在計算機視覺領域,基于人臉圖像的合成與分析一直是熱門的研究課題。人臉表情合成在影視娛樂、人工智能產(chǎn)業(yè)應用廣泛,自動化妝技術在美妝行業(yè)有著巨大的應用前景。雖然人臉圖像合成技術在近幾年得到了較大的發(fā)展,但在表情遷移與妝容遷移方面,仍存在難點與挑戰(zhàn):人臉表情因人而異,是面部肌肉與紋理共同變化的結果,要在保留原始身份的前提下自然清晰地模擬表情的變化并不容易;妝容風格更是千變?nèi)f化,沒有規(guī)律可循,同時還受到年齡、種族的影響。因此,在人臉表情遷移與妝容遷移的研究上仍需探索與創(chuàng)新。本文主要利用生成式對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Networks,GAN）來研究人臉表情遷移與人臉妝容遷移,主要工作內(nèi)容如下:（1）提出一種基于GAN的人臉多表情遷移網(wǎng)絡模型（Multi-expression Generative Adversarial Networks,MEGAN）。在網(wǎng)絡設計上,MEGAN結合變分自動編碼器（Variational Autoencoder,VAE）,利用VAE的編碼特性,將攜帶表情信息的圖片編碼為潛在向量,提取人臉的身份特征;將表情標簽融入潛在向量,輸入到生成器... 

【文章來源】：武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

MEGAN模型架構圖

MEGAN訓練流程示意圖

MEGAN整體網(wǎng)絡框架圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]生成式對抗網(wǎng)絡研究進展[J]. 王萬良,李卓蓉.  通信學報. 2018(02)
[2]帶眼球細節(jié)的情感虛擬人面部表情合成[J]. 曹寧哲,侯進,馬文超.  計算機應用研究. 2016(12)
[3]基于小波圖像融合的表情細節(jié)合成[J]. 王曉慧,賈珈,蔡蓮紅.  計算機研究與發(fā)展. 2013(02)

博士論文
[1]真實感人臉表情合成的關鍵技術研究[D]. 萬賢美.浙江大學 2012

碩士論文
[1]基于頻域特征提取的人臉圖像遷移方法研究[D]. 李海洋.西安電子科技大學 2017
[2]人臉表情遷移與分析方法研究[D]. 蒲倩.西安電子科技大學 2014



本文編號：3087170