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得益于計(jì)算機(jī)視覺的快速發(fā)展，人臉圖像復(fù)原技術(shù)可以僅利用人臉的輪廓來生成完整的人臉圖像。目前已有許多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)等方法的人臉復(fù)原技術(shù)被提岀，它們可以利用部分破損的人臉圖像進(jìn)行復(fù)原或者使用人臉輪廓直接生成人臉圖像。然而，使用這些技術(shù)復(fù)原后的人臉圖像在定性和定量分析時(shí)效果不夠理想，并且復(fù)原時(shí)存在諸多的條件限制。因此，文中提出了一種基于殘差生成對抗網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像復(fù)原（FR-RGAN）方法，該方法借助深度卷積、殘差網(wǎng)絡(luò)和更小的卷積核，提升了模型性能，利用人臉的輪廓復(fù)原面部局部細(xì)節(jié)，使其更加生動(dòng)地呈現(xiàn)出來。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)R-RGAN在均方誤差、峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度指標(biāo)上比 pix pix分別提高了8.7%，2.1%和9.6%，比無殘差方法分別提高了53.4%6，12.6%和30.1%。
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