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摘要
本发明提出了一种基于深度耦合自编码的人脸画像合成方法,实现步骤为：划分人脸照片-画像对训练样本集、测试样本集；构建并训练人脸照片耦合自编码器和人脸画像耦合自编码器；生成人脸照片、人脸画像的隐藏表示集；构建并训练深度耦合自编码器；构建并训练优化人脸画像合成网络；将人脸画像候选块集合中人脸组成部分融合形成人脸画像。深度耦合自编码器在对人脸照片编码器对每幅人脸照片进行编码得到的隐藏表示非线性映射为人脸画像的隐藏编码时,不会丢失具有特定身份信息的人脸特征,避免了现有技术直接从照片端到画像端的深度学习模型导致合成画像存在失真或噪声的缺陷,人脸画像不易产生形变,有效提高了合成人脸画像的的相似度。
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