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| 一种基于自注意力机制的自动人脸替换方法 | |
| 作者姓名： | 魏玮 何飞鹏 陈海永 朱叶 |
| 作者单位： | 河北工业大学人工智能与数据科学学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61806071)；;中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室开放课题(201900043)；;河北省高等学校科学技术研究项目(QN2019207)；;河北省自然科学基金面上项目(F2019202381,F2019202464)； |
| 摘 要： | 针对DeepFakes人脸替换方法生成人脸图像分辨率低、质量差等问题，提出一种基于自注意力机制的生成对抗网络的自动人脸替换方法，生成对抗网络主体采用类似U型自编码对称结构减少特征信息的损失，引进自注意力机制能够更好地学习图像的纹理特征，提高生成图像的重建质量，应用卡尔曼滤波器平滑处理每一帧上的边界框位置，降低人脸抖动。在FaceForensics++数据集上与DeepFakes替换方法进行对比实验，定性和定量的实验结果证明了该方法能够较好地提升生成图像质量，减少脸部抖动。 |
| 关 键 词： | 人脸替换 生成对抗网络 自注意力机制 结构性相似 |