基于级联生成对抗网络的人脸图片修复.pdf

简介：
本文提出了一种利用级联生成对抗网络（CGAN）的方法来修复人脸图像中的损坏区域。通过多阶段迭代改进修复效果，使恢复后的人脸更加自然逼真。该技术在人脸识别与美化领域具有广泛应用前景。 本段落提出了一种基于级联生成对抗网络的人脸图像修复方法，在改进了生成器、判别器以及损失函数的基础上实现了更高质量的面部区域修补。 在该方法中，通过使用由粗到细的级联模型及密集连接模块来增强生成器的功能。这样做不仅使修复区域更加精细，也恢复了更多的细节信息；而采用局部与全局特征融合策略改进后的判别器则提高了对真实图像和合成图像之间差异判断的能力。 为了进一步优化训练过程并提高最终效果，损失函数采用了最小化重构误差以及对抗网络损失相结合的方式。实验表明，在CelebA数据集上该方法能够有效处理高达50%以上面部区域丢失的情况，并在PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）等客观评价指标上有显著提升。 从主观视觉效果来看，修复后的人脸图像具有更加自然、丰富的细节。这表明所提出的方法不仅适用于图像修补任务，在诸如图像编辑等领域也展现出巨大潜力。 总的来说，基于级联生成对抗网络的这一创新方法为解决复杂人脸数据集中的缺失信息问题提供了新的思路，并且在多个应用场景中展示了其优越性。