基于StyleGAN编码器和肤色匹配生成对抗网络的人脸匿名方法

本发明公开了一种基于StyleGAN编码器和肤色匹配生成对抗网络的人脸匿名方法，该方法为：使用预训练好的人脸语义分割模型BiSeNet将原始人脸图像转化为语义分割图；利用翻译编码器提取语义分割图的姿态潜在表征，利用身份编码器提取参考人脸图像的身份潜在表征信息；融合姿态潜在表征信息和身份潜在表征信息，得到一个保持原始人脸姿态又具有区别于原始人脸身份的新潜在表征，通过StyleGAN生成器将注入的新潜在表征转化为初步匿名人脸图像；利用肤色匹配生成对抗网络将生成的匿名人脸图像以及原始图像的背景进行融合，实现最终的人脸匿名。本发明提高了匿名图片的匿名性、人脸检测性能、图像生成质量、多样性、面部表情识别性能和图片完整性。