【摘 要】
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人工智能技术的发展为优化中国当前的资本结构进而实现经济增长与扩大消费的双重目标提供了新的思路。作为最重要的人工智能技术之一，人脸识别技术的市场需求规模不断攀升、应用范围不断扩大，为人工智能技术的发展以及经济增长做出了巨大贡献。但在实际应用中，因光线、外物遮挡等因素影响，大量人脸图像含有破损，这影响了部信息的获取与识别完整面人脸识别技术的应用效果。为获取完整的面部信息进行相关的识别工作，人脸图像修复
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人工智能技术的发展为优化中国当前的资本结构进而实现经济增长与扩大消费的双重目标提供了新的思路。作为最重要的人工智能技术之一，人脸识别技术的市场需求规模不断攀升、应用范围不断扩大，为人工智能技术的发展以及经济增长做出了巨大贡献。但在实际应用中，因光线、外物遮挡等因素影响，大量人脸图像含有破损，这影响了部信息的获取与识别完整面人脸识别技术的应用效果。为获取完整的面部信息进行相关的识别工作，人脸图像修复技术（FaceImage Inpainting）显得尤为重要。成熟的面部图像修复技术有广泛的应用价值与实际意义，因此，人脸图像修问题逐渐成为学术界的关注热点。
针对目前人脸图像修复领域中存在模型稳定性差、图像融合度不佳的问题，本文基于由粗到细的思想提出一种结合改进的WassersteinGAN网络及自注意力机制的人脸图像修复模型。
初始修复阶段，输入为含有破损的图像，经过初始修复网络输出一个粗精度的修复图像。增强修复阶段，输入为初始阶段的粗修复面部图像，应用自注意力模块获取特征间的全位置相关性并结合双鉴别网络增强修复面部图像的一致性与融合度。此外，在增强修复阶段，应用改进的WassersteinGAN网络并对梯度进行权重限制减少计算参数，稳定模型训练。
通过与经典的PM算法、DCGAN算法进行比较，本文模型在面部中心区域缺失、单侧区域缺失都取得了较好的视觉修复效果，且峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）、原图相似度以及修复识别准确率分别为24.912dB，0.892，0.78，75.4%，训练过程中基本无模式崩溃（Model Collapse）问题出现。表明本文模型可以通过提取面部特征的长距离相关性加强全局特征的表达并通过稳定训练最终提升面部图像修复质量与训练稳定性从而对含有大范围破损的面部自然修复并通过修复提升遮挡面部识别的准确率。
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