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摘要
本发明公开了一种基于深度耦合自编码的人脸画像合成方法。主要解决现有技术在训练数据不足时合成的人脸画像缺失部分特定身份信息的问题。其实现方案是：分别训练人脸照片耦合自编码器、人脸画像耦合自编码器和由耦合自编码器构成的单层神经网络；用单层神经网络找到人脸照片和人脸画像的非线性映射关系；将人脸照片放入训练好的耦合自编码器中生成具有特定信息的隐藏训练照片块；将测试照片候选块集合用训练照片块和权重矩阵线性组合表示；由相似性假设得到人脸画像候选块集合；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。本发明可使合成的人脸画像具有更多特定信息,且更加干净和逼真,可用于数字娱乐中将人物照片转化为人物画像。
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