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专利号: 2020102816005
申请人: 北京百度网讯科技有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2025-12-08
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种生成人脸图像的方法,包括:

将第一人脸图像输入已训练的纹理特征生成网络,生成第一人脸图像的纹理特征;

将第二人脸图像输入已训练的人脸识别网络进行身份特征提取,得到第二人脸图像的身份特征;

将所述第一人脸图像的纹理特征和第二人脸图像的身份特征拼接,形成拼接特征,利用预先训练的解码器对所述拼接特征进行解码,得到融合所述第一人脸图像的纹理特征以及第二人脸图像的身份特征的合成人脸图像;

其中,所述纹理特征生成网络包括经过训练的生成对抗网络中的生成器;

所述生成对抗网络中的判别器用于判别:将测试人脸图像分别输入所述纹理特征生成网络和所述人脸识别网络提取出纹理特征和身份特征之后,基于测试人脸图像的纹理特征和身份特征拼接得到的特征进行解码获得的人脸图像是否与所述测试人脸图像一致。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:基于第一样本人脸图像集合训练所述纹理特征生成网络和所述解码器;

所述基于第一样本人脸图像集合训练所述纹理特征生成网络和所述解码器包括:将预设的生成对抗网络中的生成器作为待训练的纹理特征生成网络,并获取待训练的解码器;

将所述第一样本人脸图像集合中的第一样本人脸图像输入至所述待训练的纹理特征生成网络,得到所述第一样本人脸图像的纹理特征;

将所述第一样本人脸图像输入已训练的人脸识别网络进行身份特征提取,得到所述第一样本人脸图像的身份特征;

拼接所述第一样本人脸图像的纹理特征和身份特征得到所述第一样本人脸图像的融合特征;

利用待训练的解码器对所述第一样本人脸图像的融合特征进行解码,得到第一样本人脸图像对应的预测人脸图像;

利用所述预设的生成对抗网络中的判别器判别所述第一样本人脸图像和对应的所述预测人脸图像,根据所述判别器的判别误差迭代调整所述待训练的纹理特征生成网络、所述判别器以及所述待训练的解码器的参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述方法还包括:基于第二样本人脸图像集合训练所述人脸识别网络,其中,所述第二样本人脸图像集合中的第二样本人脸图像包括对应人脸的身份标识信息;

所述基于第二样本人脸图像集合训练所述人脸识别网络,包括:采用预先构建的损失函数监督所述人脸识别网络的训练,所述损失函数的值与表征所述人脸识别网络区分不同身份标识信息的人脸图像的能力的值负相关。

4.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述方法还包括:基于所述合成人脸图像构建合成人脸图像集合;

利用所述合成人脸图像集合训练换脸监测模型。

5.一种生成人脸图像的装置,包括:

第一提取单元,被配置为将第一人脸图像输入已训练的纹理特征生成网络,生成第一人脸图像的纹理特征;

第二提取单元,被配置为将第二人脸图像输入已训练的人脸识别网络进行身份特征提取,得到第二人脸图像的身份特征;

合成单元,被配置为将所述第一人脸图像的纹理特征和第二人脸图像的身份特征拼接,形成拼接特征,利用预先训练的解码器对所述拼接特征进行解码,得到融合所述第一人脸图像的纹理特征以及第二人脸图像的身份特征的合成人脸图像;

其中,所述纹理特征生成网络包括经过训练的生成对抗网络中的生成器;

所述生成对抗网络中的判别器用于判别:将测试人脸图像分别输入所述纹理特征生成网络和所述人脸识别网络提取出纹理特征和身份特征之后,基于测试人脸图像的纹理特征和身份特征拼接得到的特征进行解码获得的人脸图像是否与所述测试人脸图像一致。

6.根据权利要求5所述的装置,其中,所述装置还包括:第一训练单元,被配置为基于第一样本人脸图像集合,按照如下方式训练所述纹理特征生成网络和所述解码器:将预设的生成对抗网络中的生成器作为待训练的纹理特征生成网络,并获取待训练的解码器;

将所述第一样本人脸图像集合中的第一样本人脸图像输入至所述待训练的纹理特征生成网络,得到所述第一样本人脸图像的纹理特征;

将所述第一样本人脸图像输入已训练的人脸识别网络进行身份特征提取,得到所述第一样本人脸图像的身份特征;

拼接所述第一样本人脸图像的纹理特征和身份特征得到所述第一样本人脸图像的融合特征;

利用待训练的解码器对所述第一样本人脸图像的融合特征进行解码,得到第一样本人脸图像对应的预测人脸图像;

利用所述预设的生成对抗网络中的判别器判别所述第一样本人脸图像和对应的所述预测人脸图像,根据所述判别器的判别误差迭代调整所述待训练的纹理特征生成网络、所述判别器以及所述待训练的解码器的参数。

7.根据权利要求5或6所述的装置,其中,所述装置还包括:第二训练单元,被配置为基于第二样本人脸图像集合训练所述人脸识别网络,其中,所述第二样本人脸图像集合中的第二样本人脸图像包括对应人脸的身份标识信息;

所述第二训练单元,被配置为基于第二样本人脸图像集合,按照如下方式训练所述人脸识别网络:采用预先构建的损失函数监督所述人脸识别网络的训练,所述损失函数的值与表征所述人脸识别网络区分不同身份标识信息的人脸图像的能力的值负相关。

8.根据权利要求5或6所述的装置,其中,所述装置还包括:构建单元,被配置为基于所述合成人脸图像构建合成人脸图像集合;

第三训练单元,被配置为利用所述合成人脸图像集合训练换脸监测模型。

9.一种电子设备,包括:

一个或多个处理器;

存储装置,用于存储一个或多个程序,

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1‑4中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1‑4中任一所述的方法。