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摘要
本发明公开了一种基于仿生学的人脸画像合成方法,主要解决现有技术合成的人脸画像无法同时具有清晰轮廓和精致细节的问题。其实现步骤是：根据艺术家绘制人脸画像由粗糙到细致的过程,1)训练生成对抗网络的生成器；2)用训练好的生成对抗网络合成具有人脸轮廓的粗糙人脸画像；3)将测试照片和粗糙人脸画像分解成测试照片候选块集合和粗糙人脸画像候选块集合；4)将这两个候选块集合作为概率图形模型的输入,用基于贝叶斯推理的方法消除粗糙人脸画像中的扭曲或噪声,得到细致的人脸画像。本发明与现有方法相比,在图像质量评估方面具有优越的表现,且合成的人脸画像同时具有精致的细节和清晰的轮廓,满足用户对数字娱乐的需求。
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