【摘 要】
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在人脸识别中,人脸姿态差异处理始终是一个难点。人脸正面化中大体可以分为两类:一是通过图形学方法生成正脸,二是通过产生式模型生成正脸。然而,第一类方法生成的正脸畸变会
【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
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在人脸识别中,人脸姿态差异处理始终是一个难点。人脸正面化中大体可以分为两类:一是通过图形学方法生成正脸,二是通过产生式模型生成正脸。然而,第一类方法生成的正脸畸变会比较大,第二类方法普遍采用GAN网络,但是训练过程不易收敛。为解决以上问题,设计基于变分自编码器的产生式模型,采用β-VAE模型,学习隐空间与真实图片空间关系,提高图片生成质量;使用模拟+无监督(S+U)学习方法,提高模型在训练过程的稳定性。通过在Multi-PIE数据集上进行实验,模型在定量打分中取得了不错效果,能够生成更加真实的图片。实验证
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