[发明专利]基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法有效

专利信息
申请号: 201810062910.0 申请日: 2018-01-23
公开(公告)号: CN108257194B 公开(公告)日: 2021-06-01
发明(设计)人: 郑丽颖;王伊雪;赵硕;邴鑫阳;初妍;其他发明人请求不公开姓名 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00;G06K9/00;G06K9/46;G06T5/00;G06T3/40;G06T7/13
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明涉及一种基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法,包括如下步骤:步骤一:初始化I={I1,I2,……,IN}为人脸图像集;步骤二:构造训练数据集;步骤三:使用误差反传梯度下降算法,根据训练数据集T训练卷积神经网络;步骤四:生成人脸简笔画。本发明根据已有数据集,对原有数据集进行多尺度扰动,增大训练数据集,提高网络泛化能力,可以实现自动提取人脸特征,提取的人脸轮廓精确,系统鲁棒性强。
搜索关键词: 基于 卷积 神经网络 简笔画 生成 方法
【主权项】:
暂无信息
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