[发明专利]异质人脸图像转换方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种异质人脸图像转换装置，属于图像处理技术领域，有助于缓解转换得到的图像的失真现象，提升转换得到的图像质量。本申请公开的异质人脸图像转换装置，包括由第一生成器和第一判别器构成的GAN网络、与所述第一判别器的输出连接的第二生成器，以及，转换判断模块和第二判别器，通过对GAN网络转换得到的输入图像的异质图像进行逆运算，并确定逆运算还原得到的图像与输入图像之间的差异，从而判断出是否能够正确还原输入图像，若能够正确还原输入图像，则说明生成的异质图像为高质量图，可以使用生成的异质图像，从而避免了由于GAN网络生成能力太强，导致生成结果失真，图像质量不可控的问题。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种异质人脸图像转换方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人脸识别技术是基于一定光照条件下采集的人脸图像，进行人脸识别，因此，光照对于人脸识别技术来说是一个重要的影响因素。实际环境中不同的光照条件使得人脸识别模型的鲁棒性很低。为了避免光照对于人脸识别技术的影响，通常采用近红外图像作为人脸识别模型的输入，但是在现实生活中，获取到的人脸图像大多是可见光人脸图像，因此就带来了异质人脸识别问题。所谓异质人脸图像，其实就是不同方式、不同来源获得的不同质量的人脸图像。例如，将可见光人脸图像转换为红外光人脸图像，然后基于转换得到的红外光人脸图像进行人脸识别。

现有技术中有基于GAN网络进行异质人脸图像转换的方法，发明人经过多次对现有技术进行测试发现，现有技术中基于GAN网络进行异质人脸图像转换的方法至少存在以下缺陷：GAN网络生成能力太强，会产生图像失真问题，使生成的图像并非是我们预先期望的图像，比如我们期望得到的是女士红外光人脸图像，但是生成的图像却是男士红外光人脸图像，存在失真的现象。

可见，现有技术中的异质人脸图像转换的方法仍需要改进。

发明内容

本申请提供一种异质人脸图像转换装置，有助于缓解转换得到的图像的失真现象，提升转换得到的图像质量。

为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例提供了一种异质人脸图像转换装置，包括：由第一生成器和第一判别器构成的GAN网络、与所述第一判别器的输出连接的第二生成器，以及，转换判断模块和第二判别器，其中，

所述第一生成器，用于将输入的第一人脸图像转换成第二人脸图像，所述第二人脸图像和所述第一人脸图像为不同风格的图像；

所述第一判别器，用于识别所述第一生成器生成的所述第二人脸图像是否保留了所述第一人脸图像的预设内容特征；

所述第二生成器，用于在确定所述第二人脸图像保留了所述第一人脸图像的预设内容特征的情况下，将所述第二人脸图像转换成第三人脸图像；

所述转换判断模块，用于计算所述第一人脸图像和所述第三人脸图像之间的差异，并在所述差异满足预设差异条件时，确定所述第一生成器生成的所述第二人脸图像有效；

所述第二判别器，用于在确定所述第一生成器生成的所述第二人脸图像有效的情况下，识别所述第二人脸图像的风格特征与所述预设风格的图像的风格特征是否一致，并在识别所述风格特征一致的情况下确定所述第二人脸图像为所述第一人脸图像的异质图像。

可选的，所述装置还包括：

滤波模块，用于在确定所述第二人脸图像保留了所述第一人脸图像的预设内容特征的情况下，对所述第二人脸图像进行滤波处理；

所述第二生成器，用于将滤波处理后的所述第二人脸图像转换成第三人脸图像。

可选的，所述第二人脸图像转换成第三人脸图像执行的运算为所述第一人脸图像转换成第二人脸图像的逆运算。

可选的，所述第一生成器进一步包括：