基于深层特征嵌入的高分辨率人脸图像重建

摘要：

提出了一种基于深层特征嵌入的高分辨率人脸图像重建方法,利用预训练的Style-GAN2生成对抗网络模型作为人脸图像生成器,并将深层特征嵌入到StyleGAN2的W+空间中,通过梯度下降法优化w+向量,并将优化后的w+向量输入到StyleGAN2中生成分辨率为1 024×1 024的重建人脸图像.实验结果表明,重建图像与对应真实人脸图像不仅在视觉上有着较高的相似性,且在同一特征提取网络下,LFW和ColorFeret数据集的重建图像在FAR为0.1％时Ⅱ型评估TAR分别为96.04％和100.00％,并且在两种不同的活体检测程序下的通过率分别达到了88.67％和74.67％.所提方法在实现重建高分辨率人脸图像的同时,与真实人脸图像的特征相似度方面也表现优秀.

关键词：人脸图像重建、深层特征、生成对抗网络、梯度下降

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;福建省自然科学基金项目;福建省自然科学基金项目;福建省教育厅中青年教师教育科研项目

在线出版日期：2023-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：17-25