随着生成对抗网络在图像生成领域的发展,人脸表情图像生成效果有了显著提升。然而,目前方法往往基于传统表情分类,忽略表情的复杂多样性。然而针对生成多样表情的数据库数据规模较小。为了解决这一问题,提出引入标记分布的人脸表情生成方法。方法在数据量较少的情况下,以标签分布对表情标签进行处理,基于生成对抗网络实现人脸表情图像生成,并在Oulu-CASIA数据库和CFEED数据库上对该方法进行验证。
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