一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710867468.4
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2017-09-22
申请人：
中山大学

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引证文献

著录项信息

专利名称	一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法
申请号	CN201710867468.4	申请日期	2017-09-22
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-02-06	公开/公告号	CN107665339A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中山大学	申请人地址	广东省广州市海珠区新港西路135号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中山大学	当前权利人	中山大学
发明人	孔方圆;丁圣勇;朝红阳
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	林丽明

摘要

本发明提供一种通过神经网络实现人脸属性转换的方法，该方法通过训练生成网络G‑Net，其中，生成网络G‑Net负责生成图像，即输入一个随机向量获得一个视觉上真实的人脸图像；训练属性判别网络E‑Net，其中，属性判别网络E‑Net负责判别属性，即判断当前图片是否具有限定的属性；在生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net完成训练后，把生成网络G‑Net和属性判别网络E‑Net串联在一起，即G‑Net的输出为E‑Net的输入，进行人脸属性转换操作；该方法可以快速生成效果自然的图片，解决生成结果可能是不自然人脸或者不是人脸的问题，不需要手工二次修改。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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