[发明专利]基于残差连接星型生成对抗网络的人脸识别数据增强方法

权利要求书

1.一种基于残差连接星型生成对抗网络的人脸识别数据增强方法，其特征在于，包括模型训练阶段和数据增强阶段；所述模型训练阶段包括训练鉴别器D、训练分类器C、训练生成器G，该阶段通过不断训练得到人脸图片生成器；所述数据增强阶段通过将待增强的图片输入至训练好的人脸图片生成器中，然后通过变换目标域风格标签生成丰富的人脸图片数据集，再增加到待增强的人脸图片语料中获得更丰富的训练语料。

2.根据权利要求1所述的一种基于残差连接星型生成对抗网络的人脸识别数据增强方法，其特征在于，所述模型训练阶段先获取交通摄像头拍摄的车辆行驶视频，完成司机人脸图片截帧以及数据清洗工作；然后选取处理后的司机人脸图片作为模型的训练数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于残差连接星型生成对抗网络的人脸识别数据增强方法，其特征在于，所述模型训练阶段的具体训练步骤如下：

步骤101：对于生成对抗网络中的生成器G，在生成器G的编码网络和解码网络之间残差连接连接网络，并使用切换式标准化方法，形成残差星型生成对抗网络；

步骤102：将真实人脸图片R和虚假人脸图片F输入到鉴别器D中进行训练，在训练过程中最大化鉴别器D的损失函数，使得鉴别器D能够将真实人脸图片和虚假人脸图片区分开来；

步骤103：将真实人脸图片R和虚假人脸图片F输入到分类器C中进行训练，在训练过程中最小化分类器C的损失函数，使得分类器C能够将不同风格标签的人脸图片区分开来；

步骤104：将原始人脸图片R和目标域风格标签t输入到生成器G中进行训练，在训练过程中最小化生成器G的损失函数，使得生成器G能够生成具有目标域风格标签t的虚假人脸图片；此外，目标域风格标签在空间上进行复制与输入图片拼接在一起；

步骤105：生成器G在给定原始风格标签情况下，利用虚假人脸图片重构出与原始人脸图片尽量像的图片；

步骤106：利用生成器G尽量生成与真实人脸图片真假难辨的图片，并且分类器C可以将其分类为目标域风格标签；

步骤107：回到步骤102重复上述步骤，直至达到设置的迭代次数，从而得到训练好的人脸图片生成器。

4.根据权利要求1或3所述的一种基于残差连接星型生成对抗网络的人脸识别数据增强方法，其特征在于，所述数据增强阶段的具体步骤如下：

步骤201：将原始人脸图片和目标域风格标签输入人脸图片生成器型中，人脸图片生成器生成得到特定风格标签且与原始人脸图片尽量逼真的图片；

步骤202：不断变换原始人脸图片和目标域的风格标签，可生成风格多样的人脸图片；

步骤203：将转换得到的人脸图片增加到待增强的司机人脸图片语料从而获得更丰富的训练语料，有效地增强原有的司机人脸识别训练数据。