检索结果-南通市图书馆

计算机应用研究 2024年

作者：刘耀晖孙鹏郎宇博沈喆孙德廷宋强中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院司法部司法鉴定重点实验室沈阳航空航天大学民航学院大连市公安局刑事侦查支队辽宁省公安厅刑事技术总队视频侦查实验室

年龄、伪装等复合因素影响下，命案积案中嫌疑人的相貌、发型等体貌特征变化具有明显的不确定性。针对上述问题，提出双重风格迁移生成对抗网络(Dual style transfer Generative Adversarial Network,DstGAN)对人像发型变化进行模拟。... 详细信息

年龄、伪装等复合因素影响下，命案积案中嫌疑人的相貌、发型等体貌特征变化具有明显的不确定性。针对上述问题，提出双重风格迁移生成对抗网络(Dual style transfer Generative Adversarial Network,DstGAN)对人像发型变化进行模拟。首先，设计了双重StyleGAN生成器，借助人像年龄化模型，将人像年龄化信息与发型变化相结合，提高客观因素影响下发型模拟结果的真实度。其次，引入BiSeNET算法对输入人像及其目标发型进行语义分割后得到目标人像语义图，并在FS潜在空间中利用交叉熵损失函数约束GAN逆映射生成的语义图与模拟后的语义图实现语义对齐，避免出现非自然融合现象。最后，为进一步扩充发型变化种类，通过在RM潜在空间中对发型向量进行编辑，修改输入人像发型所包含的语义属性，实现对于光头等特殊发型的模拟。DstGAN与一些经典发型变化模型相比，更加有效的保证人脸身份特征的一致性，更加平滑的实现发型与面部边缘的过渡。同时DstGAN在PSNR、SSIM等指标评价的结果中，相比于经典发型变化模型，均取得最为优异的客观评分，表明DstGAN模拟发型变化的人像清晰度更高、感知质量更优、皮肤纹理更真实。

关键词：命案积案发型变化风格迁移 BiSeNET算法语义编辑

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