摘要
本发明公开了一种人脸部件结构化掩码学习的智能换发方法及系统,方法包括:提取具有边缘感知能力的人像掩码,并结合背景重构网络重构具有空间连续性的高保真背景区域;采用人脸检测与姿态校正网络生成具有几何一致性的标准化人脸图像;生成具有视觉和纹理一致性的光头头像;利用语义分割网络对标准化人脸图像和光头图像进行结构化掩码学习实现像素级人脸解析;通过基于形态学运算的掩码计算,得到多部件区域掩码;利用基于泊松融合的光头人像合成模块生成具有自然过渡效果的光头人像;利用换发人像合成模块生成具有物理真实性的换发人像。本发明显著提高了换发后人脸图像的视觉逼真度、细节一致性和身份保持性。
技术关键词
光头
换发方法
人脸部件
语义分割网络
图像
多部件
生成对抗网络
人脸关键点
重构
编码向量
头像
像素
注意力机制
面部关键点检测
模块
视觉
连续性
系统为您推荐了相关专利信息
巡检管理系统
视频分析
场景
视频监控单元
多媒体
水下成像模型
三维场景重建方法
图像
生成深度图
数据
图像分类方法
样本
多阶段
逻辑回归分类器
图像提取特征
遥感识别方法
种植区
归一化植被指数
农田
分类特征
图像恢复方法
焊缝
通道注意力机制
图像块
注意力方法