[发明专利]一种基于自监督学习与生成对抗机制的人脸表情迁移方法有效
| 申请号： | 202010020215.5 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111243066B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 刘勇;潘雨粟;曾仙芳 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T13/40 | 分类号： | G06T13/40;G06V40/16;G06V10/80;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 叶卫强 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于自监督学习与生成对抗机制的人脸表情迁移方法，包括：人脸身份与姿态自监督解耦网络设计步骤、生成对抗网络条件生成网络设计步骤、模型训练步骤以及整体框架预测步骤；人脸身份与姿态自监督解耦训练步骤使用一个多帧的形变自编码器来融合来自同一个视频序列的不同帧的人脸信息，并估计出能够代表身份的人脸图像，该图像通常趋向于正面人脸，与姿态无关且保持身份信息；将自监督学习与生成对抗机制应用到人脸表情与姿态迁移任务中，通过自监督方法解耦视频帧序列中的人脸身份与姿态信息，而无需使用有标注的数据集；同时使用生成对抗网络融合来自不同个体的身份与姿态信息并合成高质量人脸，实现人脸表情与姿态在个体间的迁移。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 生成 对抗 机制 表情 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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