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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210718919.9 (22)申请日 2022.06.23 (71)申请人 山东大学 地址 250061 山东省济南市历下区经十路 17923号 (72)发明人 陈振学 钟昆儒 张玉娇 曹佳倩 秦皓 王修宇 陈纪旸 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 闫伟姣 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描 的方法及系统 (57)摘要 本发明属于图像数据转换技术领域, 提供了 一种基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描 的方法及系统, 获取人脸图像; 依据获取的人脸 图像, 以及预设的人脸素描图像转换模型, 得到 人脸素描图像; 其中, 所述人脸素描 图像转换模 型通过生 成对抗网络训练得到; 人脸素描图像转 换模型训练过程中采用了多尺度结构的网络残 差块, 以及在多尺度结构的网络残差块后加入了 并行处理的自注意力模块; 本发 明在人脸素描图 像转换模型训练过程中采用了多尺度结构的网 络残差块, 同时加入并行处理的自注意力模块, 采用多尺度方法学习深层与浅层的特征, 将不同 类别的特征图融合, 使保持速度的同时, 提高了 合成质量。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 115063859 A 2022.09.16 CN 115063859 A 1.基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法, 其特 征在于, 包括: 获取人脸图像; 依据获取的人脸图像, 以及预设的人脸素描图像转换模型, 得到人脸素描图像; 其中, 所述人脸素描图像转换模型通过生成对抗网络训练得到; 人脸素描图像转换模 型训练过程中采用了多尺度结构的网络残差块, 以及在多尺度结构的网络残差块后加入了 并行处理的自注意力模块。 2.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法, 其特征在于, 人脸素描图像转换模型训练时, 将人脸图像数据库分为训练集和测试集; 人脸图像数据库 大于预设值时, 采用留出验证法选择训练集和测试集, 人脸图像数据库不大于预设值时, 采 用留一交叉验证法选择训练集和 测试集。 3.如权利要求2所述的基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法, 其特征在于, 将人脸图像数据库中的人脸图像进行 预处理, 得到相同尺寸的图像。 4.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法, 其特征在于, 生成对抗网络包括: 上采样模块, 包括一个步长为1卷积核为7 ×7的卷积层, 以及两个步长为2卷积核为3 × 3的卷积层; 第一多尺度结构的网络残差块, 每 个残差块 为步长为1, 卷积核为3 ×3的卷积层; 并行处理的自注意力模块; 第二多尺度结构的网络残差块, 每 个残差块 为步长为1, 卷积核为3 ×3的卷积层; 下采样模块, 采用了和上采样模块对称的结构; 判别器, 包括一个下采样模块、 一个全连接层和一个步长为1卷积核为4 ×4的卷积层; 其中, 下采样模块包括三个步长为2卷积核为4 ×4的卷积层, 以及一个步长为 1卷积核为4 × 4的卷积层。 5.如权利要求4所述的基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法, 其特征在于, 第二多尺度结构的网络残差块中采用了自适应归一 化方法。 6.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法, 其特征在于, 损失函数包括生成对抗网络损失函数, 标识损失函数、 循环一致性损失函数和类激活损失 函数。 7.如权利要求1所述的基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法, 其特征在于, 并行处理的自注意力模块重点关注根据辅助分类器获得 的特征图将图像与草图区分开来 的区域。 8.基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的系统, 其特 征在于, 包括: 数据采集模块, 被 配置为: 获取 人脸图像; 转换模块, 被配置为: 依据获取的人脸图像, 以及预设的人脸素描图像转换模型, 得到 人脸素描图像; 其中, 所述人脸素描图像转换模型通过生成对抗网络训练得到; 人脸素描图像转换模 型训练过程中采用了多尺度结构的网络残差块, 以及在多尺度结构的网络残差块后加入了 并行处理的自注意力模块。 9.一种计算机可读存储介质, 其上存储有计算机程序, 其特征在于, 该程序被处理器执权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115063859 A 2行时实现了如权利要求 1‑7任一项所述的基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法 的步骤。 10.一种电子设备, 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序, 其特征在于, 所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求 1‑7任一项所述的基于 生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115063859 A 3
专利 基于生成对抗网络的人脸图像转换成素描的方法及系统
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