计算机学院人工智能团队在模式识别领域Top期刊《Pattern Recognition》上宣布研究效果

来源:计算机学院 作者:任红萍  日期:2022-01-10  审核:新闻中心  点击:

【本网讯】近日,由我校计算机学院人工智能团队李孝杰副教授、吴锡教授与学院校外导师Keya西雅图研究院王昕博士联合开展的人脸补全研究取得的效果“高质量人脸补全的域自编码生成对立网络”(DE-GAN: Domain Embedded GAN for High Quality Face Image Inpainting),被模式识别领域Top期刊Pattern Recognition (中科院一区,IF=7.74)收录,研究生张宪和王昕博士为共同一作,李孝杰副教授和吴锡教授为共同通讯作者,成都信息工程大学为第一署名单位。

该研究效果提出了一种通过预测人脸的结构、内容和轮廓信息并加以融分解域信息以完成人脸补全的DE-GAN方法。该方法借用VAE使人脸的结构信息为主导信息,解决了现有人脸补全技术出现的生成人脸结构扭曲、人脸不对称的问题,该方法生成的人脸图像更加自然谐和,逾越了以后该领域的SOTA方法,具有较优异的补全结果。

DE-GAN的网络结构图

文章信息:Xian Zhang*, Xin Wang*, Canghong Shi, Zhe Yan, Xiaojie Li**, Bin Kong, Siwei Lyu, Bin Zhu, Jiancheng Lv, Youbing Yin, Qi Song, Xi Wu**, Imran Mumtaz. DE-GAN: Domain Embedded GAN for High Quality Face Image Inpainting[J]. Pattern Recognition, 2021: 108415.

* Co-first authors

** Corresponding authors

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