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摘要
本发明公开了一种基于生成对抗机制与注意力机制的标准人脸生成方法,包括：数据集设计步骤,依据数据库相关标注数据,为一张人脸图像构建出具有多种非限制因素的人脸编码,以编码和人脸图像作为模型的输入；模型设计与训练步骤,利用生成对抗机制与注意力机制设计相应的网络结构,并利用所构建的数据对进行模型训练,进而获得网络模型权重；模型预测步骤,将获取的人脸图像通过模型进行预测。本发明将深度学习网络技术应用到标准人脸生成,用来生成彩色的、正向的、以及正常光照下的标准人脸图像；用深度学习网络的方法,能够获得准确的标准正脸照,减少与单样本数据库中数据的匹配难度,为后续人脸的特征提取与单样本人脸识别打下坚实基础。
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