《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于深度学习的面部修复技术综述

Survey of facial completion techniques based on deep learning

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作者 刘颖,佘建初,公衍超,卢津,王富平,林庆帆,李莹华
机构 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室;陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心;西安邮电大学 图像与信息处理研究所;新加坡Silicon Vision有限公司
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摘要 面部修复技术是刑侦工作依赖的主要技术手段之一。传统图像修复算法在修复区域涉及复杂非重复结构(如面部)时,不能准确捕捉到高级语义。近三年来基于深度学习的方法被应用于图像修复中,其修复结果的结构相似性较传统方法提高了10%以上。文中首先阐述了面部修复技术的研究发展历程,主要介绍了基于深度学习的面部修复算法,将其分为无监督和有监督两大类方法,在每一类中重点对近年来涌现的各种面部修复算法进行分析和总结;然后归纳了当前主流的6类图像数据集,以及算法性能评价指标;最后讨论了面部修复技术的未来研究方向。
关键词 面部图像修复;深度学习;生成对抗网络;卷积神经网络
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61801381)
陕西省国际合作交流项目(2018KW-003)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-01-003.html
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中图分类号 TP391.4
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