【摘 要】
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根据侧面人脸合成正面人脸一直是计算机视觉领域中的一个难题。对此设计基于条件流的人脸正面化生成对抗网络模型。采用Glow模型作为生成网络实现高效的推理和合成;采用条件
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院,北京燧原智能科技有限公司,中国人民公安大学网络空间安全与法治协同创新中心
【基金项目】
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国家重点研发项目课题(2018YFC0809800);公安部公安理论软科学项目(2018LLYJGADX014)
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根据侧面人脸合成正面人脸一直是计算机视觉领域中的一个难题。对此设计基于条件流的人脸正面化生成对抗网络模型。采用Glow模型作为生成网络实现高效的推理和合成;采用条件实例归一化层(CIN)来控制正面人脸的生成;采用变分判别器瓶颈(VDB),以潜在变量对身份进行判别,生成身份一致的正面人脸。在Multi PIE数据集上进行实验,实验分析表明,该网络模型可以生成更具真实性和多样性的正面人脸图片。
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