发明公开
- 专利标题： 基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法
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申请号： CN201810062910.0申请日： 2018-01-23
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公开(公告)号： CN108257194A公开(公告)日： 2018-07-06
- 发明人: 郑丽颖 , 王伊雪 , 赵硕 , 邴鑫阳 , 初妍 , 其他发明人请求不公开姓名
- 申请人： 哈尔滨工程大学
- 申请人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
- 专利权人： 哈尔滨工程大学
- 当前专利权人： 哈尔滨工程大学
- 当前专利权人地址： 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
- 主分类号： G06T11/00
- IPC分类号： G06T11/00 ; G06K9/00 ; G06K9/46 ; G06T5/00 ; G06T3/40 ; G06T7/13
摘要：
本发明涉及一种基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法，包括如下步骤：步骤一：初始化I＝{I1，I2，……，IN}为人脸图像集；步骤二：构造训练数据集；步骤三：使用误差反传梯度下降算法，根据训练数据集T训练卷积神经网络；步骤四：生成人脸简笔画。本发明根据已有数据集，对原有数据集进行多尺度扰动，增大训练数据集，提高网络泛化能力，可以实现自动提取人脸特征，提取的人脸轮廓精确，系统鲁棒性强。
公开/授权文献
- CN108257194B 基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法 公开/授权日：2021-06-01
IPC分类:
| G | 物理 |
| G06 | 计算；推算或计数 |
| G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
| G06T11/00 | 2D〔二维〕图像的生成 |
