一种改进深度卷积生成对抗网络的人脸分割方法

在智能算法领域,人脸识别是一个重要的算法部分,而人脸分割又是人脸识别的一个重要组成部分。提出一种基于改进的深度卷积生成式对抗网络的人脸分割方法,将端到端的图像变换模式应用于生成器中,利用生成器对人脸图像进行分割。深度卷积生成式对抗网络将卷积层加入到生成器和判别器,使得生成器通过反卷积产生图像,而文中在反卷积之前再加入卷积层,组合形成全卷积的网络结构,将生成器的图像生成功能扩展成为语义分割功能。同时,生成器的输入原图和输出标签的通道组合作为判别器的判别对象,通过判别器来评判分割水平,进一步提高分割的标签与输入原图的关联性。经过多次实验,验证此方法能有效分割人脸主要区域。