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摘要
为有效解决现有人脸妆容迁移方法训练数据缺乏，以及上妆区域错误等问题，提出了一种基于生成对抗网络的人脸妆容自动迁移方法。方法通过构建生成对抗网络目标函数，采用Encoder-Decoder神经网络生成对抗网络生成器，并基于多层卷积神经网络构建鉴别器，训练算法采用交替优化的方式。仿真实验和方法比对结果表明，该方法在保持素颜妆后图像脸部结构不变的同时，尽可能地体现了参考妆容风格，得到了更协调的上妆效果，具有更佳的对比优势和视觉效果，为人脸妆容自动迁移技术提供了新思路。
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单位台州职业技术学院; 浙江大学
