【摘 要】
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提出一种用于短波红外人脸图像与可见光人脸图像翻译的改进的CycleGAN框架,该框架基于循环生成对抗网络模型,新增了损失函数计算通路并设计了新损失函数。建立了数据集并通过
【机 构】
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中国科学院上海技术物理研究所; 中国科学院大学; 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室;
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提出一种用于短波红外人脸图像与可见光人脸图像翻译的改进的CycleGAN框架,该框架基于循环生成对抗网络模型,新增了损失函数计算通路并设计了新损失函数。建立了数据集并通过实验调整模型参数,改进模型在人脸图像上的翻译效果,有效克服光谱特性不同带来的图像的模态差异,提升图像的可观察性。在自建数据集上进行实验验证,并与现有图像翻译框架进行比较,从主观、FID(Fréchet Inception Distance)以及现有人脸识别算法识别准确率三个方面进行比较,实验结果表明,新提出的框架效果提升明显,更好地保持了原目标的识别特征,有效提升了图像翻译结果的可观察性与识别的准确率。
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