接基于 颜色 统计信 息和像素分 布
    4 [% b! H. T7 q# j1 ?4 k: v+ Z1 r' c" Q6 s; \- H: y& Z4 J, j& f
    形态学特征进行 目 标 区域 的划 分
    ! b0 [3 @% e5 P! e2 ]: g' @# j) R3 E6 b$ e
    减少 了 边缘分 析的计算时 间 ; i: J/ u1 C0 P/ b$ k

    " f" ^% F# q8 M& D1 d5 @且对 目 标 区 域
    6 w1 F, {4 J! ?6 l1 \. J* s8 T) L* j& h  h* f
    行分 割 的同 时 即 可得到相 应 的 区域边界 ( ^8 I# X$ T; z
    " v9 W" l1 q' T' q8 t
    具备很 好的鲁棒性. \" O7 V6 k" k2 y
    : z! {& T* _/ T1 J0 ^2 \2 i. T5 W5 A
    2 、
    ) |" |% S! h% d( B从包含 人脸的 任意 图 像中 截取脸部区 域
    & C+ p$ b0 j3 H4 Q) v7 S! S7 _
    : z( o. W( e. {# u5 i" @- n经过背景 虚化
    # t8 ^" ?- A0 D' _8 x6 y
    $ o9 a( M/ r' h. ?7 ]; r1 \3 O缺失部分 补/ [# d) f" k6 F* q+ u
    , N3 m4 k/ d4 K" a+ A
    等步 骤8 ~6 t. ~, ^3 |2 N* X

    $ k+ ~/ D* c$ O7 L$ {基于 生成对抗网 络进行标准人 像 的合成
    ' g$ x% i  u0 q: \6 Y( P4 ]; p$ t; J- ?
    ) i: q! P! \" }; E1 k4 L0 C) r合 成后 的 图像具有 特征点对, h3 ^' g  G2 Y9 ]* A0 P

    " U5 V/ a: r: T  T. [后 的 人脸位置! {' X0 l. l- O7 c
    % b5 |% \% z% e" Q% o1 i
    且脸部 及肩 部 ; Z3 t4 F' d7 x" y3 h
    & i' G9 R9 E3 P- W% d) f9 R
    上半身 等部 分都具有 统
    9 |: {$ i& j0 W+ V) N( V
    5 e+ O9 E' \- [. g$ W) Q. d的 分 割与合成 效果 7 X' b: ~. Q) [) B  t+ o! k9 H
    0 C0 J  m6 ~3 c; Y! |

    , c1 f9 l" C* r% C方法处 理得 到 的 包含人脸主 要特征信 息 的半身 图 像
    % G% {4 p: M1 _- _, `
    ( E. k( j, S: a6 M可以 实 现人脸 图 像 的标准
    2 E; ^$ t7 {% q, f0 B% `6 s0 K" h9 {

    7 {0 |& |. H4 e* B2 X同时 最大 限度 的 保 留 原 图 像中 人脸的身份特征信 息
    1 {) O& U; {4 ^: f2 l$ w
    % K# I: I% r' s! a  C6 }2 b% C该 算法可以 作为人脸* l3 V# G8 G' a2 o* {8 v7 M" j5 o

    + g; d/ Z  U% G别 后 的 处 理步骤% x& X5 a1 t( \' \# m0 @
    ! U7 q! s! E5 ]; s2 n* {/ w. j8 e
    处理后 的 人脸图 像 相 比 原 图 像具 有更$ u' a' a" n: e9 p

      ?1 b: J, F* [; G0 Z/ Q3 u致的 图 像模式和对 齐
    3 f) s' g* d1 C' m后 的人脸特征 区 域
    4 E* j5 ^! J7 O% u+ V. C9 `7 I5 I9 M
    3 d; i8 p) d- @/ b, n9 @同时 该算 法也 可 以 作为 人脸数据 的前 处理步骤
    8 p5 ^3 \) T& ?3 Z: Q
    ; f3 X0 B: }9 o1 G. `有效改 善
    0 L0 u4 e- O& h- K; c; T; z+ X; q5 q7 R
    有 人脸识 别 与分割 算法的 效 果 2 p$ X1 E  ?- b( e; _* u6 v

    . y1 D" i* ], k0 C2 Q. k8 L1 J1 g+ T/ S8 x1 D& o
    6 F' i  n- b( {" A

    用 于图像生成的机器学 习 算法 在人像合成中 的研究与应用.pdf

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