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基于生成对抗网络的面部模仿技术研究与实现任务书

 2020-02-18 17:23:53  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

近年来,面部模仿技术在动画、影视等商业领域上的应用也越来越多,需求强劲,用户对动画形象的真实性和准确度要求越来越高,面部模仿技术十分具有发展前景。然而,传统的面部处理技术,在精确度和效率上有很大的提高空间,面部模仿的过程不够智能,因而,我们提出一种利用利用生成对抗网络(Generative Adversarial Nat)对面部进行模仿的方法,首先利用姿态估计和LBP对面部的特征点进行定位,再通过基于生成对抗网络(Generative Adversarial Nat)Pix2Pix方法对图片进行对抗式训练,来实现对面部的模仿,输出我们所需要的面部模仿结果。本方法能自动完成面部模仿的训练过程,同时要求保证面部模仿的准确率,使模型看起来更接近真实的人脸。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

主要任务:

1. 通过阅读文献,了解深度学习在人脸识别中的应用,研究已有的人脸识别技术,结合基于深度学习的人脸识别技术,实现人脸模仿。

2. 通过阅读文献,了解人脸模仿各个过程。研究现有人脸识别方法,同时分析比较当前人脸识别技术识别率与识别速度,以及其适用范围,重点研究基于生成对抗网络的pix2pix的人脸模仿技术。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1. 第1周至第2周:查阅有关的参考资料并完成开题报告;翻译英文资料(不少于5000汉字),并交予指导教师检查。(2019.2.28)

2. 第3周至第6周:熟悉所选用的实现平台,运用所学的编程技术,完成整个实验实现的前期设计工作。(2019.4.1)

3. 第7周至第13周:进行实验的编码、调试、训练、测试工作。(2019.5.29)其中第10周左右(2019.5.4-5.8)进行毕业设计中期检查,需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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4. 主要参考文献

[1] s. hwang, j. park, n. kim, y. choi, and i. sokweon. multispectral pedestrian detection: benchmark dataset and baseline. incvpr, 2015. 4, 13, 16

[2] j. zhao, m. mathieu, and y. lecun.energy-based generative adversarial network. in iclr, 2017. 2

[3] z. wang, a. c. bovik, h. r. sheikh, and e. p.simoncelli.image quality assessment: from error visibility to structuralsimilarity. ieee transactions on image processing,13(4):600–612, 2004. 2

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