我们希望通过这项研究，能够完成一套能够生成高质量的逼真的人脸图像的系统，能够做到如下几个方面的内容：
1.1与传统的图像补绘方法不同，人脸补绘需要目标对象的内容、轮廓和结构信息，以实现真实的输出。
1.2考虑人脸的特殊特征，充分挖掘和利用人脸所包含的信息，以生成和谐自然的人脸。
1.3对大面积缺失的人脸信息进行补全，注重对特征自然和谐的人脸部位的重建，在结构和外观上保持一致的情况下，为缺失的关键部件生成新的语义像素。
适用大学生参考学习。
大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于人脸先验信息的人脸图像补全研究-参考
2022-06-22 12:05:20
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人脸图像补全作为图像补全技术的一种特殊应用，在被遮挡人脸的识别、人脸修复等问题上有不可替代的作用。现有的人脸补全算法只针对补全图像的真实性，而未考虑其补全后的身份一致性。针对这一问题，设计了一种基于改进的生成式对抗网络的人脸补全算法，通过引入SN-GAN算法，提高了模型训练的稳定性，同时利用人脸识别模型对生成图像加入了身份一致性约束，经过实验证明，所提方法能够在生成高真实性图像时有效保持补全图像的身份一致。
2022-01-01 15:28:18
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图像补全是图像处理的一个研究领域,为有物体遮挡以及图像关键部分缺失状况下的图像识别提供了解决方案,应用领域非常广泛,受到了人们的关注。经深度学习方法补全的图像具有更高的图像分辨率和可靠性,逐渐成为图像补全的主流方法之一。
2021-05-25 03:36:33
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