【摘 要】
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姿态引导人物图像生成模型研究的核心内容是为同一幅图像中的人物更换预期的姿势,通过利用预期的姿势完成人物图像再创作的过程。姿态引导人物图像生成模型在计算机视觉领域
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姿态引导人物图像生成模型研究的核心内容是为同一幅图像中的人物更换预期的姿势,通过利用预期的姿势完成人物图像再创作的过程。姿态引导人物图像生成模型在计算机视觉领域中是一个比较有挑战性的课题,在研究工作中存在诸多的难点,例如,通过目前的人物图像生成模型合成的人物图像普遍存在糊化、纹理缺失等问题,甚至有些模型会生成姿态关键点严重错位的人物图像。近来随着人体姿态估计技术的不断发展,以及深度卷积神经网络和生成式对抗网络被成功地应用于人物图像生成任务,人物图像生成工作已经取得一些显著成果,而本文则是基于目前研究的基础上进一步改进并提出新的研究方案,以改善目前姿态引导人物图像生成工作中的某些问题,本文的主要研究任务包括以下内容:1)利用深度卷积神经网络能够学习人物图像的抽象语义表示能力,研究这种语义内容与卷积神经网络中图像特征的相关性,通过使用图像的语义内容和特性改善人物图像生成工作中存在的人物外观细节缺失等问题。2)通过融合、改进可变形GAN模型和注意转移网络为姿态引导人物图像生成工作提供了另一种生成器结构模型,该模型中的注意转移网络利用一系列的中间姿势将条件人物图像姿势逐步转移至目标人物图像姿势,以提高人物图像的逼真程度,并且定性和定量的实验结果表明,使用本文改进后的实验方法生成的人物姿态图像质量相比原实验有不同程度的提升。3)提出了一种融合特征反馈的姿态引导人物图像生成模型,该模型通过在两阶段的PG~2网络结构中加入特征反馈约束机制,提高第一阶段中姿势集成的准确度和第二阶段中人物图像外观细化的逼真程度;同时在DCGAN中引入VAE使其更好地学习并保留条件人物图像中外观语义内容,使合成的人物图像的外观细节更细腻、真实,结合实验数据进行定性、定量的分析表明,本文提出的融合特征反馈的姿态引导人物图像生成模型生成的人物图像与目标图像更相似,也更符合人类视觉感知。
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