发明授权
- 专利标题: 基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法
-
申请号: CN201810062910.0申请日: 2018-01-23
-
公开(公告)号: CN108257194B公开(公告)日: 2021-06-01
- 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
- CN108257194A 基于卷积神经网络的人脸简笔画生成方法 公开/授权日:2018-07-06
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 |