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基于深度学习的面部修复技术综述

Survey of facial completion techniques based on deep learning
刘颖1,2,3
佘建初1
公衍超1,3
卢津1,3
王富平1,3
林庆帆2,3,4
李莹华1,3
1. 电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室, 西安 710121
2. 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心, 西安 710121
3. 西安邮电大学 图像与信息处理研究所, 西安 710121
4. 新加坡Silicon Vision有限公司, 新加坡 787820

摘要

传统图像修复算法在修复区域涉及复杂非重复结构(如面部)时,不能准确捕捉到高级语义。近三年来基于深度学习的方法被应用于图像修复中,其修复结果的结构相似性较传统方法提高了10%以上。首先阐述了面部修复技术的研究发展历程,主要介绍了基于深度学习的面部修复算法,将其分为无监督和有监督两大类方法,在每一类中重点对近年来涌现的各种面部修复算法进行分析和总结;然后归纳了当前主流的六类图像数据集,以及算法性能评价指标;最后讨论了面部修复技术的未来研究方向。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61801381)
陕西省国际合作交流项目(2018KW-003)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0583
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 9-14
文章编号: 1001-3695(2021)01-002-0009-06

发布历史

[2021-01-05] 印刷出版

引用本文

刘颖, 佘建初, 公衍超, 等. 基于深度学习的面部修复技术综述 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 9-14. (Liu Ying, She Jianchu, Gong Yanchao, et al. Survey of facial completion techniques based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 9-14. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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