一种基于无监督学习的人脸轮廓特征风格化生成方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010480494.3
IPC分类号：G06T3/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/90;G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2020-05-30
申请人：
温州大学大数据与信息技术研究院

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著录项信息

专利名称	一种基于无监督学习的人脸轮廓特征风格化生成方法
申请号	CN202010480494.3	申请日期	2020-05-30
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-15	公开/公告号	CN111667400A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T3/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T3/00 在图像平面内的图形图像转换，例如，从位像到位像地建立一个不同图像〔6〕	IPC分类号	G;0;6;T;3;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;3;;;G;0;6;T;7;/;1;3;6;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	温州大学大数据与信息技术研究院	申请人地址	浙江省温州市龙湾区浙南云谷G幢1楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	温州大学大数据与信息技术研究院	当前权利人	温州大学大数据与信息技术研究院
发明人	范林龙;李毅;张笑钦;陈舒
代理机构	温州名创知识产权代理有限公司	代理人	陈加利

摘要

本发明提供一种基于无监督学习的人脸轮廓特征风格化生成方法，包括获取人脸图片，并在人脸图片中，利用人脸轮廓及关键特征点进行特征提取，以及结合颜色特征信息限定关键人脸风格化区域后，通过局部区域二值化处理生成特征区域人脸处理后的采样图像；基于CycleGAN生成对抗网络，构建风格化图像生成模型，并将采样图像导入风格化图像生成模型中，得到人脸轮廓特征区域卡通风格化的图像。实施本发明，解决了现有技术所存在的问题，提高了图像风格化结果及鲁棒性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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